I ricercatori usano il machine learning per capire meglio e ricreare i modelli naturali in chimica.
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Scienza all'avanguardia spiegata semplicemente
I ricercatori usano il machine learning per capire meglio e ricreare i modelli naturali in chimica.
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Esplora le interazioni uniche delle strutture chirali con la luce e il magnetismo.
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Un nuovo metodo fornisce limiti superiori per i tassi di reazione nelle reti chimiche.
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Scopri come C-CARS migliora l'analisi molecolare grazie a una chiarezza del segnale superiore.
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Uno studio rivela composti di zolfo unici nella protostella di Classe 0 B 335.
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Esplorare il significato dei potenziali di ionizzazione in chimica e fisica.
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La ricerca mostra come le particelle si organizzano usando forze vibrazionali nei fluidi.
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Esplorando il complesso rapporto tra luce e materia nella chimica polaritonica.
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I ricercatori sviluppano pseudopotenziali essenziali per gli attinidi e gli elementi super-pesanti.
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Uno sguardo chiaro sulla tensione superficiale e la sua importanza nella vita di tutti i giorni.
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I ricercatori migliorano la scoperta di farmaci usando il machine learning per analizzare i brevetti chimici.
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Esaminare come i polimeri che collassano si collegano ai fenomeni di ingorgo nei materiali.
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La ricerca avanza la comprensione degli isotopi dello zinco usando tecniche di fluorescenza indotta da laser.
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Impara a controllare sistemi complessi in diverse applicazioni.
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Esaminare il comportamento delle particelle in spazi ristretti e le sue implicazioni.
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Esaminare come la qualità dei dati influisce sui modelli di machine learning nella previsione del comportamento molecolare.
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Esplora le idee fondamentali dietro i limiti termodinamici e i modelli di struttura elettronica nella scienza dei materiali.
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Studi recenti migliorano la comprensione delle proprietà dell'alluminio usando tecniche a raggi X.
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Quest'articolo esplora un modello per la rimozione di elettroni da anioni molecolari tramite la luce.
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Questo studio esamina come il lantanio influisce sullo stato di valenza mista dello SmB.
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Le soluzioni di Breather rivelano comportamenti complessi nei sistemi non lineari attraverso modelli oscillanti unici.
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Questo studio migliora i metodi di progettazione degli estrattori per una maggiore efficienza nel recupero dei metalli.
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Un nuovo modello semplifica le simulazioni degli ossidi di perovskite per la scienza dei materiali.
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Viene presentato un metodo per analizzare il comportamento delle particelle in sistemi complessi con più specie.
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Nuovi set di basi migliorano i calcoli per gli elementi pesanti, potenziando le previsioni delle proprietà dei materiali.
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Esplorare le implicazioni dei potenziali esponenziali nei sistemi quantistici.
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Esaminando grafi intrecciati e tessiture si scoprono il loro design e la stabilità.
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Un nuovo metodo migliora la previsione delle forme molecolari usando il machine learning.
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Questo lavoro presenta metodi per generare alberi per modellare i grafici in modo efficace.
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NAG2G migliora il processo di previsione dei reagenti per la sintesi dei composti.
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Uno studio rivela i fattori chiave che influenzano l'abbondanza delle molecole nel mezzo interstellare.
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Lo studio esplora come le soluzioni polimeriche influenzano i processi biologici tramite il comportamento di fase.
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Quest'articolo analizza come diversi solventi influenzano il comportamento delle molecole e i cambiamenti di forma.
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Unire approcci classici e quantistici potrebbe migliorare le simulazioni di sistemi complessi.
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Esplorare il potenziale e le sfide degli stati di polaritoni vibratori nei sistemi molecolari.
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Scoprire come si formano e si evolvono i composti del fosforo nell'universo.
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Un nuovo metodo migliora la valutazione dei candidati farmaceutici sfruttando le strutture molecolari 3D.
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Questo articolo esplora il modello di Anderson-Holstein e le equazioni di Schrödinger stocastiche nei sistemi quantistici.
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Esaminando come le operazioni di cablaggio influenzano la complessità dei nodi e i numeri di incrocio.
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Approcci innovativi migliorano la comprensione delle strutture molecolari e delle loro proprietà.
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