Il TPDH-grafene sembra promettente per migliorare le prestazioni e la durata delle batterie agli ioni di litio.
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Scienza all'avanguardia spiegata semplicemente
Il TPDH-grafene sembra promettente per migliorare le prestazioni e la durata delle batterie agli ioni di litio.
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Nuovi metodi migliorano la simulazione della dinamica dei fermioni in vari sistemi.
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Indagare su molecole di atomi pesanti per scoprire domande fondamentali nella fisica.
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MolTRES migliora la previsione chimica integrando conoscenze e metodi di formazione innovativi.
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Il machine learning migliora le previsioni dei coefficienti di attività nelle miscele chimiche.
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I dati e il machine learning stanno cambiando il modo in cui gli scienziati trovano nuovi materiali.
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Nuovi metodi migliorano l'efficienza e la precisione nella modellazione della struttura elettronica.
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Esaminando le interazioni dei rotori quantistici all'interno dei condensati di Bose-Einstein.
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Un nuovo set di dati accelera le previsioni delle proprietà molecolari per la progettazione di farmaci.
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Le tecniche di calcolo quantistico migliorano i calcoli delle energie molecolari.
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Usare le GNN per prevedere le proprietà ottiche dei materiali migliora il design dei dispositivi.
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La ricerca si concentra sul migliorare l'efficienza delle celle solari usando principi quantistici.
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Uno sguardo a come i DGG migliorano la comprensione delle interazioni dinamiche nei sistemi.
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Esaminando come gli atomi di rubidio e le molecole KRb interagiscono a temperature ultrafredde.
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I ricercatori migliorano i metodi a cluster accoppiati per ottimizzare i calcoli della struttura elettronica.
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Esplorando come la dimensione delle cavità influisce sulle interazioni tra ioni di idrogeno e elio con la luce.
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Un nuovo metodo offre modi migliori per calcolare l'energia cinetica nei sistemi elettronici.
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La ricerca mette in evidenza le potenzialità dei perovskiti al piombo per celle solari efficienti.
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Questo articolo esamina l'importanza delle interazioni di Ampere a piccole scale.
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Uno sguardo al problema di Steklov e al suo impatto su vari campi.
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Un nuovo metodo migliora le previsioni nella scoperta di farmaci e nella progettazione di materiali usando rumore consapevole della chimica.
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Un nuovo modello offre spunti sui meccanismi delle reazioni chimiche usando il machine learning.
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Nuovi metodi migliorano l'efficienza nello studio dei sistemi periodici per ottenere migliori intuizioni sui materiali.
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Introducendo un approccio unificato per analizzare le interazioni degli elettroni negli elementi pesanti.
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Tecniche innovative migliorano la comprensione dei comportamenti e delle interazioni degli elettroni nei materiali.
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Il calcolo quantistico potrebbe migliorare la ricerca in sistemi chimici e materiali complessi.
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I ricercatori usano le Tree Tensor Networks per simulazioni efficienti di sistemi quantistici.
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Questo studio mette in luce l'impatto delle membrane sul trasferimento energetico nei batteri fotosintetici.
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Un nuovo metodo migliora le misure di incertezza nei potenziali interatomici dell'apprendimento automatico.
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Nuovi metodi migliorano la ricerca di disposizioni atomiche stabili.
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Uno sguardo ai nuovi metodi per prevedere le interazioni molecolari e il legame dei farmaci.
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Un nuovo metodo migliora il rilevamento dei segnali RF con difetti di spin nel diamante.
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I ricercatori simulano minuscole strutture molecolari che fungono da interruttori meccanici per applicazioni avanzate.
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Esaminando come il reset influisce sui tempi di fuga delle particelle in canali ristretti.
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Uno sguardo a come si comportano le ammine alchiliche lineari in forma liquida a livello molecolare.
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Nuovi metodi migliorano la comprensione delle proprietà elettroniche nei materiali.
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Un nuovo strumento semplifica la creazione di superfici di energia potenziale per la ricerca chimica.
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MM-RCR migliora la previsione delle condizioni di reazione ottimali nella sintesi chimica.
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Esplorare l'uso dei kernel quantistici nella previsione delle superfici di energia molecolare.
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La ricerca rivela la dinamica degli stati di Rydberg nel biossido di carbonio.
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