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Nanocellulose as a natural source for groundbreaking applications in materials science: Today’s state
Nanocellulose as a natural source for groundbreaking applications in materials science: Today’s state
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Nanocellulose as a natural source for groundbreaking applications in materials science: Today’s state

Klemm, Dieter ; Cranston, Emily D. ; Fischer, Dagmar ; Gama, Miguel ; Kedzior, Stephanie A. ; Kralisch, Dana ; Kramer, Friederike ; Kondo, Tetsuo ; Lindström, Tom ; Nietzsche, Sandor ; Petzold-Welcke, Katrin ; Rauchfuß, Falk

Materials today (Kidlington, England), 2018-09, Vol.21 (7), p.720-748 [Periódico revisado por pares]

Elsevier Ltd

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Machine learning in materials science: From explainable predictions to autonomous design
Machine learning in materials science: From explainable predictions to autonomous design
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Machine learning in materials science: From explainable predictions to autonomous design

Pilania, Ghanshyam

Computational materials science, 2021-06, Vol.193 (C), p.110360, Article 110360 [Periódico revisado por pares]

Netherlands: Elsevier B.V

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3
Materials Science Tetrahedron—A Useful Tool for Pharmaceutical Research and Development
Materials Science Tetrahedron—A Useful Tool for Pharmaceutical Research and Development
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Materials Science Tetrahedron—A Useful Tool for Pharmaceutical Research and Development

Sun, Changquan Calvin

Journal of pharmaceutical sciences, 2009-05, Vol.98 (5), p.1671-1687 [Periódico revisado por pares]

Hoboken: Elsevier Inc

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4
The Mn+1AXn phases: Materials science and thin-film processing
The Mn+1AXn phases: Materials science and thin-film processing
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The Mn+1AXn phases: Materials science and thin-film processing

EKLUND, Per ; BECKERS, Manfred ; JANSSON, Ulf ; HÖGBERG, Hans ; HULTMAN, Lars

Thin solid films, 2010-02, Vol.518 (8), p.1851-1878 [Periódico revisado por pares]

Amsterdam: Elsevier

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5
Atomate: A high-level interface to generate, execute, and analyze computational materials science workflows
Atomate: A high-level interface to generate, execute, and analyze computational materials science workflows
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Atomate: A high-level interface to generate, execute, and analyze computational materials science workflows

Mathew, Kiran ; Montoya, Joseph H. ; Faghaninia, Alireza ; Dwarakanath, Shyam ; Aykol, Muratahan ; Tang, Hanmei ; Chu, Iek-heng ; Smidt, Tess ; Bocklund, Brandon ; Horton, Matthew ; Dagdelen, John ; Wood, Brandon ; Liu, Zi-Kui ; Neaton, Jeffrey ; Ong, Shyue Ping ; Persson, Kristin ; Jain, Anubhav

Computational materials science, 2017-11, Vol.139 (C), p.140-152 [Periódico revisado por pares]

United States: Elsevier B.V

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6
The AFLOW standard for high-throughput materials science calculations
The AFLOW standard for high-throughput materials science calculations
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The AFLOW standard for high-throughput materials science calculations

Calderon, Camilo E. ; Plata, Jose J. ; Toher, Cormac ; Oses, Corey ; Levy, Ohad ; Fornari, Marco ; Natan, Amir ; Mehl, Michael J. ; Hart, Gus ; Buongiorno Nardelli, Marco ; Curtarolo, Stefano

Computational materials science, 2015-10, Vol.108 (PA), p.233-238 [Periódico revisado por pares]

Netherlands: Elsevier B.V

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7
Heterostructured materials
Heterostructured materials
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Heterostructured materials

Zhu, Yuntian ; Wu, Xiaolei

Progress in materials science, 2023-01, Vol.131, p.101019, Article 101019 [Periódico revisado por pares]

Elsevier Ltd

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8
Microneedle arrays as transdermal and intradermal drug delivery systems: Materials science, manufacture and commercial development
Microneedle arrays as transdermal and intradermal drug delivery systems: Materials science, manufacture and commercial development
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Microneedle arrays as transdermal and intradermal drug delivery systems: Materials science, manufacture and commercial development

Larrañeta, Eneko ; Lutton, Rebecca E.M. ; Woolfson, A. David ; Donnelly, Ryan F.

Materials science & engineering. R, Reports : a review journal, 2016-06, Vol.104, p.1-32 [Periódico revisado por pares]

Elsevier B.V

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9
Accelerating materials science with high-throughput computations and machine learning
Accelerating materials science with high-throughput computations and machine learning
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Accelerating materials science with high-throughput computations and machine learning

Ong, Shyue Ping

Computational materials science, 2019-04, Vol.161 (C), p.143-150 [Periódico revisado por pares]

United States: Elsevier B.V

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10
Titanium alloys in total joint replacement—a materials science perspective
Titanium alloys in total joint replacement—a materials science perspective
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Titanium alloys in total joint replacement—a materials science perspective

Long, Marc ; Rack, H.J

Biomaterials, 1998-09, Vol.19 (18), p.1621-1639 [Periódico revisado por pares]

Oxford: Elsevier Ltd

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