El aprendizaje automático mejora las predicciones de los huecos de banda, mejorando la comprensión de las propiedades electrónicas de los materiales.
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Ciencia de vanguardia explicada de forma sencilla
El aprendizaje automático mejora las predicciones de los huecos de banda, mejorando la comprensión de las propiedades electrónicas de los materiales.
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Los MXenes son prometedores como fotocatalizadores para la producción eficiente de hidrógeno utilizando la luz solar.
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Explora cómo la temperatura y los campos eléctricos afectan el comportamiento de HgCdTe en aplicaciones de infrarrojos.
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Nuevos sistemas híbridos que usan ondas de spin y skyrmiones prometen una computación eficiente.
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Examinando el comportamiento de las olas en materiales únicos para aplicaciones tecnológicas.
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La investigación revela cómo la tensión altera las propiedades del semiconductor TaNiS.
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Examinando la estructura y función de los cristales fotónicos unidimensionales.
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La investigación revela materiales ferroelectricos 2D prometedores para la electrónica del futuro.
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Este estudio investiga cómo la tensión afecta las propiedades electrónicas del MoS en monocapa.
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Los investigadores usan IA para mejorar el modelado de materiales a través de un nuevo enfoque de aprendizaje profundo.
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Las vacantes de telurio en DyTe influyen en su comportamiento eléctrico y potencial en la electrónica.
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La investigación se centra en controlar la luz usando cristales líquidos colestericos en microcavidades.
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La investigación revela las propiedades magnéticas y electrónicas de Cs Co S para la tecnología del futuro.
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La investigación identifica nuevos materiales orgánicos para mejorar el rendimiento de las celdas solares de perovskita.
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Examinando bandas planas y su papel en mejorar los superconductores.
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Nuevos métodos mejoran el control de la luz en cristales fotónicos para una mejor tecnología.
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El algoritmo BMach mejora la precisión en la predicción de las propiedades electrónicas de los materiales.
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Este estudio profundiza en las características electrónicas únicas de Ta NiSe a bajas temperaturas.
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Un estudio sobre las propiedades y posibles aplicaciones de ciertos clinopiroxenos.
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Ba K BiO revela propiedades únicas que son clave para entender la superconductividad.
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Nuevos hallazgos desafían las teorías establecidas sobre el comportamiento de transición de fase del TiSe2.
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mBLOR funcional mejora la Teoría de Funcionales de Densidad para hacer mejores predicciones de materiales.
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La investigación destaca el comportamiento único del PtSe en capas en la electrónica.
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Investigadores desarrollan materiales que adaptan las propiedades del sonido en tiempo real.
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La investigación revela cómo ciertos iones pueden mejorar la eficiencia de los paneles solares de perovskita.
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Investigaciones muestran el potencial del torio para mejorar la precisión en el tiempo.
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La investigación revela propiedades electrónicas y de spin prometedoras en los MXenes Janus WCOX.
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Nuevos materiales reducen el ruido de manera eficiente mientras permiten el flujo de aire en entornos urbanos.
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Esta investigación analiza el impacto del tamaño del sistema en las propiedades electrónicas usando métodos avanzados.
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Entender las propiedades estructurales de FAPbI mejora la eficiencia y el diseño de las células solares.
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Este estudio analiza el comportamiento electrónico de las películas delgadas de BiSb y sus aplicaciones.
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La investigación sobre electrólitos derivados de sodalita revela potencial para nuevos materiales electrónicos.
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La investigación destaca las propiedades ajustables de MAPb(I Br) para aplicaciones de energía solar.
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Este estudio examina las propiedades de los materiales EuCd X y sus posibles aplicaciones.
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Explorando el potencial del hidrógeno como fuente de energía sostenible.
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Los investigadores utilizan el aprendizaje profundo para predecir propiedades de cristales fotónicos de manera eficiente.
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Los investigadores usan el aprendizaje automático para acelerar el descubrimiento de nuevos materiales.
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Los investigadores estudian cómo la temperatura afecta a los chalcohaluros de plata para aplicaciones energéticas.
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Un nuevo modelo revoluciona la forma en que predecimos las propiedades de los materiales.
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Pequeñas adiciones de bismuto a semiconductores llevan a avances tecnológicos importantes.
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