研究はユニークな特性を持つ深共晶混合物のモデルを強化する。
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最先端の科学をわかりやすく解説
研究はユニークな特性を持つ深共晶混合物のモデルを強化する。
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AlphaFold2の予測とタンパク質構造の可能な誤解についての考察。
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この研究は、液体中の分子運動に対する周波数依存の粘性効果を調べているよ。
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α-シヌクレインの脳の健康におけるユニークな特徴と重要性を発見しよう。
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新しいアプローチが材料科学の原子構造モデリングを改善する。
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反応座標のフローマッチングを紹介して、生体分子分析を簡単にするよ。
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新しいDFXMモデルが欠陥構造とそれが材料の挙動に与える影響を明らかにした。
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古典分子動力学シミュレーションを使った水素のイオン化に関する研究。
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コンピューターモデルが、初期生命に関連する鉱物シュライバーサイトの研究を進化させた。
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この記事は、研究の進展のためのVRと分子動力学の統合について話してるよ。
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研究によると、バッテリー技術のMLモデルで効率的なデータ共有ができるらしい。
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研究がPFASの毒性とその健康への影響についての新しい発見を明らかにした。
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新しい技術がリセット条件を最適化することで、分子動力学シミュレーションを大幅に加速させる。
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IDRはタンパク質の機能と安定性にとって重要だよ。
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新しい手法が、グラフニューラルネットワークを使って分子シミュレーションの特徴選択を簡素化する。
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研究がレーザーエネルギーにさらされたネオンダイマーの興味深いダイナミクスを明らかにした。
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アクティブノイズは生成モデルを強化して、データ生成と精度を良くするんだ。
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科学者たちは、新しいモデリング技術を使ってモノクローナル抗体を改善し、より良い治療法を作り出している。
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液体ナトリウムのエントロピーを測る複雑さを探る。
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CAMPは、より高い精度と効率のために、直交座標を使って材料シミュレーションを簡素化するよ。
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科学者たちは、グラフェンと炭化窒素を使って、より強くて軽い材料を開発してるよ。
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科学者たちは、データとシミュレーションを使って材料発見をスピードアップしてるよ。
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原子の挙動を研究するためのツールについての見解。
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科学者のために量子データへのアクセスを簡単にする新しいツール。
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新しい方法を見つけて、分子動力学シミュレーションの効率を向上させよう。
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有機半導体における分子構造が電荷の移動にどんな影響を与えるかを探ろう。
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EFAは、機械学習において長距離の影響を効率的に捉えることで予測を改善する。
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レーザー加熱がガラスの赤外光の放出をどう変えるか。
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JUMPメソッドは分子シミュレーションを強化して、もっと速くて正確にするんだ。
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