Explorando la estructura y estabilidad de nanopartículas de Co-Pt para aplicaciones avanzadas.
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Un nuevo método mejora los cálculos de energía de dispersión para moléculas en estado excitado.
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Una mirada a cómo la luz y la materia interactúan a través de la química de polaritones.
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Una mirada a cómo funcionan las redes autocatalíticas y su importancia en la ciencia.
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La IA está transformando el diseño de catalizadores, mejorando la eficiencia y selectividad en las reacciones químicas.
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Actualizando la base de datos de ExoMol para incluir procesos cruciales de absorción UV.
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Una mirada a la importancia y el cálculo de las propiedades ópticas no lineales.
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Un estudio revela la dinámica de reacción de HCN y HNC con hidrógeno a bajas temperaturas.
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Trampas iónicas mejoradas facilitan el estudio de la química del espacio.
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Un estudio revela interacciones complejas en los estados excitados del dimero de estroncio.
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La investigación muestra cómo la luz afecta las reacciones químicas dentro de cavidades ópticas.
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Investigadores están desarrollando materiales eficientes para un almacenamiento seguro de hidrógeno.
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Explorando cómo las reacciones químicas afectan los materiales blandos para aplicaciones innovadoras.
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Explorando cómo la luz afecta el comportamiento molecular en cavidades ópticas.
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Nuevos métodos alinean partículas para obtener imágenes más claras de estructuras moleculares.
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Los LLMs muestran potencial para avanzar en química y ciencia de materiales a través de proyectos innovadores.
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TensorNet mejora las predicciones moleculares usando representaciones tensoriales eficientes.
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Un nuevo enfoque de la Ley de Arrhenius examina las interacciones entre partículas y los tiempos de escape.
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PotNet mejora las predicciones de las propiedades de los cristales usando potenciales interatómicos.
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Nuevos métodos mejoran la comprensión de los sistemas cuánticos a través de estados excitados e interacciones complejas.
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Un nuevo método mejora la teoría de embedding de matrices de densidad para estudiar mejor el comportamiento de los electrones.
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La investigación mejora las reacciones de pares radicales usando campos magnéticos para obtener mejores resultados.
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La decoherencia afecta el comportamiento molecular en varios procesos químicos.
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Este estudio examina las dinámicas estructurales del triglicina usando técnicas avanzadas.
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Usando tecnología cuántica para modelar fuerzas esenciales en materiales y biología.
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Este artículo habla sobre enfoques de aprendizaje automático para predecir reacciones de combustión de hidrógeno.
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Explorando el impacto de iShiftML en predicciones precisas de desplazamiento químico NMR.
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Este artículo habla sobre métodos para analizar redes de reacciones químicas usando técnicas de datos modernas.
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El aprendizaje automático mejora las predicciones del comportamiento molecular a través del conjunto de datos QH9.
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Explorando cómo el agua ayuda a la unión de electrones a cationes en sistemas biológicos.
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Explorando cómo el muestreo mejorado y el aprendizaje automático mejoran las simulaciones de dinámica molecular.
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Un nuevo sistema simplifica el diseño molecular usando procesamiento de lenguaje natural.
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Explorando la dinámica de materiales magnéticos usando técnicas terahertz.
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Explorando cómo el etileno cambia cuando se expone a la luz a través de estudios de simulación.
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Investigando iones moleculares quirales para descubrir información sobre la no conservación de la paridad.
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Nuevas técnicas mejoran la detección de gases para la ciencia climática.
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La investigación revela el papel del fluoruro de aluminio en la mejora del rendimiento de baterías con grafito.
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Los MXenes tienen potencial para catalizar la reducción de CO2 para la producción de energía renovable.
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Una mirada a los métodos para calcular energías de correlación usando la Aproximación de Fase Aleatoria.
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Nueva técnica mejora la eficiencia de la emisión de un solo fotón desde puntos cuánticos.
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