L'apprentissage automatique améliore les prédictions des bandes interdites, ce qui renforce la compréhension des propriétés électroniques des matériaux.
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La science de pointe expliquée simplement
L'apprentissage automatique améliore les prédictions des bandes interdites, ce qui renforce la compréhension des propriétés électroniques des matériaux.
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Les MXenes montrent du potentiel en tant que photocatalyseurs pour une production d'hydrogène efficace avec la lumière du soleil.
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Explore comment la température et les champs électriques influencent le comportement du HgCdTe dans les applications infrarouges.
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De nouveaux systèmes hybrides utilisant des ondes de spin et des skyrmions promettent un calcul efficace.
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Examiner le comportement des ondes dans des matériaux uniques pour des applications technologiques.
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Des recherches montrent comment la contrainte modifie les propriétés des semi-conducteurs TaNiS.
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Examen de la structure et de la fonction des cristaux photoniques unidimensionnels.
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Des recherches montrent des matériaux ferroélectriques 2D prometteurs pour l'électronique de demain.
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Cette étude examine comment la contrainte affecte les propriétés électroniques du MoS en monocouche.
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Des chercheurs utilisent l'IA pour améliorer la modélisation des matériaux grâce à une nouvelle approche d'apprentissage profond.
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Les vacants de tellure dans DyTe influencent son comportement électrique et son potentiel en électronique.
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La recherche se concentre sur le contrôle de la lumière en utilisant des cristaux liquides cholestériques dans des microcavités.
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Des recherches montrent les traits magnétiques et électroniques du Cs Co S pour la technologie de demain.
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Des recherches identifient de nouveaux matériaux organiques pour améliorer la performance des cellules solaires pérovskites.
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Examiner les bandes plates et leur rôle dans l'amélioration des supraconducteurs.
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De nouvelles méthodes améliorent le contrôle de la lumière dans les cristaux photoniques pour une meilleure technologie.
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L'algorithme BMach améliore la précision dans la prédiction des propriétés électroniques des matériaux.
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Cette étude explore les caractéristiques électroniques uniques de Ta NiSe à basse température.
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Une étude sur les propriétés et les applications potentielles de certains clinopyroxènes.
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Ba K BiO révèle des propriétés uniques essentielles pour comprendre la superconductivité.
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De nouvelles découvertes remettent en question les théories établies sur le comportement de transition de phase de TiSe2.
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mBLOR fonctionnel améliore la Théorie de la Fonction Densité pour de meilleures prédictions de matériaux.
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Les recherches mettent en avant le comportement unique du PtSe en couches dans l'électronique.
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Des chercheurs développent des matériaux qui adaptent les propriétés sonores en temps réel.
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Des recherches montrent comment certains ions peuvent améliorer l'efficacité des panneaux solaires en pérovskite.
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Des recherches montrent que le thorium pourrait améliorer la précision de la mesure du temps.
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Des recherches montrent des propriétés électroniques et de spin prometteuses dans les MXenes Janus WCOX.
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Nouveaux matériaux qui réduisent efficacement le bruit tout en permettant à l'air de circuler dans les environnements urbains.
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Cette recherche explore l'impact de la taille du système sur les propriétés électroniques en utilisant des méthodes avancées.
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Comprendre les propriétés structurelles de FAPbI améliore l'efficacité et le design des cellules solaires.
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Cette étude examine le comportement électronique des films minces de BiSb et leurs applications.
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Des recherches sur les électrides dérivés de la sodalite montrent un potentiel pour de nouveaux matériaux électroniques.
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Des recherches montrent que les propriétés ajustables de MAPb(I Br) sont super intéressantes pour les applications en énergie solaire.
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Cette étude examine les propriétés des matériaux EuCd X et leurs applications potentielles.
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Explorer le potentiel de l'hydrogène comme source d'énergie durable.
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Les chercheurs utilisent l'apprentissage profond pour prédire efficacement les propriétés des cristaux photoniques.
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Les chercheurs utilisent l'apprentissage automatique pour accélérer la découverte de nouveaux matériaux.
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Des chercheurs étudient comment la température affecte les chalcohalogénures d'argent pour des applications énergétiques.
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Un nouveau modèle révolutionne notre façon de prédire les propriétés des matériaux.
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De petites ajouts de bismuth dans les semi-conducteurs mènent à des avancées technologiques significatives.
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