BaCo(AsO) muestra una conductividad térmica impresionante relacionada con propiedades magnéticas.
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Ciencia de vanguardia explicada de forma sencilla
BaCo(AsO) muestra una conductividad térmica impresionante relacionada con propiedades magnéticas.
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Los investigadores estudian el comportamiento de carga del CuPc en capas de NaCl usando STM.
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La investigación revela cómo las impurezas cambian las características del silicio tipo diamante hexagonal.
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Los investigadores examinan cómo la presión altera las propiedades de EuRhGe, revelando comportamientos magnéticos únicos.
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Explora cómo la luz interactúa con las superficies en óptica.
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Este artículo habla sobre cómo usar el aprendizaje automático para acelerar los cálculos de DFT en la ciencia de materiales.
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Una mirada al comportamiento y aplicaciones de nanopartículas magnéticas, especialmente en cadenas.
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Un nuevo modelo mejora la eficiencia y precisión en las operaciones de laminado de metales.
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Este estudio investiga los cambios estructurales en NaNiO bajo variación de temperatura.
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Un nuevo modelo explora las interacciones mecánicas en ánodos de silicio para abordar problemas de voltaje.
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Investigaciones recientes iluminan el movimiento de electrones en arreglos de puntos cuánticos.
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La investigación revela los comportamientos distintos de los cuasicrystalos hechos de diseleniuro de tungsteno.
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Un nuevo enfoque mejora las predicciones del rendimiento de materiales compuestos en diferentes condiciones.
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La investigación destaca el potencial de las estructuras de micro-rejilla para mejorar la seguridad de los drones.
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Descubre cómo los microgeles pNIPAM responden a cambios de temperatura y sus aplicaciones.
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Un estudio revela cómo la temperatura afecta las fases estructurales del HfO2.
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El dataset de MaterioMiner conecta la mecánica de materiales con la literatura científica para mejorar la investigación.
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Nuevas investigaciones muestran que los nanogiros de carbono pueden mejorar mucho la conductividad eléctrica bajo la influencia magnética.
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Los nanocristales de oro quiral muestran propiedades eléctricas únicas que se ven afectadas por campos magnéticos.
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Investigadores desarrollan peines de frecuencia de magnon con cristales de skyrmion para aplicaciones magnéticas mejoradas.
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Aprende cómo el modelado avanzado mejora la calidad y eficiencia del laminado en frío.
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Este artículo examina el módulo de corte y la relajación de volumen en vidrios metálicos de alta entropía.
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La investigación revela factores clave que influyen en la coercitividad de imanes SmCo-1:7.
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La investigación revela nuevas conexiones entre la fase de Berry y los efectos de tunneling cuántico.
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Un nuevo método mejora las predicciones de las propiedades de compuestos orgánicos usando técnicas de aprendizaje automático.
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Estudios recientes revelan información sobre la estructura del silicio bajo alta presión y temperatura.
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Una mirada a la importancia y los desafíos de la Teoría del Funcional de Densidad.
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Un estudio revela el papel de las fluctuaciones de espín en el efecto magnetocalórico de MnFe Si.
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La diferenciación automática mejora los métodos FFT para un mejor análisis del comportamiento de materiales.
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Los investigadores están usando ondas de sonido para controlar propiedades eléctricas en ferroeléctricos.
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El estudio de las ondas de densidad de carga revela nuevos comportamientos térmicos en los materiales.
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El aprendizaje automático está transformando la forma en que estudiamos y predecimos el comportamiento de los materiales.
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Este artículo examina cómo el hidrógeno influye en las aleaciones de hierro en el núcleo de la Tierra.
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Un estudio revela interacciones complejas en FeGe, mostrando ondas de densidad de carga y magnetismo.
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Investigaciones revelan cómo la luz influye en las propiedades únicas de los semimetales topológicos.
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La investigación sobre superredes de moiré revela nuevas fases en materiales en capas.
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Estudio de la generación de carga eléctrica en materiales bajo tensión a nanoescala.
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Un enfoque moderno para entender los límites de las cuerdas elásticas bajo tensión.
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Un enfoque fresco para analizar sistemas no recíprocos usando zonas de Brillouin generalizadas.
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Los métodos de IA están cambiando la forma en que los científicos predicen las propiedades moleculares para varias aplicaciones.
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