タイプIクラステレートの概要とその低熱伝導特性について。
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ポラリトンの研究は、光と物質の相互作用についての洞察を明らかにしてるよ。
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楕円形シリコンナノワイヤーがリチウムイオンバッテリーの効率と安定性にどう影響するかを調査中。
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研究者たちは、従来のプラスチックに代わる新しい環境に優しいポリマーを開発してるよ。
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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を調査中。
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研究によると、高温のイベント中にガス分子がエネルギーを移動させる方法が明らかになった。
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フィンケ-ワトキーモデルが化学反応や病気の広がりに与える影響を見てみよう。
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研究によれば、不純物が材料の核生成にどのように影響するかが明らかになった。
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研究によると、ベンゾニトリルが宇宙での複雑な分子形成にどう寄与しているかがわかったんだ。
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液-液界面の特性とその重要性についての考察。
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新しい方法が、高度な電荷表現を使って分子相互作用のモデリングを改善する。
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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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エネルギーコストと時間を最小限に抑えながら粒子探索を強化する方法。
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金属有機フレームワークとその科学における重要性の増大について見てみよう。
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研究者たちは微細なサンプルのために、絡み合った二光子吸収を使って画像技術を向上させた。
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統一された方法で、材料内の電子相互作用の予測が改善される。
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研究者たちが機械学習を使って標準水素電極の電位予測を改善したよ。
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新しいアプローチで、スレータ行列式を使って分子化学の計算が簡単になったよ。
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研究が、宇宙化学を理解するために重要な炭素イオンの主要な反応を明らかにした。
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新しい量子デバイスが化学ダイナミクスとプロトン転送の研究を進めているよ。
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この研究は、非対称二重井戸システムにおけるトンネリングプロセスに関する新しい発見を明らかにしている。
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新しい技術で、個々の分子を壊さずに詳しく研究できるようになったよ。
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研究者たちが重い原子が光とどう反応するかを調べて、新しい化学的挙動を明らかにしようとしてるよ。
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トレーニング不要のガイダンスが離散拡散モデルを使って分子生成をどう変えてるかを発見しよう。
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この記事は、材料科学におけるLXCの重要性についてレビューしてるよ。
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新しい方法が光吸収後の分子の振る舞いの研究を強化する。
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新しいモデルが原子の配置を通じて材料特性の予測を向上させる。
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機械学習モデルは、イオン照射に対する分子の反応の予測を改善する。
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現在の状態に基づいてリセットレートを調整することで、確率過程を改善する技術。
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研究により、MoSe材料とのCOと酸素の相互作用における課題が明らかになった。
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鉛ハロゲン化物ペロブスカイトのユニークな特性と技術への応用を探る。
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マルティニャックは分子シミュレーションを簡素化して、研究者たちの信頼性と協力を高めてるよ。
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新しい方法が、GPUを使って材料の励起状態の計算を改善するんだ。
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機械学習技術を使ったホウケイ酸ガラスの特性研究は、今後の応用に期待が持てるね。
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新しい研究が、簡略化されたモデルにおけるアルコールの重要な相互作用を明らかにしたよ。
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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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AUGURは先進的な技術を使って、分子の付着に最適な場所を見つけるのを簡単にしてくれるよ。
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最近の研究で、混合可能な流体における毛細管波の挙動が明らかになって、従来の流体力学モデルに挑戦してるんだ。
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研究はヘリウムナノドロップレット内のナトリウムイオンの相互作用を調べて、重要な洞察を明らかにした。
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ナノスケールでの電気沈着の方法と課題を探る。
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