Un nuovo metodo migliora i calcoli dell'energia di dispersione per molecole in stato eccitato.
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Uno sguardo a come luce e materia interagiscono attraverso la chimica dei polaritoni.
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Uno sguardo a come funzionano le reti autocatalitiche e la loro importanza nella scienza.
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L'IA sta trasformando il design dei catalizzatori, migliorando l'efficienza e la selettività per le reazioni chimiche.
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Aggiornando il database ExoMol per includere processi cruciali di assorbimento UV.
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Uno sguardo all'importanza e al calcolo delle proprietà ottiche non lineari.
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Uno studio rivela la dinamica della reazione tra HCN e HNC con idrogeno a basse temperature.
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Trappole ioniche avanzate migliorano lo studio della chimica spaziale.
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Uno studio rivela interazioni complesse negli stati eccitati del dimero di stronzio.
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La ricerca mostra come la luce influisce sulle reazioni chimiche all'interno delle cavità ottiche.
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I ricercatori stanno sviluppando materiali efficienti per lo stoccaggio sicuro dell'idrogeno.
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Esplorando come le reazioni chimiche influenzano i materiali morbidi per applicazioni innovative.
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Esplorando come la luce influisce sul comportamento molecolare in cavità ottiche.
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Nuovi metodi allineano le particelle per ottenere immagini più chiare delle strutture molecolari.
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I LLM mostrano il potenziale di far avanzare la chimica e la scienza dei materiali con progetti innovativi.
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TensorNet migliora le previsioni molecolari utilizzando rappresentazioni tensoriali efficienti.
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Un nuovo approccio alla Legge di Arrhenius esamina le interazioni tra particelle e i tempi di fuga.
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PotNet migliora le previsioni delle proprietà cristalline usando potenziali interatomici.
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Nuovi metodi migliorano la comprensione dei sistemi quantistici attraverso stati eccitati e interazioni complesse.
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Un nuovo metodo migliora la teoria dell'embedding della matrice di densità per studi migliori sul comportamento degli elettroni.
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La ricerca migliora le reazioni a coppie radicali usando campi magnetici per risultati migliori.
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La decoerenza influisce sul comportamento molecolare in vari processi chimici.
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Questo studio analizza la dinamica strutturale del triglicina usando tecniche avanzate.
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Usare la tecnologia quantistica per modellare forze essenziali nei materiali e nella biologia.
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Questo articolo parla degli approcci di machine learning per prevedere le reazioni di combustione dell'idrogeno.
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Esplorando l'impatto di iShiftML sulle previsioni accurate dei chemical shift NMR.
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Questo articolo parla di metodi per analizzare le reti di reazioni chimiche usando tecniche moderne di dati.
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Il machine learning migliora le previsioni sul comportamento molecolare attraverso il dataset QH9.
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Esplorare come l'acqua aiuti l'attacco degli elettroni ai cationi nei sistemi biologici.
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Esplorare come il campionamento avanzato e l'apprendimento automatico migliorano le simulazioni di dinamica molecolare.
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Un nuovo sistema semplifica il design molecolare usando il processamento del linguaggio naturale.
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Esplorare le dinamiche dei materiali magnetici usando tecniche a terahertz.
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Esplorando come l'etilene cambia quando è esposto alla luce attraverso studi di simulazione.
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Investigando ioni molecolari chirali per scoprire informazioni sulla non conservazione della parità.
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Nuove tecniche migliorano il rilevamento del gas per la scienza climatica.
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La ricerca rivela che il fluoruro di alluminio aiuta a migliorare le prestazioni delle batterie con grafite.
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I MXenes sembrano promettenti nel catalizzare la riduzione del CO2 per la produzione di energia rinnovabile.
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Uno sguardo ai metodi per calcolare le energie di correlazione usando l'Approssimazione di Fase Casuale.
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Nuova tecnica migliora l'efficienza dell'emissione di singoli fotoni dai punti quantici.
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Un nuovo approccio per calcoli efficienti della matrice di densità usando espansioni in polinomi di Chebyshev.
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