研究が小さな分子がナノチューブやナノケージの挙動にどんな影響を与えるかを明らかにしたよ。
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新しい方法で、分子結晶の昇華エンタルピー計算の精度が向上したよ。
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分子ドッキングを通じて薬剤発見におけるアクティブラーニングの役割を探る。
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新しい方法が分子シミュレーションと相互作用を改善して、より正確になるよ。
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新しい方法が分子の相互作用や挙動の理解を深める。
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革新的な方法が電子密度を統合して、分子特性の予測を向上させる。
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ユニークな形がバッテリーの効率と耐久性にどう影響するかを探ってる。
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PbFの研究は、エネルギーレベルと分子ダイナミクスの複雑な相互作用を明らかにしている。
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研究が分子接合についての新しい洞察と、それらがエレクトロニクスでどのように使えるかを明らかにしたよ。
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電解中のバブルダイナミクスに関する研究が水素生産効率を向上させる。
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研究者たちは、機械学習を利用して材料の重要なハバードパラメータを予測してるよ。
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液晶の相転移中の挙動を探る。
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系外惑星の大気中の分子ラインリストを分析するための使いやすいソフトウェア。
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量子コンピューティングが分子動力学の理解にどんな影響を与えるかを調べる。
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これらのモデルは、科学者たちが薬の開発のために複雑な3D分子構造を生成するのを手助けしているんだ。
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カルシウムと神経振動におけるエネルギーの使用と消散を探る。
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この研究はNeC70のポテンシャルエネルギー面とNe原子の動きを分析してる。
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新しい方法がエキシトンへの理解を深めて、技術応用がより良くなるよ。
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この記事は量子システムの複雑な世界を分かりやすくしてるよ。
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新しい統合アプローチで、量子コンピュータと機械学習を使った分子動力学シミュレーションが強化される。
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星間環境におけるフォルミルカチオンの重要性を探る。
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新しいフレームワークが分子予測における説明可能なAIを改善する。
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新しい手法が分子動力学における偏ったデータからシステムの挙動を明らかにする。
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キラル素材が光の放出速度をどう変えるかを調査中。
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高精度で材料の励起状態の特性を予測する新しい方法を探ってるんだ。
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この記事では、テクノロジーを使って化学反応の予測を改善する新しいアプローチについて話してるよ。
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研究者たちはC60の特性を調べて、材料や量子科学に関する洞察を得ている。
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宇宙の2つの重要な分子の意義を調べる。
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ハイブリッドアプローチは、専門知識とデータを使って複雑な分子挙動のシミュレーションを改善するよ。
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モコは、重要な生物学的プロセスに関わる多くの酵素にとって不可欠だよ。
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新しい機械学習方法で、クープマンズスペクトル関数計算の効率が向上したよ。
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完全多極モデルは、水の分子の挙動についての理解を深めてくれるよ。
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NeuralSCFは、効率的な電子構造解析のために機械学習とDFTを組み合わせてるよ。
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ipieパッケージのAFQMC向けの最新機能とアプリケーションを探ってみて。
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新しい方法が進化的アルゴリズムと言語モデルを使って分子発見を強化する。
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研究によると、光共振器環境での複雑な電子移動挙動が明らかになった。
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eCOMOは、さまざまな科学分野で制御された分子を研究する新しい方法を提供します。
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この研究は、分子が環境と相互作用することでどのように部分的に電荷を持つようになるかを探るものだよ。
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新しい方法で分子が光を吸収・放出する予測が改善される。
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寒い宇宙で分子が氷から逃げる方法を探ってる。
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