Presentando MC-srPDFT para enfrentar desafíos en la química cuántica.
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Ciencia de vanguardia explicada de forma sencilla
Presentando MC-srPDFT para enfrentar desafíos en la química cuántica.
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Un estudio revela que compartir datos de manera eficiente en modelos de ML para tecnología de baterías.
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Examinando el comportamiento de las proteínas en soluciones y sus implicaciones para la ciencia y la medicina.
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Nuevas ideas muestran que las cavidades pueden mejorar el movimiento de energía en materiales desordenados.
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La investigación arroja luz sobre el comportamiento del nitrógeno bajo interacciones intensas con láser.
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Los separadores de papel de celulosa mejoran el rendimiento de las baterías de iones de sodio de manera sostenible y a buen precio.
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Una mirada a cómo se estudian los niveles de energía de las moléculas diatómicas.
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Nuevos métodos dan claridad sobre los estados excitados en los clústeres de argón.
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Nuevos tokenizadores mejoran el modelado molecular al mejorar la representación de estructuras químicas.
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Enfoques innovadores mejoran el estudio de los estados excitados en sistemas cuánticos.
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Explorando cómo se mueven las gotitas en superficies sólidas y los efectos de la temperatura y la fricción.
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Optimizando la investigación química usando diferentes fuentes de datos para obtener resultados más rápido.
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Una visión general de los clatratos tipo I y sus propiedades de baja conductividad térmica.
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La investigación sobre los polaritones revela información sobre las interacciones entre la luz y la materia.
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Investigando cómo los nanocables de silicio en forma de óvalo afectan la eficiencia y estabilidad de las baterías de iones de litio.
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Los investigadores están desarrollando nuevos polímeros ecológicos para reemplazar los plásticos tradicionales.
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Investigando las interacciones luz-materia y sus efectos en las reacciones químicas.
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La investigación revela cómo las moléculas de gas transfieren energía durante eventos a alta temperatura.
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Una mirada al impacto del modelo Finke-Watky en las reacciones químicas y la propagación de enfermedades.
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Un estudio revela cómo las impurezas afectan la nucleación en los materiales.
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La investigación revela cómo el benzonitrilo contribuye a la formación de moléculas complejas en el espacio.
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Una mirada a las propiedades de las interfaces líquido-líquido y su importancia.
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Un nuevo método mejora el modelado de interacciones moleculares usando representaciones de carga avanzadas.
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Nueva técnica acelera significativamente las simulaciones de dinámica molecular al optimizar las condiciones de reinicio.
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Un método para mejorar las búsquedas de partículas minimizando los costos de energía y tiempo.
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Una mirada a los marcos metal-orgánicos y su creciente importancia en la ciencia.
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Los investigadores mejoran las técnicas de imagen a través de la absorción de dos fotones entrelazados para muestras delicadas.
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Un método unificado mejora la predicción de interacciones electrónicas en materiales.
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Los investigadores mejoran las predicciones del potencial del electrodo de hidrógeno estándar usando aprendizaje automático.
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Un nuevo enfoque simplifica los cálculos en química molecular usando determinantes de Slater.
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Un estudio revela reacciones clave entre iones de carbono que son importantes para entender la química del espacio.
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Nuevos dispositivos cuánticos mejoran el estudio de la dinámica química y la transferencia de protones.
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Este estudio revela nuevos hallazgos sobre los procesos de tunelización en sistemas de pozo doble asimétrico.
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Una nueva técnica permite el estudio detallado de moléculas individuales sin destruirlas.
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Los investigadores están estudiando cómo la luz interactúa con átomos pesados para revelar nuevos comportamientos químicos.
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Descubre cómo la guía sin entrenamiento está transformando la generación molecular con modelos de difusión discretos.
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Este artículo revisa la importancia del potencial de LXC en la ciencia de materiales.
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Nuevos métodos mejoran el estudio del comportamiento molecular después de la absorción de luz.
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Nuevos modelos mejoran la predicción de las propiedades de los materiales a través de arreglos atómicos.
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Los modelos de aprendizaje automático mejoran las predicciones de las respuestas moleculares a la irradiación iónica.
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