Encuesta satisfacción e-cienciaDatos

e-cienciaDatos es el repositorio de datos de investigación de las universidades del Consorcio Madroño. Es aceptado por las principales editoriales científicas

Estamos comprometidos con la mejora de nuestro servicio. Conocer mejor sus expectativas nos ayudará a adaptar nuestros servicios a sus necesidades.

Si desea colaborar con nosotros, seleccione su institución para comenzar la encuesta.

Gracias por su colaboración.

UAH UAM UC3M UNED UPM URJC

Ninguna de las anteriores


Recordármelo más tarde | No volver a mostrar este mensaje
Estadísticas
391.977 Descargas
Contacto Compartir Estadísticas
Dataverses destacados

Para usar esta funcionalidad ha de tener publicado o enlazado al menos un dataverse.

Publicar dataverse

¿Está seguro de que quiere publicar su dataverse? Una vez hecho esto, deberá permanecer publicado.

Publicar dataverse

Este dataverse no puede publicarse porque el dataverse al que pertenece no se ha publicado.

Eliminar dataverse

¿Está seguro de que quiere eliminar este dataverse? No podrá recuperarlo.

Búsqueda avanzada

1.551 a 1.560 de 1.860 Resultados
Figure 4_SEM II.png
Figure 4_SEM II.png
5 nov 2024 - Optimization of mechanical properties of multiscale hybrid polymer nanocomposites: A combination of experimental and machine learning techniques
Imagen PNG - 179,6 KB - MD5: c9a35e6160346ff0e8fcd7ba7e71cf8b
Figure 5_Young Modulus.png
Figure 5_Young Modulus.png
5 nov 2024 - Optimization of mechanical properties of multiscale hybrid polymer nanocomposites: A combination of experimental and machine learning techniques
Imagen PNG - 50,1 KB - MD5: 8b414932a50aea30d3f68115f7b564b3
Figure 6_Tensile Strength.png
Figure 6_Tensile Strength.png
5 nov 2024 - Optimization of mechanical properties of multiscale hybrid polymer nanocomposites: A combination of experimental and machine learning techniques
Imagen PNG - 54,9 KB - MD5: 6aa2b97c341fd685c3308c92cdcc94cc
Figure 7_Elongation at break.png
Figure 7_Elongation at break.png
5 nov 2024 - Optimization of mechanical properties of multiscale hybrid polymer nanocomposites: A combination of experimental and machine learning techniques
Imagen PNG - 64,3 KB - MD5: 6ec89d92f684e06f1356a4ecb8f7c32c
Figure 8_Ipact Strength.png
Figure 8_Ipact Strength.png
5 nov 2024 - Optimization of mechanical properties of multiscale hybrid polymer nanocomposites: A combination of experimental and machine learning techniques
Imagen PNG - 163,1 KB - MD5: 518d109879f72f530e713317b4ee4635
Bi12O17Cl2-Photo1.tif
Bi12O17Cl2-Photo1.tif
5 sept 2024 - Influence of Preconditioning, Precursor and Ionomer on the Electrocatalytic CO2 Reduction Using Bismuth-Based Catalysts
Imagen TIFF - 35,4 KB - MD5: f441526a23d52859b35ad2f89d37dce9
Bi2O3-Photo1.tif
Bi2O3-Photo1.tif
5 sept 2024 - Influence of Preconditioning, Precursor and Ionomer on the Electrocatalytic CO2 Reduction Using Bismuth-Based Catalysts
Imagen TIFF - 3,0 MB - MD5: 39d7964d3ea5b645449193c7f8f49c4b
Bi2O3-Photo2.tif
Bi2O3-Photo2.tif
5 sept 2024 - Influence of Preconditioning, Precursor and Ionomer on the Electrocatalytic CO2 Reduction Using Bismuth-Based Catalysts
Imagen TIFF - 3,0 MB - MD5: 9467784d5bab3d98a95def26ac4a4470
Bi2O3-Photo3.tif
Bi2O3-Photo3.tif
5 sept 2024 - Influence of Preconditioning, Precursor and Ionomer on the Electrocatalytic CO2 Reduction Using Bismuth-Based Catalysts
Imagen TIFF - 3,0 MB - MD5: 41c6dc93e66247b907ee546101376986
Bi2O3-Photo4.tif
Bi2O3-Photo4.tif
5 sept 2024 - Influence of Preconditioning, Precursor and Ionomer on the Electrocatalytic CO2 Reduction Using Bismuth-Based Catalysts
Imagen TIFF - 3,0 MB - MD5: 2aa99602eaba6403d6ed9778c6ecd65a
Añadir datos

Necesita identificarse para crear un dataverse o añadir un dataset.

Iniciar sesión
Compartir dataverse

Compartir este dataverse en sus redes sociales favoritas.

Enlace al dataverse
Reiniciar modificaciones

¿Está seguro de que quiere reiniciar los campos de metadatos seleccionados?. Si lo hace, cualquier personalización (oculto, obligatorio, opcional) que haya hecho desaparecerá.