新しいアプローチで機械学習を使って分子の特性予測が改善される。
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科学者たちが分子が環境とどのように相互作用するかを研究する方法を開発した。
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新しい機械学習の方法が分子研究のための振動数計算を改善した。
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新しい手法がアクティブラーニングを使って分子相互作用のモデリング効率を向上させてるよ。
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超冷二原子分子に関する新しい洞察が、技術におけるその可能性を明らかにしている。
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キラル分子を研究する上での超高速分光法の役割を探る。
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研究が超冷却分子の相互作用と安定性について新しい洞察を明らかにした。
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時間依存法と基底セットを通じた分子挙動の新たな知見。
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この研究は金属カチオンの水和モデルの誤りを明らかにして、解決策を提案している。
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量子コンピュータの技術を使ってVQEのように水素化イオンを探る。
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ECSとそのテクノロジーの進歩に対する材料への影響を見てみよう。
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研究者たちは、分子分析のために波動関数を効率的に圧縮するために機械学習を使っている。
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白金複合体の研究は、癌治療を改善して副作用を減らすかもしれない。
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研究によると、ヒアルロン酸が特定のアミノ酸配列とどのように相互作用するかが明らかになった。
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研究は、電流を使って動く分子モーターを探求している。
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新しい方法は、計算技術を組み合わせて化学反応を効率的に研究する。
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ユニークなスズベースの金属ハライドにおけるエキシトンの挙動を調査中。
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PyQCAMSは科学者が原子と分子の衝突を効率的に研究するのを助けるよ。
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この研究では、第一周期遷移金属の水和イオンのイオン化ポテンシャルを調べてるよ。
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DFTと機械学習の化学研究への統合についての見方。
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研究によって、初期条件がメチルヒドロペルオキシド反応に与える影響が明らかになった。
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この記事では、アンモニアの燃焼ダイナミクスと着火遅延に関する最近の研究をレビューするよ。
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表面での水滴の挙動とそれらの広がりに影響を与える要因を探ってみよう。
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運動エネルギー指標を使ってDFTの精度を向上させる新しいアプローチ。
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研究がナノチャネルでのイオン濃度予測に機械学習を導入。
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この記事では、ビトリマーのクリープとそれを緩和するための戦略を考察してるよ。
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このアプローチは、複雑な量子環境の学習効率を向上させる。
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CsPbBrナノクリスタルは、照明や太陽エネルギーなどで期待されてるよ。
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HSICを使ってReaxFFモデルのパラメータ選択を改善する方法。
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この記事は、非平衡化学反応における変動と応答の関係を調べてるよ。
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新しいアルゴリズムが量子法を使って重要な分子エネルギーポイントを検出するんだ。
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研究は、冷たい条件下でのグリセロール-水溶液中のタンパク質の相互作用を調査している。
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コロイドダイヤモンドは光の制御に期待できるけど、作るのが難しいんだよね。
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新しい研究によると、マグネタイトが初期生命のホモキラリティの発展にどのように影響を与えるかがわかった。
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新しいアプローチが量子化学の複雑な計算を簡素化し、効率と精度を向上させる。
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量子分光学とその物質研究への影響を探る。
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ヘリウムの三体ポテンシャルとビリアル係数に関する研究が重要な洞察を明らかにしたよ。
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研究が、ピッチャープラントでどんなふうに粘着性のある液体がユニークな糸のパターンを作るかを明らかにした。
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新しい方法でイオン化ポテンシャルと基礎ギャップの精度が向上した。
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新しいモデルが分子間相互作用や輸送プロセスの予測を向上させてるよ。
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