新しいアプローチが鉄複合体の強い電子相関に対するDFTの精度を向上させる。
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新しい方法が分子変換のマッピングを強化する。
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新しい方法が分子エネルギー移動のシミュレーションを改善する。
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新しい洞察が、さまざまな条件下でのポリ電解質の挙動に関する仮定に挑戦してる。
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新しい方法が材料の相転移のモデリング精度を向上させてる。
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新しいディープニューラルネットワークモデルが分子間の相互作用の予測をもっと効率的にしてる。
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この記事では、マイケリス-メンテンモデルと酵素動力学におけるその限界について話してるよ。
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量子システムにおけるモラー・プレッセとDFTの相互作用を調べる。
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分岐ランダムウォークとメトロポリスサンプリングを組み合わせることで、量子シミュレーションが強化されるよ。
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研究によると、温度と密度が濃い蒸気中の原子の相互作用にどう影響するかがわかった。
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新しいアプローチで、似たような薬の機能を持つ異なる分子を特定することができる。
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光と物質の相互作用とそれが化学反応に与える影響についての考察。
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トンネル分裂とそれが分子の挙動にどう応用されるかについて学ぼう。
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効率的な原子挙動予測のための新しい機械学習の可能性を探ってる。
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電位に影響された化学反応を理解する新しいアプローチ。
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分子系のエネルギー予測の精度を向上させる新しい手法。
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ゼオライト中の銅イオンを調査して、有害ガスの削減に向けた触媒プロセスを改善する。
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研究が、狭い空間での液体の予想外の挙動を明らかにし、従来の理論に挑戦してる。
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エンタングルした光子を使うことで、超高速分光法での測定が向上するよ。
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AIを使って化学プロセスを最適化するための研究者向けのバーチャルラボツール。
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AIの予測を理解することで、化学の応用への信頼が高まるよ。
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量子力学と非可換電荷におけるエントロピー生成の複雑さを探る。
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化学反応を研究するためにレーザーを同期させる方法を見てみよう。
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この研究は、さまざまな液体における熱伝導率と音速の関係をつなげてるんだ。
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星間粒子が宇宙で有機分子の形成にどう関わっているか探る。
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8600万の分子のデータセットが、薬の発見や材料科学の研究を助けてるよ。
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DASHは分子の部分電荷を割り当てるための速くて正確なアプローチを提供するよ。
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研究者たちは、宇宙のナノシリケートクラスターを理解するために機械学習技術を使ってるよ。
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ナノチャネル内のイオンの挙動を探ることで、さまざまな応用を追求してるんだ。
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水-in-油エマルジョンのダイナミクスと、さまざまな産業での応用を探ろう。
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クラスターの形状を評価することと、それが材料科学でどれだけ重要かを見てみよう。
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研究によって、金属構造が分子間のエネルギー移動に与える影響が明らかになった。
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水素結合がグリーン蛍光タンパク質の特性にどう影響するかを探る。
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シリコン陰極は体積変化と電圧ヒステリシスの問題でバッテリー効率に影響が出るんだ。
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希少な化学反応の理解を深めるために強化学習を使う。
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新しい赤外線放射源が分子ビーム研究の精度と安定性を向上させる。
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研究によると、電子パドルホイールがAgI内で銀イオンを動かすのに役立つことがわかった。
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新しいX線科学の手法が分子内の電子の挙動の理解を深める。
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ヘリウムナノドロップレットに関する研究は、イオン化プロセスと検出効率を明らかにしている。
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新しい方法が機械学習を使って液体混合物の活動係数の予測を向上させる。
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生命がその分子に一貫した利き手をどのように確立したかを調査している。
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