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Des équipes ont rivalisé pour prédire l'impact des variantes génétiques ARSA pour de meilleurs résultats de santé.

Un atelier vise à améliorer les pratiques de citation des logiciels dans la recherche en physique des hautes énergies.

Examiner les futurs défis des générateurs d'événements en physique des hautes énergies.

MicroBooNE balance des jeux de données d'interaction des neutrinos pour encourager la collaboration et l'innovation.

La recherche explore la désintégration des particules liée à la matière noire en utilisant des techniques avancées.

Explorer les avantages et les défis du matériel quantique ouvert dans le développement technologique.

Les joueurs de Foldit améliorent les modèles de protéines, faisant avancer la qualité de la recherche scientifique.

Un catalogue complet qui fait avancer la recherche sur les galaxies grâce à des données multi-longueurs d'onde.

Une nouvelle méthode combine les prévisions des ordinateurs et l'expertise humaine pour identifier de meilleurs matériaux diélectriques.

Cet article parle de nouvelles méthodes pour calculer les désintégrations faibles et aborde les défis associés.

La phase pilote d'AMoRE éclaire les processus de désintégration rares et les propriétés des neutrinos.

Combiner les techniques VLBI et STIX pour améliorer la clarté des images astronomiques.

Cet article explore comment les faisceaux de particules en rotation améliorent la stabilité dans les accélérateurs.

La recherche améliore la qualité des faisceaux d'électrons en utilisant des méthodes d'accélération par champ de veille laser.

De nouvelles solutions open-source améliorent l'accessibilité de la microscopie à fluorescence pour les chercheurs.

Un nouveau cadre améliore la compréhension des particules fondamentales et de leurs interactions.

MALBEC a pour but d'unifier les méthodes pour étudier les atmosphères des exoplanètes en comparant les modèles.

Une étude qui dévoile les secrets des étoiles dans notre Voie lactée.

Cet article explore les différences de rayon de charge dans divers isotopes d'argent.

Examiner le potentiel des LLMs pour améliorer les prédictions en recherche en neurosciences.

Les scientifiques étudient les désintégrations de particules rares pour explorer les forces fondamentales dans l'univers.

Les scientifiques explorent la désintégration invisible des neutrinos grâce aux expériences DUNE et T2HKK.

De nouveaux détecteurs pourraient améliorer notre compréhension des neutrinos et de leurs interactions.

La recherche étudie les quarks tops et l'énergie manquante pour explorer la matière noire.

Les agents IA améliorent la recherche biomédicale en analysant des données et en aidant les scientifiques.

Une méthode plus rapide pour l'analyse métabolomique améliore le traitement des données et la précision.

NuGraph2 améliore l'étude des interactions des neutrinos en utilisant des réseaux de neurones graphiques avancés.

Les scientifiques mesurent la production de bosons vecteurs dans des collisions de protons à haute énergie au LHC.

De nouvelles méthodes améliorent la clarté des images astronomiques affectées par le bruit.

ATLAS utilise des ressources cloud pour améliorer l'analyse de données et l'efficacité en physique des particules.

Des chercheurs révèlent de nouvelles contraintes sur les interactions de spin en utilisant des capteurs quantiques avancés.

La recherche explore les contributions des gluons au spin du proton en physique des particules.

Un atelier discute des résultats clés sur le mélange des mésons B et de ses implications.

LukProt offre de nouvelles idées sur l'évolution des animaux et de leurs proches.

Des découvertes récentes améliorent la compréhension des interactions entre particules et des structures résonnantes.

Des chercheurs ont enquêté sur les états de charmonium, cherchant à trouver de nouveaux processus dans des plages d'énergie spécifiques.

La recherche explore des méthodes de détection de la matière noire et des théories en utilisant des collisionneurs de particules.

RELICS étudie les neutrinos en utilisant du xénon liquide pour révéler leurs caractéristiques insaisissables.

Des chercheurs utilisent des algorithmes quantiques pour étudier le comportement des électrons dans des matériaux complexes.

La fonctionnalité AOTF améliore les liens entre les cibles et les maladies pour le développement de médicaments.