イオン注入を使って磁気メタマテリアルの創造と可能性を探る。
Christina Vantaraki, Petter Ström, Tuan T. Tran
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最先端の科学をわかりやすく解説
イオン注入を使って磁気メタマテリアルの創造と可能性を探る。
Christina Vantaraki, Petter Ström, Tuan T. Tran
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この研究は、光が二層グラフェンの熱電効率に与える影響を探ってるんだ。
Cynthia Ihuoma Osuala, Tanu Choudhary, Raju K. Biswas
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研究者たちは新しい炭素材料Sun-GYの熱特性を調査している。
Isaac de Macêdo Felix, Raphael Matozo Tromer, Leonardo Dantas Machado
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アルターマグネットのユニークな特性と可能な応用を発見しよう。
Tomas Jungwirth, Rafael M. Fernandes, Jairo Sinova
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金属有機フレームワークとその科学における重要性の増大について見てみよう。
Xintong Zhao, Kyle Langlois, Jacob Furst
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ナノワイヤーが太陽エネルギー変換効率を最大化する鍵になるかもしれない。
Imam Makhfudz, Hamidreza Esmaielpour, Yaser Hajati
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高いイオン濃度が電解質の挙動や性質にどう影響するかを調べる。
Ioannis Skarmoutsos, Stefano Mossa
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研究が、電子応用に影響を与えるフォスフォリンの欠陥に関する重要な詳細を明らかにした。
Carsten Speckmann, Andrea Angeletti, Lukáš Kývala
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新しい機械学習手法がコバルト酸化物の特性研究と応用を強化する。
Amir Omranpour, Jörg Behler
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研究が光学応用におけるGSST相変化材料のサイクリング持久力を向上させる。
Cosmin Constantin Popescu, Kiumars Aryana, Brian Mills
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NNOとLSMOを重ねた時の特性を調査中。
Henrique M. M. Cardoso, Maria C. O. Aguiar, Cinthia Piamonteze
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量子電磁力学における時間変化する特性の影響を探る。
S. A. R. Horsley, R. K. Baker
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研究者たちは、複雑な材料のより良い予測のために機械学習モデルを強化してるんだ。
Kisung Kang, Thomas A. R. Purcell, Christian Carbogno
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AIは材料分析を改善して、より早くて正確な予測を可能にする。
Faiza Bouamra, Mohamed Sayah, Labib Sadek Terrissa
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材料が光の変化にどう反応するかに関する新しい洞察。
S. Sajad Dabiri, Reza Asgari
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親水性の表面がある狭い空間での水の挙動についての探求。
Tássylla O. Fonseca, Bruno H. S. Mendonça, Elizane E. de Moraes
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粒界が加熱中の材料特性や挙動にどう影響するかを調べる。
S. Kiana Naghibzadeh, Zipeng Xu, David Kinderlehrer
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セレンは太陽電池の効率と性能を向上させる可能性があるよ。
Rasmus Svejstrup Nielsen, Oki Gunawan, Teodor Todorov
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新しい研究がシリコン・ゲルマニウムのスピンキュービットに注目して、量子コンピューティングをより良くしようとしてるよ。
Thomas Koch, Clement Godfrin, Viktor Adam
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新しい準結晶材料は、さまざまな用途での強度と柔軟性に期待が持てるよ。
Matheus I. N. Rosa, Konstantinos Karapiperis, Kaoutar Radi
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研究が高密度2D電子ガスの画期的な発見と、それが電子機器に与える影響を明らかにした。
Maciej Matys, Atsushi Yamada, Toshihiro Ohki
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複雑な格子内の希土類磁石のユニークな特性を調べる。
Guijing Duan, Rong Yu, Changle Liu
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オルターマグネティズムは、将来の電子機器やストレージの進歩に期待が持てるんだ。
Meysam Bagheri Tagani
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研究者たちが正確な原子レベルの材料モデリングの方法を紹介したよ。
James M. Goff, Coreen Mullen, Shizhong Yang
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新しいフレームワークが、高度な力場最適化を通じて原子シミュレーションの精度を向上させる。
Abhijeet S. Gangan, Samuel S. Schoenholz, Ekin Dogus Cubuk
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この記事では、磁性材料におけるスピン空間群の重要性について探ります。
Ziyin Song, A. Z. Yang, Yi Jiang
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革新的なスピンフィルター技術が材料科学における電子スピンの検出を向上させる。
O. E. Tereshchenko, V. V. Bakin, S. A. Stepanov
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ヘリウムの注入は、ポリクリスタリンフィルムの特性を向上させるけど、ダメージは与えないんだ。
A. Blàzquez Martínez, S. Glinšek, T. Granzow
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最近の研究はRuOの予測された磁気特性に挑戦していて、新しい研究の方向性を示唆してる。
Jiayu Liu, Jie Zhan, Tongrui Li
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分子磁石が先進的なセンシングや量子技術で果たす役割を調べる。
Hamid Arian Zad, Jozef Strečka, Winfried Plass
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新しい熱スペクトロメーターが超伝導回路を測定する簡単な方法を提供する。
Christoforus Dimas Satrya, Yu-Cheng Chang, Rishabh Upadhyay
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研究者たちは、機械学習を使ってビームパイプ用の新しい材料を開発してる。
Kamaljeet Singh, Kangkan Goswami, Raghunath Sahoo
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研究が放射線が金属の構造やストレス下での性能にどう影響するかを明らかにした。
Luca Reali, Max Boleininger, Daniel R. Mason
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未来のテクノロジーのために、高度な材料でスピンネルンスト効果を探求する。
Taiki Matsushita, Akihiro Ozawa, Yasufumi Araki
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研究がハイブリッド有機-無機材料におけるスピンの寿命についての重要な洞察を明らかにした。
Kejun Li, Junqing Xu, Uyen N. Huynh
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新しいモデルが原子の配置を通じて材料特性の予測を向上させる。
Jiayu Peng, James Damewood, Jessica Karaguesian
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機械学習モデルは、イオン照射に対する分子の反応の予測を改善する。
Ethan P. Shapera, Cheng-Wei Lee
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ACE法は励起状態計算の計算効率を高めるよ。
Victor Wen-zhe Yu, Marco Govoni
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研究により、MoSe材料とのCOと酸素の相互作用における課題が明らかになった。
Raúl Bombín, Ricardo Díez Muiño, J. Iñaki Juaristi
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この研究は、LLMの質問に答える能力と材料特性を予測する性能を評価してるよ。
Hongchen Wang, Kangming Li, Scott Ramsay
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