多結晶材料のストレスとひび割れの形成を予測するモデル。
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研究はAgCrSe2材料の磁気的および電子的な挙動を調べている。
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中性子イメージングは、特に水素を豊富に含む材料の研究を改善するよ。
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材料の周波数に基づいて弾性波がエネルギーを失う様子を調べる。
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フラストレーテッドマグネットが低温冷却技術の進展にどう関わってるかを探る。
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言語モデルの進歩で、材料に関する科学論文からのデータ抽出が改善されてるよ。
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研究が、MnBiTeとMn(BiSb)Teにおける圧力の電荷ダイナミクスへの影響を明らかにした。
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研究はバナジウム欠陥が安全な量子通信の強力な候補であることを強調している。
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キラリティの測定とそれが結晶材料に与える影響を見てみよう。
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グラフュレーンは、電子機器や光学での画期的な応用の可能性を示してるよ。
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数学的アプローチは、原子レベルでの材料特性の理解を深める。
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この記事では、積層パターンが窮窮 MXene の特性にどのように影響するかを検討しています。
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この記事では、機械学習がマイクロ構造材料の設計にどのように役立つかについて話してるよ。
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研究が、磁性材料におけるスカーミオン格子の新しい特性を明らかにした。
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高ストレス環境での材料の耐久性と寿命予測方法を探る。
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新しい方法が3Dプリント部品の材料性能予測を向上させる。
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薄膜における材料の破損に対する微細構造の影響を調べる。
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(LaSe)(NbSe)の研究は、その独特な超伝導特性を探ってるよ。
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CuMnSbのユニークな磁気特性は、技術に新しい可能性を提供する。
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研究によると、コバルトとロジウムの原子はマンガンの表面で異なる動きをすることがわかった。
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新しい方法で、分子結晶の昇華エンタルピー計算の精度が向上したよ。
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エネルギー効率を高めるために、建設における多孔質材料を分析する。
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高次特異点とフラットバンドが物質特性に与える役割を探る。
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分子ナノマグネットは、量子情報処理を進めるためのユニークな利点を提供するよ。
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対称性が材料の振る舞いやそのユニークな特性をどう形成するか探ってみて。
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オルターマグネットは、ユニークなマグノンの挙動や温度効果によってスピントロニクスにおいて期待が持てるよ。
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材料の欠陥、特に六方晶窒化ホウ素を調べて、その技術への影響を見てる。
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新しいフレームワークが材料の複雑な非線形応答に対応している。
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単層CeIの磁気基底状態を調べることで、今後の応用についてのヒントが得られるよ。
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研究によると、将来のエレクトロニクスに向けた有望な2D強誘電体材料が見つかったんだ。
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高エントロピー酸化物における短距離秩序と局所的歪みの探求。
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ガドリニウムアルミネートの熱発光特性を調べて放射線測定に使う。
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鉛を使わない反強電材料のエネルギー貯蔵ソリューションとしての可能性を探る。
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研究によると、CrOのようなスピネル酸化物には独特の特性があるんだ。
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新しいマルチフォーカスの位相差顕微鏡技術が、原子スケールで厚い材料のイメージングを改善した。
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新しいアプローチは、機械学習を使って結晶材料のテンソル特性を正確に予測するんだ。
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材料における正確な力計算のための最適化された効果ポテンシャル法の探求。
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2D素材の研究におけるDMCの役割を探る。
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高性能で柔軟な電子デバイスを先進素材を使って作る新しい方法。
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グラフェンとTMD材料を使ったバレイトロニクスの新しい方法が、未来のコンピューティングに期待できるよ。
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