Una mirada a los procesos de envejecimiento logarítmico en materiales y sistemas biológicos.
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Ciencia de vanguardia explicada de forma sencilla
Una mirada a los procesos de envejecimiento logarítmico en materiales y sistemas biológicos.
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La investigación revela desafíos en la interacción del CO y oxígeno con el material MoSe.
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Este estudio evalúa el rendimiento de los LLM para responder preguntas y predecir propiedades de materiales.
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Una visión general del modelo de plaquetas XY y sus ideas sobre los fractones.
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Explorando las propiedades únicas y aplicaciones de los perovskitas de haluros de plomo en tecnología.
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La investigación destaca el potencial de los antiferromagnetos en nuevas aplicaciones tecnológicas.
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La investigación sobre nemáticos activos revela cómo los patrones controlan los comportamientos del flujo.
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Una mirada a cómo los procesos influyen en el comportamiento de las aleaciones metálicas.
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La investigación revela cómo las membranas pueden generar patrones de frecuencia de sonido únicos.
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Un estudio revela los efectos de la tensión en las ondas de densidad de carga y la superconductividad en 2H-NbSe2.
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La investigación sobre las propiedades del vidrio de boro usando técnicas de aprendizaje automático muestra posibilidades para aplicaciones futuras.
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Nuevos estudios revelan interacciones clave de los alcoholes en modelos simplificados.
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Una mirada a cómo los métodos matemáticos ayudan a predecir el comportamiento de los materiales bajo estrés.
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Una nueva base de datos acelera el descubrimiento de materiales magnéticos para varias aplicaciones.
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Los investigadores estudian el comportamiento electrónico único de EuAl y las transiciones magnéticas.
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Investigaciones muestran formas de pulso de voltaje eficientes para mejorar el rendimiento de los dispositivos de memoria.
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Explorando las propiedades y comportamientos únicos de los metales extraños en la conducción eléctrica.
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Nuevos métodos mejoran la manipulación de la luz con estructuras de niobato de litio.
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Combinando métodos variacionales con técnicas adiabáticas para mejorar la preparación del estado cuántico.
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Un nuevo enfoque mejora las predicciones de conductividad térmica en sistemas de plasma polvoriento.
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Los polarones pequeños afectan mucho el movimiento de carga en semiconductores y dispositivos electrónicos.
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Los avances recientes en la gestión del campo eléctrico mejoran el rendimiento de los diodos de Ga₂O₃.
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Los investigadores buscan identificar nuevos superconductores usando hidruros binarios.
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Estudiar los defectos es clave para mejorar el rendimiento de los dispositivos de perovskita halógena.
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Un enfoque novedoso mejora la comprensión de las estructuras y propiedades de los macromoléculas ramificadas.
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Explorando el comportamiento único de los magnones quirales en materiales magnéticos y sus implicaciones tecnológicas.
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La investigación revela cómo los CPDs pueden transformar la eficiencia y adaptabilidad de los dispositivos electrónicos.
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Un estudio sobre desigualdades cuasivariacionales elípticas y sus aplicaciones en mecánica de contacto.
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Un nuevo enfoque para estimar la durabilidad del material bajo estrés con distribuciones de poros desconocidas.
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AUGUR simplifica la búsqueda de lugares óptimos para la unión molecular usando técnicas avanzadas.
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Este estudio analiza el comportamiento electrónico de las películas delgadas de BiSb y sus aplicaciones.
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Este estudio examina cómo se rompe el vidrio bajo estrés repetido y sus señales predictivas.
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Estudios recientes revelan el comportamiento de ondas capilares en fluidos miscibles, desafiando los modelos tradicionales de dinámica de fluidos.
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Este estudio destaca simulaciones cinéticas para una mejor comprensión de las interacciones del láser con el plasma.
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La investigación sobre pozos cuánticos de InAs revela conexiones cruciales entre las características de la superficie y el transporte de electrones.
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Nuevos métodos llevan a maquinitas súper pequeñas con un gran potencial.
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Descubre cómo los cambios en el magnetismo provocan rotación mecánica en los materiales.
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Una visión general de cómo las dislocaciones afectan el comportamiento de los materiales bajo temperatura y estrés.
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Los algoritmos revelan información sobre el comportamiento de los vidrios y materiales complejos.
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Los sólidos amorfos pueden recordar su historia de deformación y adaptarse al estrés.
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