混雑した環境でポリマーが小さな隙間を通過する動きについての研究。
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類似性制約結合クラスター理論が分子理解における役割を見てみよう。
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新しいモデルがグラフニューラルネットワークを使って逆合成予測を変革する。
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ハゲドルン波束が蛍光研究や分子理解をどう改善するか探ってみよう。
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新しい方法が量子システムのシミュレーションの効率と精度を向上させてるよ。
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この研究では、より早いタンパク質の動きのシミュレーションのための統合アプローチを紹介してるよ。
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研究が冷却やトラッピング実験のためのアルミニウム一フルオライドの重要な特性を明らかにした。
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機械学習と高度なシミュレーションを通じてイオン液体の新しい洞察。
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プロフラビンの光放出特性をいろんな環境で探ってみる。
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この研究では、量子化学における基底状態計算を向上させるためにNNBFを紹介してるよ。
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異なる条件下での金属シミュレーションを改善するための最近のDFTの進展を探る。
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新しい方法がデータ分析の向上を通じて化学反応の理解を深める。
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改善された方法がリチウムコバルト酸化物のバッテリー用途におけるバンドギャップ予測を向上させる。
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新しいモデルが温度に基づいて界面活性剤の性能予測を改善した。
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量子トモグラフィーと超高速電子回折が分子の挙動をどう明らかにするかを学ぼう。
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研究によると、帯電した粒子が水中にナノバブルを作ることがわかったよ。
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化学プロセスにおける水の重要性と特性を探る。
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触媒と分離のためのg-CNとCN材料との水の相互作用を分析中。
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この研究は、量子コンピュータが化学反応をシミュレートできる方法を示してるよ。
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新しい方法が多電子系の時間経過における挙動を明らかにしてるよ。
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研究で、海のスプレーエアロゾルが窒素酸化物を形成する際の塩素の役割が明らかになった。
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研究は、材料内の電子-フォノン相互作用の予測を向上させる方法を探っている。
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カルシウムの振動は、細胞の機能や反応にとってめっちゃ大事なんだよね。
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反応拡散モデルのいろんな分野での役割を探ってる。
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新しい方法で原子構造予測のための機械学習モデルが強化される。
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異なる密度環境での溶媒とのイオン相互作用を調べる。
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新しい方法で、複数の電子状態にわたる分子の挙動のシミュレーションが強化される。
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UPINNは、化学療法薬の効果をモデル化し予測する能力を高める。
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GradNavは、科学者が分子の挙動をより効率的に研究するのを助けるよ。
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圧力と温度が水の異なる状態にどう影響するかを見てみよう。
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新しい方法で、電場下の分子動力学シミュレーションの精度が向上した。
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研究が薄いフルオロベンゼンフィルムが光の下でメチルヨウ化物の分解にどんな影響を与えるかを明らかにした。
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新しい方法が複雑な分子間相互作用のシミュレーションの効率を改善する。
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この研究は、ベンゼン、水、アンモニアの間の水素結合を見てるよ。
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研究が、宇宙のユニークな氷でCOとNOがどのように形成されるかを明らかにした。
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メモリーを取り入れた分子内の電子の挙動を計算する新しい方法。
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機械学習がバンドギャップの予測を改善して、材料の電子特性の理解を深めてるよ。
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研究が多孔質材料の形状と化学反応の関係を明らかにした。
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放射線量がヒドロキシルラジカルの生成にどう影響するかを調査中。
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グラッパは、効率を上げるために機械学習技術を使って分子予測を強化してるよ。
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