N
Ngo T. Que
Nhà nghiên cứu Hồ sơ 5/1011 công bố · 17 trích dẫn · h-index 3
Đã sao chép liên kết
Thông tin
- 🏛️Nơi công tác: Đại học Phenikaa
- 🔬Lĩnh vực: Luyện kim
- ✍️Hồ sơ chưa đầy đủ — bổ sung thông tin
Công bố tiêu biểu
A multiscale approach to structural relaxation and diffusion in metallic glasses6 trích dẫn
Computational Materials Science · 2025 · DOI
Computational Materials Science · 2025 · DOI
Bridging machine learning and glassy dynamics theory for predictive polymer modeling5 trích dẫn
Journal of Applied Physics · 2025 · DOI
Journal of Applied Physics · 2025 · DOI
Machine learning-integrated modeling of thermal properties and relaxation dynamics in metallic glasses4 trích dẫn
Materials Today Communications · 2025 · DOI
Materials Today Communications · 2025 · DOI
A Multiscale Approach to Structural Relaxation and Diffusion in Metallic Glasses1 trích dẫn
arXiv (Cornell University) · 2025 · DOI
arXiv (Cornell University) · 2025 · DOI
Integrated modeling of thermodynamic and mechanical properties in CuZr metallic glass: From atomistic simulations to theory and machine learning1 trích dẫn
Journal of Physics Conference Series · 2025 · DOI
Journal of Physics Conference Series · 2025 · DOI
Multiscale prediction of polymer relaxation dynamics via computational and data-driven methods
Materials Advances · 2026 · DOI
Materials Advances · 2026 · DOI
Multiscale Prediction of Polymer Relaxation Dynamics via Computational and Data-Driven Methods
arXiv (Cornell University) · 2026 · DOI
arXiv (Cornell University) · 2026 · DOI
Multiscale Prediction of Polymer Relaxation Dynamics via Computational and Data-Driven Methods
arXiv (Cornell University) · 2026
arXiv (Cornell University) · 2026
Predicting Structural Relaxation in Supercooled Small Molecules via Molecular Dynamics Simulations and Microscopic Theory
arXiv (Cornell University) · 2025 · DOI
arXiv (Cornell University) · 2025 · DOI
Bridging Machine Learning and Glassy Dynamics Theory for Predictive Polymer Modeling
arXiv (Cornell University) · 2025 · DOI
arXiv (Cornell University) · 2025 · DOI
Về lĩnh vực Luyện kim
224học giả
3.289công bố
30.929trích dẫn
4.1h-index trung bình
Hướng nghiên cứu phổ biến trong lĩnh vực:
Welding Techniques and Residual StressesMetallurgy and Material FormingMetal Forming Simulation TechniquesAdvanced Welding Techniques AnalysisAluminum Alloys Composites PropertiesMicrostructure and Mechanical Properties of Steels
Nơi có nhiều học giả lĩnh vực này nhất:
Đại học Bách khoa Hà Nội · 44
Đại học Quốc gia TP.HCM · 16
Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Hưng Yên · 14
Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam · 12
Học viện Kỹ thuật Quân sự · 10
Các con số trên đếm trên hồ sơ hiện có của danh bạ này, không phải số liệu toàn quốc.
Cùng đơn vị — Đại học Phenikaa
Cùng ngành Luyện kim
Danh sách công bố phía trên được tổng hợp từ cơ sở dữ liệu học thuật mở OpenAlex (giấy phép CC0). Đối chiếu hồ sơ gốc trên OpenAlex ↗
Góp ý / Nhận hồ sơ này
Ngo T. QueĐại học Phenikaa
Nhận hồ sơ
Hồ sơ gốc lưu tạihocthuat.vn— hai trang hiển thị cùng một cơ sở dữ liệu, xác minh ở đâu cũng đồng bộ.