六方晶窒化ホウ素は量子技術の未来にとって重要だよ。
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コポリマー配列を通じて、AIがタンパク質構造を予測する役割を探ってるんだ。
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この研究は、三角形の形状がトカマクプラズマの乱流にどんな影響を与えるかを調べているよ。
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気体燃料を使ったグラファイト減速炉のメカニクスを探る。
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新しい方法が機械学習の原子間ポテンシャルにおける不確実性測定を向上させる。
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研究では、トカマクにおけるプラズマの挙動をモデル化するための2つのコードが評価されています。
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新しいアプローチで、テクトニック運動や地質プロセスのモデリングの精度が向上したよ。
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安定な状態間の遷移におけるエネルギーバリアを推定する新しい方法。
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アクティブソリッドは形や動きを変えて、ロボティクスや医学などのいろんな分野に影響を与えてるんだ。
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機械学習技術は、磁場からの電流密度再構成を強化するんだ。
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ELEQTRONeXはナノ材料における非平衡輸送の理解を深める。
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研究者たちは、先進的なアプリケーション用の機械スイッチとして機能する微小な分子構造をシミュレートしてる。
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この方法は、科学者がテンソルネットワークを使って分割関数を計算するのを簡単にする。
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この記事では、ヘリカルダイナモと非ヘリカルダイナモがどのように磁場を生成するかを探ります。
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新しい方法が材料の電子特性の理解を深める。
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リチウムアルギロダイトの改善が、安全で効率的なバッテリーに繋がるって研究でわかったよ。
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研究によると、2次元スライディングフェロエレクトリックで効率的な偏極スイッチングが明らかになった。
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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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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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研究によると、機械的ストレスがグラフェンの電子特性を変えることがわかった。
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タオの方法は、シミュレーションでシンプレクティック構造を維持するシンプルな方法を提供している。
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AIと実験データを組み合わせて、乱流の測定と予測を改善する。
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ユニークな特性を持つ革新的なメタマテリアルは、技術アプリケーションを変革する可能性がある。
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COLOSSは、先進的な計算技術を使って核散乱研究を簡単にしてるよ。
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この記事では、分子物理学における向き平均化のためのさまざまな手法についてレビューしてるよ。
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アクティブな粒子が液滴の形や動きをどう変えるかを調べてる。
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新しい方法で物理情報コルモゴロフ-アーノルドネットワークのトレーニングとパフォーマンスが向上する。
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この記事では、ニューラルネットワークを使って複雑な流れを研究する新しいアプローチを紹介してるよ。
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この記事では、微分方程式に関わる物理の問題を解決するために機械学習を使うことについて話してるよ。
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電子プラズマ波に関する研究は、プラズマのダイナミクスや波の相互作用を明らかにしてるよ。
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新しい方法がプラズマ内の粒子衝突のシミュレーション精度を高める。
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量子重力のスピンフォームを分析するために機械学習を使う。
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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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REMIXは、従来のSPH手法で見られる主要な問題に対処することで、流体シミュレーションを改善します。
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鋭い境界やインターフェースでの流体の挙動を分析する方法。
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原子レベルの画像をキャッチするための高度な技術は、材料の理解を深めるよ。
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ヴェネツィアは、さまざまなプロセスをうまく活用することで、より正確な天体物理シミュレーションを可能にしている。
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BMachアルゴリズムは、材料の電子特性を予測する精度を向上させる。
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エンジニアリングされた形がユニークな液晶材料をどう形成するかを勉強中。
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研究者たちは、AFM画像を使って遷移金属二カルコゲナイドを分類するために深層学習を活用している。
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