新しいモデルが原子の配置を通じて材料特性の予測を向上させる。
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機械学習モデルは、イオン照射に対する分子の反応の予測を改善する。
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現在の状態に基づいてリセットレートを調整することで、確率過程を改善する技術。
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研究により、MoSe材料とのCOと酸素の相互作用における課題が明らかになった。
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鉛ハロゲン化物ペロブスカイトのユニークな特性と技術への応用を探る。
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マルティニャックは分子シミュレーションを簡素化して、研究者たちの信頼性と協力を高めてるよ。
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新しい方法が、GPUを使って材料の励起状態の計算を改善するんだ。
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機械学習技術を使ったホウケイ酸ガラスの特性研究は、今後の応用に期待が持てるね。
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新しい研究が、簡略化されたモデルにおけるアルコールの重要な相互作用を明らかにしたよ。
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新しい手法が、グラフニューラルネットワークを使って分子シミュレーションの特徴選択を簡素化する。
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AUGURは先進的な技術を使って、分子の付着に最適な場所を見つけるのを簡単にしてくれるよ。
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最近の研究で、混合可能な流体における毛細管波の挙動が明らかになって、従来の流体力学モデルに挑戦してるんだ。
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研究はヘリウムナノドロップレット内のナトリウムイオンの相互作用を調べて、重要な洞察を明らかにした。
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ナノスケールでの電気沈着の方法と課題を探る。
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二原子分子のエネルギーを推定する新しい方法を探る。
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この記事では、エントロピーのスケーリングやいろんな理論モデルを使って拡散係数を予測することについて話してるよ。
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新しい方法が水中のイオン相互作用の予測を改善する。
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超流動ヘリウムのユニークな特性とその影響についての考察。
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LEAPメソッドは、複雑なシステムの小さな変化を分析して、より深い洞察を得る方法だよ。
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亜酸化窒素は、気象研究や天体生物学で重要な役割を果たしてるよ。
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ガス輸送と燃料電池効率への影響についての考察。
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分子システムにおけるフォノニック周波数コムの可能性とその応用を探る。
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cMBDFは、データの必要性を減らしつつ、化学特性の効率的で正確なモデリングを提供します。
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新しい方法がSMILESを使って分子特性の予測を向上させる。
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新しい電解槽のデザインが水素と酸素の生産効率を改善したよ。
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量子力学の新しいアプローチが、複雑な概念を理解しやすくしてくれる。
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新しいアプローチで分子間の相互作用が見えるようになる。
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新しい方法が現代技術の電荷移動状態の予測精度を向上させるんだ。
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研究者たちはバッテリーの効率と寿命を改善するために分子を調査している。
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機械学習がヘテロジニアス触媒の研究をどう変えるか探る。
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ResHFは、励起中の電子の振る舞いを理解する新しいアプローチを提供します。
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科学者たちは、小さな粒子が複雑なエネルギーの景観をどう移動するかを研究している。
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科学者たちは、レーザーを使って冷たいガス中のリチウム原子の相互作用を研究している。
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ミクロドロップレットは、化学反応を促進するのに重要な役割を果たしてるよ。
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新しい方法が量子化学の複雑な計算を加速させる。
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量子コンピュータで基底状態を理解することとその潜在的な影響。
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KinetiXは、クリーン燃料の研究のための燃焼シミュレーションをスピードアップするよ。
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パリティの違反が分子の挙動や測定にどう影響するかを探ってみて。
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界面活性剤とグラフニューラルネットワーク（GNN）が掃除用製品の開発をどう改善するか学ぼう。
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乱れが光と物質の相互作用やその影響にどんな影響を与えるか探る。
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