新しい方法が、分子相互作用の研究におけるReaxFFのパラメータ最適化を改善する。
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HSILはゼオライトの形成や合成プロセスを学ぶのに明確な利点があるよ。
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新しい方法で薬のデザインのスピードと正確さが向上してる。
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新しい方法が量子と古典粒子の挙動のモデリングを改善してるよ。
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研究によると、メチルカチオンの安定性と光解離が星間環境で明らかになってる。
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研究が、将来の技術進歩のためのエキシトン-ポラリトンの重要な振る舞いを明らかにした。
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光の振る舞いが複雑なシステムにおけるエネルギー移動の動態をどう明らかにするかの研究。
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この記事では、固体の障害物が化学反応における反応物の拡散にどのように影響するかを探ります。
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新しい前処理器が量子化学計算の効率を向上させて、収束率を改善したよ。
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新しいAIツールが薬の発見を改善して、より良い分子を速く生成するんだ。
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ユーザーフレンドリーな機能を備えた単一分子分光データ分析ソフトウェア。
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研究は、ワーム状のミセル溶液とそれらの光学への応用についての知見を提供している。
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科学者が革新的な光ベースの技術を使って励起状態の分子をどう研究するかを学ぼう。
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この研究は、窒素反応のダイナミクスとそのエネルギーへの影響を調べてるよ。
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機械学習を使って分子が光とどんなふうに反応するかをシミュレートする新しいアプローチ。
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化学反応とそのシミュレーションを基本から応用までわかりやすく紹介。
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摩擦が異なる環境での化学反応速度にどう影響するかを分析中。
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帯電したマイクロドロップレットは、ユニークな化学特性とより速い反応を示すよ。
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さまざまなポテンシャル場と手法におけるガウス波パケットの挙動の分析。
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量子力学と流体力学の関係を探ってみて。
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FeNNolが機械学習を使って分子動力学シミュレーションをどのように向上させるかを学ぼう。
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機械学習を使った新しい方法が化学反応の遷移状態最適化を強化してるよ。
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新しいフレームワークが、機械学習を使って触媒吸着物の配置効率を高める。
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研究者たちは量子システムと電子構造の研究を改善するために技術を組み合わせている。
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量子コンピュータは複雑な化学システムをシミュレーションするのに役立って、より良い予測ができるようになるんだ。
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新しい方法が範囲分離を使って分子間相互作用の理解を深める。
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この記事では、温度と粘度がポリマーの挙動に与える影響を調べているよ。
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研究は、タンパク質の変異や分子特性を調べるための機械学習の応用を強調している。
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研究は、ナトリウムイオン電池の性能におけるコバルトの利点を強調している。
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新しい方法は、ディープラーニングの柔軟性と物理法則の遵守を組み合わせている。
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タンパク質の構造とそれが生物学的機能に果たす役割を探る。
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最近の研究では、古典的ネットワークが量子のような振る舞いを示すことができるってわかったんだ。
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応力下での材料の異常な動きの挙動を調査中。
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分子密度のパーティショニングにおける新しいLISAメソッドの効率を探る。
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研究によると、分子水素がさまざまなプラズマ環境でどのように作用するかが明らかになった。
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この記事は、四価パッチ粒子を使った結晶構造の形成について話してるよ。
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結合クラスター理論の重要性と課題についての考察。
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蛍光減衰と消光現象の科学的概要。
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量子システムと古典システムがお互いにどう影響し合うかを見る。
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アクティブマターシステムはエネルギーによって駆動されてて、相互作用を通じてユニークな挙動を見せるんだ。
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