Explorando la importancia del transporte electrónico hidrodinámico en materiales avanzados.
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Un nuevo modelo usa aprendizaje automático para estimar interacciones magnéticas en materiales.
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Las placas FG-TPMS ofrecen propiedades únicas para varias aplicaciones en ingeniería y medicina.
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Examinando cómo la recristalización afecta al Zircaloy-4 en aplicaciones nucleares.
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La investigación sobre aleaciones de Bi-Sb muestra un potencial para dispositivos espintrónicos eficientes.
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Nuevas investigaciones sobre estructuras magnéticas están avanzando la tecnología de almacenamiento de datos.
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Examinando cómo la temperatura afecta la estabilidad del óxido de hafnio dopado con silicio.
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Los elastómeros de cristal líquido ofrecen propiedades únicas para aplicaciones innovadoras en varios campos.
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Examinando cómo la temperatura influye en los comportamientos de los fonones en el Titanato de Estroncio y el Circonato de Estroncio.
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Una mirada a los superconductores topológicos y su importancia en la computación avanzada.
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Un estudio revela cómo las vacantes de espín influyen en las propiedades magnéticas en -RuCl.
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La investigación muestra cómo la tensión afecta las propiedades magnéticas en ferrimagnéticos sintéticos.
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Explorando comportamientos únicos en sistemas no hermíticos a través de cadenas SSH con acoplamiento direccional.
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La investigación sobre teselaciones hiperbólicas ofrece ideas sobre materiales y propiedades únicas.
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Investigando patrones Moiré para tecnologías excitónicas y fotónicas avanzadas.
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La investigación revela cómo los defectos moldean el comportamiento de los vórtices en superconductores como el YBaCuO.
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Explorando cómo cambia la magnetización del Permalloy bajo la exposición a la luz.
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Este estudio examina cómo el desorden atómico influye en la magnetorresistencia anisotrópica en aleaciones de FeCo.
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Este artículo explora los factores que afectan la naturaleza aislante de BaNaOsO.
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La investigación revela nuevas técnicas para cultivar óxidos de pirolita con propiedades eléctricas únicas.
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Este estudio mejora las imágenes de microscopía electrónica usando técnicas de aprendizaje profundo.
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Este estudio revela nuevos materiales para conductores transparentes a través de transiciones ópticas prohibidas.
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La investigación resalta las propiedades únicas de los MXenes en la formación de aislantes excitónicos.
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Un nuevo método de aprendizaje automático acelera la búsqueda de aleaciones ternarias estables.
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Explora cómo los campos tensoriales revelan los comportamientos de estrés en los materiales.
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Los investigadores desarrollan exPOT para estudiar los excitones en tiempo real usando datos de fotoemisión.
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Nuevos métodos mejoran la eficiencia en el modelado de interacciones moleculares usando aprendizaje activo.
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Nuevas técnicas mejoran el estudio de la dinámica de electrones y sus giros.
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El aprendizaje automático acelera el diseño de compuestos de fases interpenetrantes para mejorar el rendimiento.
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Un estudio revela que el arrastre de fonones mejora la movilidad de portadores y el coeficiente Seebeck en GaN y AlN.
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Una mirada a la actividad óptica natural y su importancia en la ciencia de materiales.
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Explorando cómo los antiferromagnetos inclinados crean pares de Cooper en triplete de espín en superconductores.
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Una visión general de los excitones paramagnéticos y sus propiedades únicas en estructuras de panal.
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El silicio hexagonal y el silicio de sodio parecen ser buenos superconductores.
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Nuevas investigaciones destacan el papel del bismuto en la espintrónica gracias a su naturaleza topológica.
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Una mirada a ECS y su impacto en los materiales para avances tecnológicos.
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Un estudio sobre las propiedades y aplicaciones potenciales de los materiales multiferroicos.
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La investigación revela datos sobre las interacciones de neutrones con deuterio orto-líquido.
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Las burbujas de helio en reactores de fusión de litio afectan la seguridad y eficiencia.
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Explorando el papel de los centros de vacantes de boro en aplicaciones de tecnología cuántica.
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