新しいモデル、XPaiNNは、機械学習アプローチを使って量子化学の予測を向上させる。
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研究は、固体電池の性能と安全性を向上させるためのポリマー電解質に焦点を当てている。
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ジェミナル理論の電子相互作用と化学結合における重要性を探ってみて。
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研究が、低温でのArHと電子の相互作用に関する新しい知見を明らかにした。
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研究はユニークな特性を持つ深共晶混合物のモデルを強化する。
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新しい技術が量子化学のサンプリングとエネルギー計算の効率を向上させる。
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化学反応や電子の挙動における励起状態の役割を探る。
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溶媒がいろんな物質の挙動にどう影響するかを学ぼう。
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mBLOR機能は、より良い材料予測のために密度汎関数理論を強化します。
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機械学習を使ったアプローチで、NMRデータからの分子構造予測がスムーズになるんだ。
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新しいデータベースが、さまざまな環境での分子特性の予測を向上させる。
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らせん状のワームライクチェーンの振る舞いと重要性についての考察。
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バッテリーや電子機器の電荷ダイナミクスを理解する新しいアプローチ。
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エネルギー用途の材料における粒子サイズがフォトルミネセンスに与える影響を探る。
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量子コンピュータは分子の特性を研究する新しい手段を提供してるけど、いくつかの課題にも直面してるよ。
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光と分子の相互作用に関する研究が、シミュレーション技術の向上に繋がってる。
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新しい方法で薬や材料のための分子作成が改善された。
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ヘリウムが水から逃げる様子を見ると、ユニークなガスの振る舞いが分かるよ。
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この記事では、電子エネルギーが化学反応や材料特性にどのように影響するかについて話してるよ。
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研究は機械学習と分子科学を組み合わせて、レーザー相互作用の洞察を向上させる。
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新しい方法で分子エネルギー差の計算精度がアップしたよ。
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機械学習が分子の特性や挙動の研究をどう変えてるか。
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スピン交差材料は、技術での応用があるユニークな挙動を提供するよ。
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新しい手法が、柔軟な演算子グループ化を通じて量子コンピューティングの測定回数を減らす。
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新しい方法で、機械学習技術を使って電子の挙動モデルが改善されてるよ。
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アクティブマテリアルはコミュニケーションを通じて行動を変えられて、まるで生きてるみたいな反応を真似することができるんだ。
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この記事では、水が分子レベルでマグネタイトとどのように相互作用するかを調べているよ。
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新しい方法が核分裂のプロセスや挙動の予測を向上させる。
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密な媒体での粒子挙動シミュレーションを改善する新しいアプローチ。
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研究はカルシウムイオンからの低エネルギー電子放出を利用した標的放射線療法を探求している。
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最近の研究では、電荷移動が数フェムト秒で起こることが分かったよ。
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コロネンが小さい炭化水素や炭素クラスターに分解する新しい知見。
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宇宙の化学プロセスにおけるPAHsの重要性を探る。
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金属表面と相互作用するときに水素原子がエネルギーを失う仕組みを調査している。
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このガイドは、研究論文を提出するための重要なステップを提供します。
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研究はRaFのイオン化ポテンシャルと分子特性について重要な知見を明らかにしている。
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研究によると、水がピリミジン分子に対するX線放射の影響にどう関わってるかがわかったよ。
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化学結合が反応中にどう形成され、壊れるかを探ってみよう。
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NI-DUCCは量子コンピュータを使った分子研究のための効率的な計算を提供してるよ。
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新しい手法がXFEL技術を使って分子の挙動や反応に関する洞察を明らかにしてるよ。
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