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Une étude examine les abondances d'éléments dans huit étoiles pour comprendre l'évolution des galaxies.

La recherche met en avant le rôle des modèles de diffusion dans l'amélioration de l'exactitude de la rétrosynthèse.

Apprends comment les polyelectrolytes forment des complexes et leurs différentes applications.

Cet article explore l'existence et le comportement des équations complexes en physique.

Le monoxyde de carbone est super important pour comprendre différents environnements cosmiques et réactions.

Cet article examine comment les particules qui courent et tombent se comportent dans l'espace.

Nouvelle approche d'apprentissage machine qui améliore les simulations des interactions entre électrodes métalliques et électrolytes.

Un aperçu de la mécanique quantique et des méthodes numériques pour le comportement des particules.

Un aperçu de comment la loi du gap énergétique influence le comportement moléculaire et l'émission de lumière.

Explorer l'efficacité de la nouvelle méthode LISA dans le partitionnement de densité moléculaire.

Découvrez comment le Response Matching transforme la génération de matériaux et de molécules.

MolX améliore la compréhension des modèles de langage large des données moléculaires et des tâches de chimie.

Un aperçu de l'importance et des défis de la théorie des clusters couplés en chimie.

Un aperçu de la décroissance de fluorescence et des phénomènes de quenching en science.

Un aperçu de comment les organismes s'adaptent en utilisant des principes d'optimalité.

Semla révolutionne la génération moléculaire pour la conception de médicaments, accélérant et améliorant la précision.

Cet article explore comment les cavités sombres peuvent accélérer les réactions chimiques.

RGFN propose une nouvelle méthode pour générer des composés synthétisables pour la découverte de médicaments.

De nouvelles méthodes améliorent les calculs quantiques pour des systèmes chimiques complexes.

Des recherches récentes améliorent les prévisions des biomolécules avec des métaux de transition pour la découverte de médicaments.

Une nouvelle architecture GNN améliore les prédictions grâce à une expressivité renforcée et une intégration des fragments.

Combiner des approches pour améliorer les prédictions des interactions entre substances.

Des scientifiques proposent une nouvelle méthode pour créer des photons uniques dans l'infrarouge moyen pour des applications avancées.

L'imidogène (NH) est super important pour comprendre l'azote dans l'espace et sur Terre.

Une étude révèle comment les forces actives influencent le mouvement des macromolécules chargées.

La recherche vise à clarifier comment on perçoit les différentes odeurs.

La chiralité affecte les interactions chimiques et les résultats biologiques dans les molécules.

La recherche met en avant une nouvelle façon de comprendre les temps de transition dans des systèmes complexes.

Un nouveau cadre améliore la synthèse de médicaments en s'attaquant aux limites des méthodes existantes.

La recherche se concentre sur l'amélioration de la préparation de l'état d'énergie dans les systèmes quantiques en utilisant des impulsions de contrôle.

La recherche révèle comment le gaz chaud influence la formation des planètes dans les protostars de faible masse.

Explorer les comportements uniques de l'eau surrefroidie et ses transitions de phase.

SynAsk fusionne de grands modèles de langage avec des outils de chimie pour des infos précises.

Des recherches montrent comment le tumbling améliore le mouvement des particules chirales dans les liquides.

Enquête sur les arrangements inhabituels du lithium et du sodium quand ils sont refroidis.

Un aperçu de la mesure de la chiralité et de son impact sur les matériaux cristallins.

Examen de comment les cations fullerènes interagissent avec le 9-hydroxyfluorène dans l'espace.

Un aperçu clair de la thermodynamique, ses lois et ses applications dans différents domaines.

Une étude sur les erreurs statistiques dans la dynamique de Langevin en utilisant différents intégrateurs numériques.

Une nouvelle méthode combine l'apprentissage automatique avec le regroupement pour un meilleur modélisation des matériaux.