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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機械学習とシミュレーションを使ったa-SiNに関する新しい洞察。
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K-meansクラスタリングは、研究者が材料の複雑な電子挙動を分析するのに役立つ。
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研究がシリコンの欠陥がレーザー光の吸収にどう影響するか明らかにした。
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研究者たちは、機械学習とDFTを組み合わせて効率的な熱電材料を発見してる。
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研究が、バリスティックフォトカレントにおけるクーロン散乱の役割とその潜在的な利点を明らかにした。
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研究者たちは、先進的なデータストレージと処理技術のために1T-CrTe2を探求している。
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研究によると、低温圧縮がストロンチウムの超伝導特性を向上させるんだって。
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新しい発見がTiSe2の相転移挙動に関する確立された理論に挑戦してる。
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研究によると、構造遷移中の1T-VSeでは複雑な相互作用が見られる。
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研究は、固体電池の性能と安全性を向上させるためのポリマー電解質に焦点を当てている。
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新しい方法で素材の生成効率と品質が向上する。
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レーザー光がグラフェン材料の電気的挙動にどんな影響を与えるかを学ぼう。
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研究が量子技術アプリケーション向けのSiCのCAV欠陥に関する知見を明らかにした。
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N²AMDフレームワークは、材料ダイナミクスの研究において精度と効率を向上させる。
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Cr-Si合金に元素をドーピングすることで、産業用途における特性が向上する。
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材料におけるスピンと軌道効果への寄与を見てみる。
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低エネルギー半導体検出器の予期しない信号を調査中。
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研究が新しい酸化物ナノスクロールの作成方法を明らかにし、潜在的な応用が期待されている。
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Gd La PtSbフィルムのユニークな特性とその潜在的な用途を探る。
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新しい研究で、ひし形欠陥が準結晶の安定性を高めることがわかったよ。
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研究によると、より厚いかごめフィルムも超伝導性を示すことがあるんだって。
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研究によると、カーバイド中間層が電子機器の熱伝達を向上させることができるんだって。
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この記事では、ストレスを受けた材料が力にどう反応するかを予測する方法を探るよ。
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