V
Van-Quyen Nguyen
Nhà nghiên cứu Hồ sơ 5/109 công bố · 116 trích dẫn · h-index 6
Đã sao chép liên kết
Thông tin
- 🏛️Nơi công tác: Trường Đại học VinUni
- 🔬Lĩnh vực: Vật lý
- ✍️Hồ sơ chưa đầy đủ — bổ sung thông tin
Công bố tiêu biểu
Tuning the band structure, magnetic and transport properties of the zigzag graphene nanoribbons/hexagonal boron nitride heterostructures by transverse electric field41 trích dẫn
The Journal of Chemical Physics · 2014 · DOI
The Journal of Chemical Physics · 2014 · DOI
Magnetism and transport properties of zigzag graphene nanoribbons/hexagonal boron nitride heterostructures30 trích dẫn
Journal of Applied Physics · 2014 · DOI
Journal of Applied Physics · 2014 · DOI
Edge and substrate-induced bandgap in zigzag graphene nanoribbons on the hexagonal nitride boron 8-ZGNR/h-BN(0001)22 trích dẫn
AIP Advances · 2013 · DOI
AIP Advances · 2013 · DOI
Ab initio study of structural and electronic properties of zigzag graphene nanoribbons on hexagonal boron nitride9 trích dẫn
Journal of Structural Chemistry · 2014 · DOI
Journal of Structural Chemistry · 2014 · DOI
Semiconductor–halfmetal–metal transition and magnetism of bilayer graphene nanoribbons/hexagonal boron nitride heterostructure8 trích dẫn
Solid State Communications · 2014 · DOI
Solid State Communications · 2014 · DOI
Learnable features for predicting properties of metal-organic frameworks with deep neural networks6 trích dẫn
Cell Reports Physical Science · 2024 · DOI
Cell Reports Physical Science · 2024 · DOI
Pairwise interactions for potential energy surfaces and atomic forces using deep neural networks
Computational Materials Science · 2022 · DOI
Computational Materials Science · 2022 · DOI
Learning hidden chemistry with deep neural networks
Computational Materials Science · 2021 · DOI
Computational Materials Science · 2021 · DOI
Pairwise interactions for Potential energy surfaces and Atomic forces with Deep Neural network
arXiv (Cornell University) · 2021 · DOI
arXiv (Cornell University) · 2021 · DOI
Pairwise interactions for Potential energy surfaces and Atomic forces\n with Deep Neural network
arXiv (Cornell University) · 2021 · DOI
arXiv (Cornell University) · 2021 · DOI
Về lĩnh vực Vật lý
1.880học giả
36.984công bố
531.898trích dẫn
5.1h-index trung bình
Hướng nghiên cứu phổ biến trong lĩnh vực:
Graphene research and applicationsQuantum Dots Synthesis And Properties2D Materials and ApplicationsPhotonic and Optical DevicesOptical Network TechnologiesChalcogenide Semiconductor Thin Films
Nơi có nhiều học giả lĩnh vực này nhất:
Đại học Quốc gia TP.HCM · 181
Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam · 136
Đại học Bách khoa Hà Nội · 109
Đại học Quốc gia Hà Nội · 73
Đại học Phenikaa · 60
Các con số trên đếm trên hồ sơ hiện có của danh bạ này, không phải số liệu toàn quốc.
Cùng đơn vị — Trường Đại học VinUni
Cùng ngành Vật lý
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
Van-Quyen NguyenTrường Đại học VinUni
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.