Untersuchen, wie die Vielfalt der Trainingsdaten die Vorhersagen zum Materialverhalten beeinflusst.
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Die Optimierung der chemischen Forschung mit verschiedenen Datenquellen für schnellere Ergebnisse.
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Ein Überblick über Typ-I-Clathrate und ihre niedrige Wärmeleitfähigkeit.
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Forschung zeigt, wie elektrische Felder die Eigenschaften von Titanoxid verändern.
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Studie zeigt, wie Silizium die Eigenschaften des Erdinneren beeinflusst.
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Forschung zeigt die elektronischen Eigenschaften von verdrehten MoSe2- und WSe2-Gittern.
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Forscher untersuchen einzigartige Oszillationen in SrRuO-Filmen, um das Verständnis von elektronischen Zuständen voranzutreiben.
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Wissenschaftler nutzen maschinelles Lernen, um die Materialsynthese zu optimieren und die Effizienz zu verbessern.
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Forscher entwickeln neue, umweltfreundliche Polymere, um herkömmliche Kunststoffe zu ersetzen.
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Neue Methoden zeigen, wie man Siliziumkarbid-Strukturen für Elektronik optimieren kann.
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Die Bedeutung der Ladungsübertragungsenergie in bestimmten korrelierten Materialien erforschen.
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Untersuchen, wie Mängel in Talkum seine Nutzung in fortschrittlichen Technologien beeinflussen können.
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Erforschen, wie winzige Teilchen komplexe Strukturen ohne Anleitung bilden.
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Ein Blick auf Thermoelektrizität und ihre wichtigsten Auswirkungen auf die Energieumwandlung.
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Diese Studie untersucht, wie nanostrukturiertes Silica auf ionisierende Strahlung reagiert.
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Untersuchung der Auswirkungen von THz-Pulsen auf ferrimagnetische Materialien.
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Forschung zu CsCu Se gibt Einblicke in die Wärmeleitfähigkeit und den Wärmeübergang.
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Ein Blick auf elastische Eigenschaften und Wärmeleitfähigkeit in Materialien.
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Die Forschung untersucht, wie man alte Fischernetze in brauchbares 3D-Druckerfilament recyceln kann.
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Forschung zu Lanthanum-Superhydrid zeigt, dass Wasserstoffvakanzen einen grossen Einfluss auf die Supraleitung haben.
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Forschung zeigt, dass Spannung die Lichtemission in TMDs und InSe-Schichten erhöht.
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Studie über Maschinenlernmodelle, die Eigenschaften in festen Materialien vorhersagen, mit Fokus auf Defekte.
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Die Erkundung der Schaffung und des Potenzials von magnetischen Metamaterialien durch Ionenimplantation.
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Diese Studie untersucht, wie Licht die thermoelektrische Effizienz von Biligraphen beeinflusst.
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Forscher untersuchen die thermischen Eigenschaften des neuen Kohlenstoffmaterials Sun-GY.
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Entdecke die einzigartigen Eigenschaften und möglichen Anwendungen von Altermagneten.
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Ein Blick auf metallorganische Gerüste und ihre zunehmende Bedeutung in der Wissenschaft.
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Nanodrähte könnten der Schlüssel zur Maximierung der Effizienz der Solarenergieumwandlung sein.
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Untersuchen, wie hohe Ionenkonzentrationen das Verhalten und die Eigenschaften von Elektrolyten beeinflussen.
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Forschung zeigt wichtige Details über Defekte in Phosporen, die elektronische Anwendungen betreffen.
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Neue Machine-Learning-Methoden verbessern die Studien und Anwendungen von Kobaltoxid-Eigenschaften.
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Forschung verbessert die Radfahrausdauer von GSST-Phasenwechselmaterialien in optischen Anwendungen.
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Untersuchung der Eigenschaften von NNO und LSMO, wenn sie übereinander geschichtet werden.
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Die Erforschung der Effekte von zeitlich variierenden Eigenschaften in der Quanten-Elektrodynamik.
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Forscher verbessern Machine-Learning-Modelle für bessere Vorhersagen komplexer Materialien.
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KI verbessert die Materialanalyse, was zu schnelleren und genaueren Vorhersagen führt.
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Neue Erkenntnisse darüber, wie Materialien auf wechselnde Lichtverhältnisse reagieren.
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Eine Erkundung, wie Wasser in engen Räumen mit hydrophilen Oberflächen wirkt.
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Untersuchen, wie Korngrenzen die Materialeigenschaften und das Verhalten beim Erhitzen beeinflussen.
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Selen zeigt Potenzial, um die Effizienz und Leistung von Solarzellen zu verbessern.
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