ステクロフ問題とそのさまざまな分野への影響を見てみよう。
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化学に配慮したノイズを使って、薬の発見や材料設計の予測が改善される新しい方法が登場した。
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新しいモデルが機械学習を使って化学反応のメカニズムについての洞察を提供するよ。
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新しい方法で周期的システムの研究効率が上がって、材料の洞察がより良くなってるよ。
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重い元素における電子相互作用の分析のための統一アプローチを紹介します。
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革新的な技術が、材料内の電子の振る舞いや相互作用の理解を深めてるよ。
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量子コンピュータは、複雑な化学システムや材料の研究を強化するかもしれないね。
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研究者たちは効率的な量子システムシミュレーションのためにツリーテンソルネットワークを使ってるよ。
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この研究は、光合成細菌におけるエネルギー伝達に対する膜の影響を明らかにしている。
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新しい方法が機械学習の原子間ポテンシャルにおける不確実性測定を向上させる。
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新しい方法が安定した原子配置の探索を改善する。
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分子相互作用や薬の結合を予測するための新しい方法を見てみよう。
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新しい方法がダイヤモンドのスピン欠陥を使ってRF信号の検出を強化する。
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研究者たちは、先進的なアプリケーション用の機械スイッチとして機能する微小な分子構造をシミュレートしてる。
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confined channelsにおけるリセットが粒子の脱出時間に与える影響を調べる。
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線状アルキルアミンが液体状態で分子レベルでどう振る舞うかを見てみよう。
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新しい方法が材料の電子特性の理解を深める。
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新しいツールが化学研究のためのポテンシャルエネルギー面の作成を簡単にしてくれるよ。
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MM-RCRは化学合成における最適な反応条件の予測を向上させるよ。
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量子カーネルを使って分子エネルギー面を予測することを探求中。
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研究によって二酸化炭素のライデバーグ状態のダイナミクスが明らかになった。
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温度がビオロゲンゲルの特性や用途に与える影響を探る。
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研究が、化学反応中の電子の振る舞いを分子レベルで明らかにした。
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この研究は、より大きな分子系のために複数のGPUを使ってTDDFT計算を強化するものだよ。
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スピン格子モデルにおける密度汎関数理論の幾何学的視点を探る。
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新しいモデルが機械学習を通じて電気化学インターフェースの理解を深める。
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研究は、密度汎関数理論の予測を向上させるために自己相互作用ポテンシャルを導入している。
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量子化学の機械学習における非入れ子データの利点を調査中。
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UNIFAC 2.0は、高度な技術を使って化学混合物の予測を強化してるよ。
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NEO理論を使って化学プロセスにおける量子と古典的相互作用を研究中。
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新しいアプローチで、細胞膜の中でタンパク質がどのように結合するかが明らかになったよ。
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新しい方法が計算研究における溶媒モデルの精度を向上させる。
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機械学習はエタノールみたいな分子のポテンシャルエネルギー表面計算を早くするんだ。
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チオフェンの光吸収は複雑な相互作用を示していて、テクノロジー応用にとって重要だよ。
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湿った雪がどのように変化し、その環境への影響を深く掘り下げてみる。
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新しい方法が機械学習を使って複雑な量子システムの予測を改善してるよ。
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ソフトウェアツールが、VOCの太陽光曝露下での挙動の予測を簡単にするよ。
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量子コンピュータを使って線形方程式を解く新しいアプローチ。
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新しい方法で複雑な分子のトンネリングスプリッティングの計算が改善された。
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ドラッグデザインを改善するための分子動力学データのクラスタリングに関する新しいアプローチ。
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