HeC60に関する研究では、フラーレン内に閉じ込められたヘリウムの重要な挙動が明らかになった。
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新しい技術が、キラル物質とマグネトオプティック材料の光測定を改善したよ。
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極性分子間の相互作用に回転状態がどう影響するかを探る。
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新しい方法は、コンピュータの予測と人間の専門知識を組み合わせて、より良い誘電体材料を特定するんだ。
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新しいアプローチで、高度なシミュレーションを使って磁性金属の研究が進んでる。
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ガラス形成材料の薄膜がいろんな表面でどう振る舞うかを調べてる。
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時域アプローチは、スーパーキャパシタの性能と効率について新しい視点を提供する。
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新しい方法で合成データ生成を使ってタンパク質の折りたたみ研究が進化してるよ。
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量子化学における結合クラスタ理論の進化と応用を見てみよう。
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新しいモデルがリチウム-硫黄電池の電圧降下問題を解決する。
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シクロブタノンに関する研究は、光に対する複雑な反応を明らかにしている。
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励起された二原子分子における原子の結合の新しい見方。
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q-TIP4P/Fモデルが水のユニークな特性を理解する手助けをする方法を探る。
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現代の方法を使って研究者たちがアスピリンをどう研究してるか見てみよう。
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メソポーラスシリコンと導電性ポリマーを組み合わせると、エネルギーやセンシングにおいて革新的な応用が生まれるよ。
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この記事では、バッテリー電解液の特性を正確に測定することに関する問題を強調しています。
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新しい方法が量子シミュレーションを改善し、化学反応の複雑さに対処している。
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研究が非芳香族化合物に驚くべき蛍光があることを明らかにし、構造的な影響を強調している。
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機械学習は材料の欠陥研究を効率化し、予測精度を向上させる。
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この記事では、密度汎関数理論における自己相互作用補正法の改善について話してるよ。
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励起状態が材料や反応にどんな影響を与えるかを学ぼう。
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研究者たちが自己エネルギー法を改善して、より良い電子挙動の予測を目指している。
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イオン液晶はエネルギー貯蔵や先進材料に新しい可能性を提供するよ。
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研究者たちは、二色光法を使って分子内の電子の挙動を調べている。
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この記事は、科学者たちが計算方法を使って水中の重要なイオンをどうやって研究しているかを説明しているよ。
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円錐交差点付近の分子の低エネルギー動力学を調べる。
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光キャビティが分子の挙動や化学反応をどう変えるかを発見しよう。
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研究者たちが異なる条件下での水の液体相についての新しい発見を明らかにした。
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シリコンアノードとイオン液体の研究は、バッテリーの性能を向上させることを目指してるよ。
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新しいアプローチで機械学習を使って化学反応の予測が強化されるよ。
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新しい方法がタンパク質-リガンド相互作用の予測精度を向上させる。
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この研究は、水環境におけるアンモニアとアンモニウムのX線吸収スペクトルを調べるものです。
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PyEmbedは量子化学におけるデータ共有を強化し、研究の効率をアップさせるよ。
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研究が、虫歯が温度や光を通じて化学反応にどんな影響を与えるかを明らかにした。
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新しい手法は、アクティブラーニングと正規化フローを通じて分子シミュレーションを改善する。
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熱環境における量子システムの振る舞いについての洞察。
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新しい方法が光学異性体を持つ薬のような分子の生成を改善した。
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cDFTが流体の相互作用や溶媒和の理解をどう深めるかを探る。
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新しいモデルは、電子密度の予測における精度と効率を向上させるよ。
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研究によると、ガラスの構造が加熱されると変化し、振る舞いも変わるらしい。
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