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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新しい方法で深紫外光を使った分子ビーム研究が改善される。
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新しいモデルが非調和オシレーターのエネルギーレベルの理解を向上させてるよ。
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新しいモデルがシリコンアノードの機械的相互作用を調査して、電圧の問題に取り組んでるよ。
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新しい方法は、深層学習を使って大気化学の予測をもっと早くしてるんだ。
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最近の研究は量子ドットアレイにおける電子の動きについて明らかにしている。
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YbOHは、科学者たちが新しい物理学の洞察のために電子電気双極子モーメントを調査するのを助けるんだ。
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材料における電子相互作用の予測を改善する新しいアプローチ。
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研究者たちが物質がどのように動いて相互作用するかをシミュレーションする方法を開発した。
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新しいQM/MM手法が、先進的な計算技術を使って酵素の研究を向上させる。
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量子コンピュータの新しい手法が、原子レベルでの材料のエネルギー計算を改善してるよ。
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量子コンピュータは化学の研究やシミュレーションを変えるかもしれない。
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新しい方法が機械学習技術を使って有機化合物の特性予測を改善した。
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研究者たちは複雑な分子を断片に分解して、より良い分析を行う。
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研究によると、グラフェンと水の界面は酸性で、イオンの動きに影響を与える。
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塩分濃度が溶液中の金属表面ポテンシャルに与える影響。
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新しい方法が材料のダーク状態の研究を進める。
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溶媒がバッテリーの効率とイオンの動きにどう影響するかを探る。
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