SEAQTフレームワークは、材料内の電子とフォノンの輸送理解を深める。
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スピン点群が材料の特性や応用にどう影響するか探ってみよう。
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機械学習は、材料の予測精度と効率を向上させる。
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この記事では、無秩序が材料の強度や破損メカニズムにどのように影響するかを調べているよ。
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新しい方法が材料の放射線損傷測定の精度を向上させる。
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研究が、技術的応用のためにInSe内の電荷キャリアに対する光の影響を明らかにした。
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ナノスケールのエンジニアリングが薄膜の特性をどうやって向上させるかを学ぼう。
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研究が示す、イオン衝撃がマンガンアーセニウムの磁気特性をどのように変えるか。
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研究によると、遷移金属ダイカルコゲナイドと電荷密度波における複雑な挙動が明らかになった。
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この方法は、実験の重要な変化に焦点を当てることでデータ収集を改善する。
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革新的な材料が波の散乱を制御して、電子機器や光学の先進的な用途に役立ってるよ。
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ワイル半金属は光の下でユニークな電気的挙動を見せて、技術の進展に期待が持てるよ。
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フェリマグネットはレーザーパルスの下で迅速な磁化変化を示して、データストレージ技術を向上させるんだ。
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この研究はワイルとキラルフォノンを結びつけて、テルル結晶の新しい性質を明らかにしている。
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研究が共振器システムにおける非エルミートスキン効果に光を当てている。
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シリコンの波の動きを研究して、電子機器を改善するんだ。
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新しいインダクタが未来の技術にどんな影響を与えるか探ってみて。
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最近の方法は分子結晶のコヒーシブエネルギー計算を改善してるよ。
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研究によると、加熱プロセス中の圧力が鉄の微細構造に与える影響がわかった。
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研究によると、基板の選択とMBLがポリマーの導電性に影響を与えるんだって。
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電子プティグラフィーは、原子構造や相互作用の詳細なイメージングを可能にする。
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この記事では、周囲が金-パラジウムナノ粒子の形成や特性にどんな影響を与えるかを考察してるよ。
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研究によると、アルミニウムと金の構造においてユニークな超伝導挙動が明らかになった。
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新しいモデルは、さまざまな材料の弾性テンソルを予測するのを簡単にした。
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研究がCPA単層の安定性と電子特性を明らかにし、潜在的な応用が期待されている。
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幾何学と材料の特性がシェルの性能にどう影響するかを探る。
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プラチナ二セレン化物の層を研究するためのラマン分光法の役割を探る。
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CoSn薄膜に関する研究がフラットバンド物理学についての洞察を明らかにしている。
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研究が熱電応用のためのセレノスピネルCu Fe Sn Seの特性を明らかにした。
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研究者たちはナノ共振器の予期しない動作とその性能への影響を調べている。
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水素がデバイス、特に太陽電池のシリコン性能にどう影響するかを調べてるんだ。
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この研究は、NQRを使ってTaAsとTaPの電子特性を調べてるよ。
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DiffCSPは生成モデルを使って結晶構造の予測効率を改善するよ。
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この研究は、不均一な粒子配置が流体力学にどう影響するかを調べてるんだ。
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グラファイトナノリボンの研究が、革新的な光偏光用途の可能性を示している。
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新しい方法で、技術開発のための材料のスピン挙動の理解が進んでるよ。
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研究によると、積層不順がRuClの磁気特性や熱特性に影響を与えることがわかった。
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ギャップのある金属における物質特性がカシミール・リフシッツ力に与える影響を探る。
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機械学習の技術が、シリアルフェムト秒結晶学におけるデータ分析を強化してるよ。
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この記事では、グラフェンのような2D材料でひびがどのように形成されるかを調べているよ。
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