La microscopía de fuerza atómica de alta resolución ayuda en la identificación molecular precisa.
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La investigación resalta los efectos de los tratamientos de superficie en las propiedades magnéticas de los superconductores de niobio.
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Los investigadores identifican defectos parecidos a centros T en silicio para aplicaciones cuánticas avanzadas.
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Descubre las propiedades únicas y los comportamientos de los imanes de pirocloro que respiran.
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Explora las fases y comportamientos del nitrógeno sólido en diferentes condiciones.
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Estudio revela propiedades magnéticas únicas de LaSrCoNbO con posibles aplicaciones tech.
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Este artículo revisa las propiedades de la interfaz Cr2O3-Pt para tecnologías futuras.
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Investigando cómo las funciones de Wannier revelan la conductividad y las propiedades aislantes de los materiales.
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La investigación sobre el BaTiO en capas retorcidas revela propiedades electrónicas únicas para aplicaciones avanzadas.
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Explorando los MXenes como fotocatalizadores eficientes para la generación sostenible de hidrógeno.
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Un nuevo método combina la flexibilidad del aprendizaje profundo con el cumplimiento de las leyes físicas.
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TbSi y TbSiGe muestran comportamientos magnéticos únicos que son útiles para la tecnología de refrigeración.
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Nuevas técnicas en STEM llevan a mejores imágenes de materiales a nivel atómico.
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Explorando el papel del aprendizaje automático en predecir el comportamiento de los materiales y los desafíos que se enfrentan.
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Un nuevo enfoque de aprendizaje automático mejora las simulaciones de interacciones entre electrodos metálicos y electrolitos.
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Investigaciones revelan el potencial del nitruro de aluminio aleado con escandio en aplicaciones electroópticas.
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Un nuevo modelo mejora el descubrimiento de materiales con propiedades dieléctricas únicas.
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Nuevo precursor de plata mejora la escritura con haz de electrones para estructuras a nanoescala.
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La investigación sobre TMOFs busca mejorar el rendimiento y la estabilidad de las baterías de iones de sodio.
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La investigación sobre materiales ajustables mejora el estudio de la física de Berry y sus aplicaciones.
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Los científicos investigan cómo los electrones y los fonones influyen en las propiedades y aplicaciones de los materiales.
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Este artículo habla sobre la integración de principios científicos en el aprendizaje profundo para mejorar las predicciones de materiales.
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Descubre cómo el Response Matching transforma la generación de materiales y moléculas.
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Investigando los comportamientos electrónicos únicos del bilayer retorcido de WTe bajo diferentes condiciones.
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Estudiar excitones en hBN torcido revela nuevas propiedades de emisión de luz.
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La investigación revela interacciones únicas en el magnetismo que podrían cambiar la tecnología.
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Los investigadores están mejorando el flujo de iones en cerámicas para tener mejores tecnologías de energía.
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Los investigadores están usando algoritmos cuánticos para estudiar el comportamiento de los electrones en materiales complejos.
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Una mirada al efecto de sesgo de intercambio espontáneo y sus implicaciones en el magnetismo.
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La investigación revela cómo las interacciones de fonones moldean las propiedades magnéticas en materiales únicos.
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La investigación revela conexiones entre ondas de densidad de carga y líneas nodales de Kramers en materiales.
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Técnicas innovadoras mejoran la precisión en el análisis de materiales a través de la espectroscopía de pérdida de energía de electrones.
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Los investigadores están desarrollando nuevos materiales para contener de manera segura los desechos nucleares usando tecnología avanzada.
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Un estudio revela el impacto de las impurezas en el efecto Hall térmico en superconductores de Weyl.
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Una herramienta diseñada para facilitar la recopilación de propiedades de materiales de la literatura científica.
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Las estrategias innovadoras mejoran las predicciones de materiales usando sustitutos de aprendizaje automático.
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Nuevos estudios cuestionan el comportamiento magnético del RuO2, sugiriendo que le falta orden de largo alcance.
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Explorando el efecto magnetocalórico y sus aplicaciones en sistemas de refrigeración.
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Pequeñas formaciones magnéticas podrían transformar el almacenamiento de datos y la computación.
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La investigación se centra en encontrar materiales ópticos innovadores usando aprendizaje automático y enormes bases de datos.
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