Physik - Materialwissenschaft

NMRNet verbessert die Genauigkeit bei der Vorhersage von chemischen Verschiebungen mit Hilfe von Deep-Learning-Techniken.

Forschung zeigt, wie Magnonen für zukünftige elektronische Anwendungen kontrolliert werden können.

Die Erforschung des Potenzials und der Anwendungen von spin-polarisierten antiferromagnetischen Metallen.

Ein neuer Ansatz verbessert das atomare Strukturmodellieren für die Materialwissenschaft.

Forscher kombinieren maschinelles Lernen und Bayessche Optimierung, um die Anordnung von Atomstrukturen zu verbessern.

Forschung zur spezifischen Wärme gibt Einblicke in supraleitende Kupferoxide.

Ein Blick darauf, wie Dirac-Bilanzen das Verhalten und die Funktionen von Materialien beeinflussen.

Eine Studie zeigt die Dynamik des Porenzerfalls in PMMA bei Schockimpakten.

Forschung zu BDPA zeigt, dass es Potenzial für Quanteninformationsverarbeitung bei Raumtemperatur hat.

Diese Studie untersucht, wie Hexadecan die Reibung auf Graphitoberflächen beeinflusst.

Neue Technik beleuchtet Mängel, die die Leistung von Quantencomputern beeinträchtigen.

Eine Übersicht über Tunneling-Magnetoresistanz in magnetischen Verbindungen und deren technologische Auswirkungen.

Ein Blick auf die einzigartigen Eigenschaften von van-der-Waals-Materialien.

Forschung zeigt unterschiedliche magnetische Verhaltensweisen in Monolagen von CrTe und CrTe.

Eine Studie über NdKNaNbO zeigt komplexe magnetische Verhaltensweisen und Wechselwirkungen.

Eine neue Bildgebungstechnik verbessert das Studium von magnetischen Materialien auf atomarer Ebene.

Forscher untersuchen die Strukturveränderungen von Eisenoxid unter hohem Druck und Temperatur.

Zielskyrmione haben das Potenzial, die elektronischen Datenspeicherlösungen voranzubringen.

Neue Methoden verbessern das Verständnis von Phonon-Interaktionen mit Gitterdefekten in Materialien.

Studie zeigt, wie Sauerstoffgruppen auf Graphen den Wärmeübergang mit Wasser verbessern.

CDSSL verbessert die Vorhersage von Materialeigenschaften durch datengestützte Techniken.

Forschung untersucht europiumhaltige Verbindungen für mögliche Technologien in der Elektronik und Quantencomputing.

Die Untersuchung, wie DNA-Stränge und Nanoröhren miteinander interagieren, hat Auswirkungen auf Wissenschaft und Biologie.

Maschinelles Lernen verbessert die Vorhersage der Wärmeleitfähigkeit von Materialien und spart Zeit und Ressourcen.

Aluminiumnitrid sieht vielversprechend aus für effiziente Licht emittierende Geräte.

Die Erkundung, wie Formen sich in einzigartigen Strukturen verbinden, hat Auswirkungen auf verschiedene wissenschaftliche Bereiche.

Neueste Studien zeigen einzigartige Wellen-Eigenschaften in nicht-hermitischen Systemen und enthüllen praktische Anwendungen.

Perowskite zeigen Potenzial in der Solartechnologie, aber es gibt noch Stabilitätsprobleme.

Neues DFXM-Modell zeigt Versetzungsstrukturen und deren Einfluss auf das Materialverhalten.

Diese einzigartigen Materialien haben grosses Potenzial für zukünftige Technologien.

Erforschung von Silbernanodrähten und ihrem Potenzial in der Elektronik und Informatik.

Überprüfung der Genauigkeit von Schmelztemperaturberechnungen aus Simulationen.

Forscher nutzen M3GNet für effiziente Vorhersagen im Materialverhalten.

Ein Überblick über die Fortschritte, Herausforderungen und Perspektiven von APM in verschiedenen Bereichen.

Forscher entwickeln neue Systeme mit Skyrmionen für energieeffiziente Elektronik.

Studie zeigt, wie die Grösse von Eisen-Nanoclustern Schmelzpunkte und Verhalten beeinflusst.

Eine neue Technik beschleunigt das Studium der Eigenschaften von 2D-Materialien.

Neue Methode zielt darauf ab, die Magnetoleitfähigkeit in Quantenleitungen zu verbessern.

Ein Computermodell verbessert das Studium von Schreibersit, einem Mineral, das mit dem frühen Leben verbunden ist.

Untersuchen, wie Struktur und Dotierung die Eigenschaften von Manganit-Pperovskiten beeinflussen.