Física - Ciencia de materiales

Nuevas técnicas mejoran la calidad de la emisión de fotones individuales en WSe2 de dos capas.

Explorando el crecimiento inusual de granos en materiales a temperatura ambiente bajo alta presión.

Examinando cómo el orden a mediano rango afecta el comportamiento de los vidrios de silicato.

Nuevos métodos mejoran la precisión de medición de ángulos de torsión en materiales avanzados.

Una mirada a cómo los polarones afectan las propiedades y aplicaciones del niobato de litio.

Una mirada a la formación y propiedades de la bainita en el acero.

El tamaño de grano afecta las propiedades del material y su rendimiento en aplicaciones de ingeniería.

Explorando las transiciones entre estructuras cristalinas en la ciencia de materiales.

MgIrH muestra potencial para la superconductividad a altas temperaturas a presiones normales.

TbSbTe muestra propiedades únicas y un comportamiento magnético, ofreciendo información sobre semimetales de línea nodal.

Nuevo modelo de deep learning mejora la comprensión de las propiedades térmicas y transiciones de fase del PZO.

Investigando cómo la disposición de las capas afecta las características magnéticas de LNMO y NNMO.

SimXRD ofrece millones de patrones de XRD simulados para mejorar la clasificación de cristales.

Examinando los centros de vacío de níquel y su impacto en las tecnologías del futuro.

Explora los tipos y aplicaciones del magnetismo y los ferritas en la tecnología moderna.

Este estudio examina el comportamiento de hafnio bajo diferentes temperaturas y presiones usando aprendizaje automático.

Los investigadores usan IA para mejorar el modelado de materiales a través de un nuevo enfoque de aprendizaje profundo.

La investigación sobre materiales magnéticos controlados por luz busca mejorar las tecnologías de almacenamiento de datos.

Aprende sobre los imanes 2D y su potencial en la tecnología.

Examinar los excitones revela nuevas oportunidades para mejorar los semiconductores orgánicos.

Una nueva interfaz mejora las simulaciones de dinámica molecular en condiciones realistas.

Un estudio sobre cómo mejorar las predicciones de propiedades vibracionales para materiales usando aprendizaje automático.

Nuevos materiales mejoran la gestión de la luz en diversas tecnologías.

Los investigadores mejoran la precisión en la predicción de propiedades de materiales usando transferencia de aprendizaje y técnicas de machine learning.

Examinando cómo la fragilidad del recubrimiento de NiAl afecta la durabilidad de las superaleaciones a base de níquel.

Explorando cómo la luz cambia las propiedades mecánicas del sulfuro de zinc.

Una mirada profunda a cómo la estructura afecta el comportamiento de los electrones en el rutenato de estroncio.

Los investigadores manipulan la magnetización en GaMnN usando campos eléctricos para electrónica avanzada.

Este artículo habla sobre métodos para analizar azulejos de cuadrados, triángulos y rombos en dimensiones superiores.

Una mirada al papel de la quiralidad en materiales inorgánicos y sus posibles aplicaciones.

Explorando cómo los excitones influyen en la fotocorriente en materiales bidimensionales.

Nuevo método mejora la detección de la inclinación de cristales usando dispersión térmica difusa.

Este artículo habla sobre la localización por corte en metales y los factores que la influyen.

Los investigadores diseñan materiales híbridos que mejoran la electrónica y las aplicaciones de energía.

Un nuevo método de aprendizaje automático mejora la eficiencia de los cálculos de la funcional espectral de Koopmans.

Este estudio examina cómo el germanio altera las propiedades de los aislantes topológicos magnéticos.

Un enfoque novedoso para analizar redes de dislocaciones bajo condiciones de estrés.

Examinando las propiedades de los TMDCs y su papel en los futuros dispositivos electrónicos.

El estudio destaca cómo los campos eléctricos afectan a los coloides dipolares y su comportamiento de agrupamiento.

Investigando la tasa de conteo oscuro y la degradación en Diodos de Avalancha de Fotones Únicos.