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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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ACE法は励起状態計算の計算効率を高めるよ。
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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。
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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。
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鉛ハロゲン化物ペロブスカイトのユニークな特性と技術への応用を探る。
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研究は、新しい技術応用における反強磁性体の可能性を強調している。
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金属合金の挙動にプロセスがどのように影響するかを探る。
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研究によると、極限の条件下での暖かい高密度水素が電気を導く方法が明らかになった。
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新しい方法が、GPUを使って材料の励起状態の計算を改善するんだ。
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機械学習技術を使ったホウケイ酸ガラスの特性研究は、今後の応用に期待が持てるね。
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新しいデータベースが、さまざまな用途のための磁性材料の発見を加速させる。
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小さなポーラオンは、半導体や電子機器の電荷の動きに大きく影響するよ。
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最近の電界管理の進展がGa₂O₃ダイオードの性能を向上させている。
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欠陥を研究することは、ハライドペロブスカイトデバイスの性能向上にとって重要だよ。
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未知の孔分布下での応力に対する材料の耐久性を推定する新しいアプローチ。
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TFETは電子機器の効率を高める新しいアプローチを提供するよ。
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この研究はBiSb薄膜の電子的な振る舞いとその応用について調べてるよ。
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