温度が導電性ポリマー複合材料とその電気特性にどう影響するかを見てみる。
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科学者たちは光を使って、固体材料の中でユニークな磁気相互作用を作り出している。
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材料特性を予測する際の機械学習の課題についての洞察。
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磁電材料の概要と、将来の技術におけるBiCoOの重要性について。
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特定の材料の構造が温度や圧力によってどう変わるかを調べてる。
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この研究は、ひずみが単層MoSの電子特性にどんな影響を与えるかを調べてるんだ。
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ボンド偏極モデルのラマン分光分析における効果のレビュー。
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Cu-W複合材料に関する新しい知見が、さまざまな応用への可能性を高めてるよ。
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新しい方法がエキシトンへの理解を深めて、技術応用がより良くなるよ。
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新しい技術で二層WSe2の単一光子放出の質が改善される。
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室温で高圧下の材料の珍しい粒成長を探る。
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中距離秩序がケイ酸塩ガラスの挙動にどう影響するかを調べる。
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新しい方法で高度な材料のねじれ角の測定精度が向上した。
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ポラロンがリチウムニオバートの特性や応用にどんな影響を与えるかを見てみよう。
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鋼におけるベイナイトの形成と特性についての考察。
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粒子サイズは、材料の特性や工学的応用における性能に影響を与える。
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材料科学における結晶構造の遷移を探る。
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MgIrHは、常圧での高温超伝導性の可能性を示している。
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TbSbTeは独特な特性と磁気的挙動を示し、ノーダルライン半金属に関する洞察を提供しているよ。
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新しい深層学習モデルがPZOの熱特性と相転移の理解を深める。
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LNMOとNNMOの磁気特性に対する層の配置の影響を調査中。
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SimXRDは、結晶分類を改善するために何百万ものシミュレーションされたXRDパターンを提供してるよ。
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ニッケル空孔センターを調べて、将来の技術への影響を探る。
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現代技術における磁気とフェライトの種類や応用を探ってみよう。
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この研究は、機械学習を使ってハフニウムの温度や圧力の変化に対する挙動を調べてるよ。
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研究者たちは、新しい深層学習アプローチを使って、材料モデリングを改善するためにAIを活用している。
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光で制御できる磁性材料の研究は、データストレージ技術の向上を目指してる。
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2D磁石とその技術への可能性について学ぼう。
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エキシトンを調べることで、有機半導体を改善する新しいチャンスが見えてくる。
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新しいインターフェースが現実的な条件下での分子動力学シミュレーションを強化するよ。
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機械学習を使って材料の振動特性予測を改善する研究。
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新しい素材が様々な技術で光の管理を改善する。
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研究者たちは、転移学習と機械学習技術を使って材料特性予測の精度を向上させている。
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NiAlコーティングの脆さがニッケル基超合金の耐久性にどう影響するかを調べてる。
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光が硫化亜鉛の機械的特性にどんな影響を与えるかを探ってる。
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ストロンチウムルテニウム酸化物における構造が電子の挙動にどう影響するかを深く探る。
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研究者たちは、先進的な電子機器のために電界を使ってGaMnNの磁化を操作してる。
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この記事では、高次元における正方形・三角形・ひし形のタイル張りを分析する方法について話してるよ。
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無機材料におけるキラリティの役割とその潜在的な応用についての考察。
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二次元材料における励起子が光電流に与える影響を探る。
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