NMRNetは、ディープラーニング技術を使って化学シフトの予測精度を向上させる。
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研究が、マグノンを制御する方法を明らかにして、将来の電子アプリケーションに役立てられる。
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スピン偏極反強磁性金属の可能性と応用を探る。
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新しいアプローチが材料科学の原子構造モデリングを改善する。
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研究者たちは、機械学習とベイズ最適化を組み合わせて原子構造の配置を改善してるよ。
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特定熱の研究が超伝導銅酸化物についての洞察を明らかにしてる。
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ディラック二次形式が物質の挙動や機能にどう影響するかを見てみよう。
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研究が衝撃インパクト中のPMMAにおける孔の崩壊ダイナミクスを明らかにした。
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BDPAに関する研究では、室温での量子情報処理の可能性が注目されてるよ。
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この研究は、ヘキサデカンがグラファイト表面の摩擦にどんな影響を与えるかを調べてるよ。
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新しい技術が量子コンピュータの性能に影響を与える欠陥を明らかにした。
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磁気接合におけるトンネリング磁気抵抗の概要とその技術的影響。
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バン・デル・ワールス材料のユニークな特性を探る。
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研究によると、単層CrTeとCrTeで異なる磁気挙動が見られるらしい。
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NdKNaNbOに関する研究では、複雑な磁気挙動と相互作用が明らかになったよ。
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新しいイメージング技術が原子レベルでの磁性材料の研究を進化させる。
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研究者たちは、高圧と高温下での酸化鉄の構造変化を研究してる。
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ターゲットスカイミオンは、電子データストレージの解決策を進化させる可能性があるよ。
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新しい手法が材料中の格子欠陥とのフォノン相互作用の理解を深める。
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研究によると、グラフェンの酸素団が水との熱伝導を向上させることがわかった。
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CDSSLはデータ駆動型技術を使って材料特性の予測を改善するよ。
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研究は、電子機器や量子コンピューティングのためのユーロピウム系化合物の可能性を探ってるよ。
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DNA鎖とナノチューブの相互作用を調べることは、科学や生物学に影響を与えるんだ。
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機械学習は材料の熱伝導率の予測を向上させて、時間と資源を節約するんだ。
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アルミニウム窒化物は効率的な発光デバイスに期待が持てるよ。
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形がユニークな構造でどのように繋がるかを探ることは、さまざまな科学分野に影響を与える。
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最近の研究で、非エルミート系における独特な波の特性が明らかになり、実用的な応用がわかったよ。
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ペロブスカイトは太陽光技術において期待されてるけど、安定性の問題が残ってるんだよね。
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新しいDFXMモデルが欠陥構造とそれが材料の挙動に与える影響を明らかにした。
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これらのユニークな材料は、未来の技術に大きな可能性を秘めてるよ。
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銀ナノワイヤーとその電子機器やコンピューティングでの可能性を探る。
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シミュレーションからの融点計算の正確性を調べる。
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研究者たちは、材料の挙動を効率的に予測するためにM3GNetを活用している。
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APMの進展、課題、さまざまな分野での展望についての概要。
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研究者たちは、エネルギー効率の良い電子機器のためにスカーミオンを使った新しいシステムを作ってる。
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研究によると、鉄のナノクラスターのサイズが融点や挙動にどんな影響を与えるかがわかったよ。
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新しい技術で2D材料の特性研究が速くなった。
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新しい方法が量子ワイヤーの磁気導電パターンを強化することを目指してる。
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コンピューターモデルが、初期生命に関連する鉱物シュライバーサイトの研究を進化させた。
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マンガン酸ペロブスカイトの特性に対する構造とドーピングの影響を探る。
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