研究者たちはSTMを使ってNaCl層上のCuPcの電荷挙動を調べてる。
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研究が不純物が六方晶ダイヤモンドシリコンの特性にどのように影響するかを明らかにした。
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研究者たちは、圧力がEuRhGeの性質をどう変えるかを調べて、独特な磁気挙動を明らかにしている。
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光が光学で表面とどのように相互作用するかを探ってみよう。
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この記事では、材料科学におけるDFT計算を高速化するための機械学習の使い方について話してるよ。
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磁性ナノ粒子の振る舞いと応用、特にチェーンでの使い方を見てみよう。
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新しいモデルが金属圧延作業の効率と精度を向上させる。
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この研究は、温度変化に伴うNaNiOの構造変化を調べてるんだ。
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新しいモデルがシリコンアノードの機械的相互作用を調査して、電圧の問題に取り組んでるよ。
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最近の研究は量子ドットアレイにおける電子の動きについて明らかにしている。
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研究がタングステン二セレン化物で作られた準結晶の独特な振る舞いを明らかにした。
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新しいアプローチで、複合材料の性能予測がいろんな条件で向上した。
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研究が、マイクロラティス構造がドローンの安全性を向上させる可能性を示してるよ。
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pNIPAMマイクロゲルが温度変化にどう反応するかとその応用について学ぼう。
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研究が温度がHfO2の構造相に与える影響を明らかにした。
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MaterioMinerデータセットは、材料力学と科学文献をつなげて、研究をより良くするためのものだよ。
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新しい研究によると、カーボンナノスクロールは磁気の影響下で電気伝導率を大幅に向上させることができるんだって。
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キラルな金ナノクリスタルは、磁場によって影響を受けるユニークな電気特性を明らかにする。
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研究者たちが、スキルミオン結晶を使ってマグノン周波数コームを開発して、磁気応用を強化してるよ。
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先進的なモデリングが冷間圧延の品質と効率をどう向上させるか学ぼう。
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この記事では、高エントロピー金属ガラスにおけるせん断弾性率と体積緩和について調べてるよ。
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研究が、SmCo-1:7 磁石の強制力に影響を与える主要な要因を明らかにした。
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研究によって、ベリー位相と量子トンネル効果の新しい関連が明らかになった。
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新しい方法が機械学習技術を使って有機化合物の特性予測を改善した。
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最近の研究で、高圧と高温下でのシリコンの構造についての洞察が明らかになった。
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密度汎関数理論の重要性と課題についての考察。
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研究がMnFe Siの磁気冷却効果におけるスピン揺らぎの役割を明らかにした。
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自動微分はFFT手法を改善して、よりよい材料挙動分析を実現する。
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研究者たちは音波を使って強誘電体の電気特性を制御している。
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電荷密度波の研究で、材料の新しい熱的挙動が明らかになった。
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機械学習は、材料の挙動を研究したり予測したりする方法を変えてるよ。
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この記事は、地球の核における水素が鉄合金にどのように影響するかを調べているよ。
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研究がFeGeの複雑な相互作用を明らかにし、電荷密度波と磁性を示している。
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研究によると、光がトポロジカルセミメタルのユニークな特性にどう影響するかが分かったらしい。
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モアレ超格子に関する研究が、層状材料の新しい相を明らかにしてる。
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ナノスケールでの材料のひずみ下での電荷生成の研究。
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張力の下での弾性ストリングの限界を理解するための現代的なアプローチ。
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一般化ブラリュアンゾーンを使って非相互作用システムを分析する新しいアプローチ。
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AIの手法が、科学者たちがさまざまな用途のために分子の特性を予測するやり方を変えてるよ。
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研究によると、テラヘルツ波が材料の磁化にどのように影響するかが明らかになった。
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