Nuovi metodi migliorano le previsioni su come le molecole assorbono ed emettono luce.
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Scienza all'avanguardia spiegata semplicemente
Nuovi metodi migliorano le previsioni su come le molecole assorbono ed emettono luce.
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Nuovi metodi migliorano le previsioni a lungo termine nella scienza dei materiali usando l'apprendimento automatico.
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CoOMBE consente agli scienziati di simulare come la luce interagisce con i sistemi atomici.
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I datastore più grandi migliorano le prestazioni e l'accuratezza dei modelli di linguaggio basati sul recupero.
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Studiare le fusioni di stelle neutroni rivela intuizioni sulla gravità, l'energia e la formazione di elementi pesanti.
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Nuove tecniche migliorano l'accuratezza e l'efficienza nella simulazione dei movimenti delle particelle.
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FragLlama adatta modelli linguistici per un design molecolare innovativo e la scoperta di farmaci.
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Un nuovo algoritmo migliora le prestazioni del calcolo quantistico ottimizzando più operazioni target contemporaneamente.
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Un nuovo modello migliora la generazione di grafi usando tecniche di diffusione avanzate.
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Collegare le previsioni teoriche e i dati sperimentali tramite densità spettrali nella teoria quantistica dei campi.
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I ricercatori sviluppano metodi per risolvere le equazioni FPL complesse in modo più efficiente.
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Le tecniche di machine learning migliorano la comprensione dei sistemi quantistici e delle transizioni di fase.
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Un nuovo metodo migliora le prestazioni delle GNN con dati rumorosi.
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Nuovo metodo migliora l'efficienza nello studio delle strutture delle proteine e delle loro interazioni.
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Esplorando le complessità della diffusione anomala attraverso modelli matematici avanzati.
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Nuove tecniche migliorano i calcoli degli autovalori per matrici complesse in modo efficiente.
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Indagare metodi per applicare le condizioni al contorno nelle simulazioni dell'equazione di Schrödinger.
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Le tecniche di calcolo quantistico migliorano i calcoli delle energie molecolari.
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Questo articolo presenta un approccio innovativo per risolvere con precisione i sistemi iperbolici non conservativi.
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Scopri come le PINN integrano la fisica con le reti neurali per risolvere equazioni complesse.
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Uno sguardo a come i DGG migliorano la comprensione delle interazioni dinamiche nei sistemi.
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Nuovi approcci nella progettazione di farmaci danno priorità alla sintetizzabilità delle molecole per risultati migliori.
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Indagare i punti critici nella QCD in condizioni estreme usando metodi numerici ad alta precisione.
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Combinare stati di prodotto matriciale e polinomi di Chebyshev per un'approssimazione efficiente delle funzioni.
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Nuovi metodi semplificano la simulazione dei sistemi quantistici aperti nella fisica quantistica.
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Esplorando la stima della fase quantistica usando una particella in un campo magnetico.
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Nuovi metodi offrono soluzioni efficienti per le esponenziali degli operatori in vari settori.
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I ricercatori migliorano i modelli PDE neurali usando equazioni pre-addestrate a dimensione inferiore per avere prestazioni migliori.
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Scopri come la compressione lossy e l’AMR migliorano la gestione dei dati nelle simulazioni.
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Nuovi metodi migliorano la comprensione delle interazioni e del comportamento delle cariche proteiche.
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Tecniche per migliorare l'accuratezza delle soluzioni numeriche in scienza e ingegneria.
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Introduzione di metodi per migliorare la stabilità energetica e la positività nei flussi di gradiente.
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Una nuova condizione al contorno migliora le simulazioni della riconnessione magnetica negli ambienti spaziali.
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Il nuovo risolutore HOBO affronta l'ottimizzazione di ordine superiore nel calcolo quantistico.
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Presentiamo un nuovo metodo per prevedere i siti di legame del DNA nelle proteine usando il deep learning.
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Un nuovo metodo accelera la riduzione dell'ordine del modello, migliorando l'efficienza nelle simulazioni complesse.
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Questo studio migliora i calcoli TDDFT usando più GPU per sistemi molecolari più grandi.
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COLOSS semplifica la ricerca sulla diffusione nucleare attraverso tecniche computazionali avanzate.
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Un nuovo modello migliora la comprensione delle interfacce elettrochimiche tramite il machine learning.
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Un nuovo modello ibrido combina due approcci per avere migliori informazioni sulla diffusione delle malattie.
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