Un estudio sobre métodos computacionales para analizar intersecciones cónicas en estados excitados.
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Ciencia de vanguardia explicada de forma sencilla
Un estudio sobre métodos computacionales para analizar intersecciones cónicas en estados excitados.
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La investigación sobre el comportamiento de líquidos en espacios pequeños afecta la extracción de recursos y la tecnología.
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Nuevas ideas sobre el comportamiento de los electrones prometen mejor tecnología y aplicaciones médicas.
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Este estudio analiza cómo la evaporación afecta la refrigeración y estabilidad de la espuma.
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Los investigadores desarrollan un nuevo marco para predecir las conformaciones moleculares de manera más precisa.
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Los investigadores están estudiando cómo la temperatura influye en la estructura de los materiales en capas de LiV.
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Examinando el movimiento de fluidos impulsado por diferencias de temperatura en mezclas binarias cercanas al crítico.
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Un estudio revela la interacción entre partículas activas y pasivas en balsas.
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Explorando el papel de los hipergrafos orientados en la modelación de interacciones químicas complejas.
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Explora cómo las cargas parciales impactan en las moléculas y en los enlaces químicos.
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Estudio de cómo los solventes influyen en la estabilidad molecular y la energía de interacción.
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Un modelo de aprendizaje automático mejora las predicciones de propiedades moleculares complejas basándose en el código SMILES.
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Un estudio sobre cómo cambian los olores de la fruta durante la madurez y la fermentación.
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La ptychografía mejora la imagen a nivel atómico, mostrando los movimientos detallados de los átomos.
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Explora cómo las interacciones en las redes de reacciones cambian con el tiempo.
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Un enfoque novedoso mejora la comprensión de las formas moleculares y sus efectos en las propiedades.
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La investigación combina simulaciones y aprendizaje automático para predecir los potenciales redox en metales.
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Nuevos métodos mejoran la comprensión de las reacciones químicas cerca de superficies metálicas.
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Explorando cómo la energía de superficie afecta la nucleación y la formación de materiales policristalinos.
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Los investigadores investigan cómo se mueven e interaccionan los coloides bajo la exposición a la luz.
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Nuevos modelos mejoran cómo manejamos los datos de nubes de puntos.
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Un método para mejorar los modelos de lenguaje para aplicaciones científicas complejas.
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Explorando cómo hierve diferente en nanoporos diminutos y sus implicaciones.
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Un estudio revela el comportamiento complejo de las estructuras quirales en cristales líquidos confinados.
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Una mirada a los conjuntos de datos QM7b y QM9 para la predicción de propiedades moleculares.
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El Triplet Graph Transformer mejora la predicción de propiedades moleculares a través de la comunicación directa entre átomos.
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Los investigadores desarrollan métodos estocásticos para estudiar cuasipartículas de manera eficiente en materiales complejos.
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Explora el fascinante mundo de los polielectrolitos cíclicos y sus comportamientos únicos.
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Examinando cómo los procesos de salto afectan la ocurrencia de eventos raros.
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Una mirada a la ecuación Hartree quintica y sus implicaciones para sistemas de muchas partículas.
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El cloruro de aluminio (AlCl) muestra potencial para el enfriamiento láser en estudios avanzados de física.
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Técnicas avanzadas mejoran la forma en que los científicos estudian los comportamientos moleculares en biología y química.
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Aprende sobre grafos, excentricidad, centralidad y sus aplicaciones.
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Aprende cómo los ácidos dipróticos impactan en varios campos científicos.
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Nuevos métodos están cambiando la forma en que los científicos estudian las estructuras moleculares y sus aplicaciones.
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Un nuevo enfoque de cavidad permite acceso abierto mientras logra un fuerte acoplamiento con moléculas.
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Entender cómo se arreglan las partículas y cómo interactúan mejora las propiedades de los materiales en la ciencia y la ingeniería.
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Nuevo conjunto de datos mejora significativamente el rendimiento de los LLM en tareas de química.
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Presentando un método que mejora la modelación de dinámicas 3D a lo largo del tiempo.
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Los investigadores combinan fuentes de datos para mejorar las predicciones de propiedades moleculares de manera eficiente.
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