研究は反強磁性ヘリックスが熱電性能を向上させることを強調している。
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動的局在化と熱化が量子システムの振る舞いにどう影響するかを調べる。
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研究者たちは、タンパク質の安定性を調べて、タンパク質ベースの薬の効果を高めようとしているよ。
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この記事では、連分数を使った準周期タイルにおける超均一性の特性について探ります。
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データの効果的なノイズ除去のための二層オートエンコーダーに関する研究。
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興奮系におけるノイズと行動の相互作用を探る。
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この研究は、量子アニーリングが複雑な問題を最適化する役割を調べてるよ。
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この記事では、量子力学の問題を解くための物理に基づいたニューラルネットワークの使い方について話してるよ。
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乱れた媒体における波の振る舞いの研究が技術応用を後押しする。
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材料における重要な臨界点と三重臨界点の意義を探る。
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タイムクリスタルは、物理学や量子システムにおける安定性の見方に挑戦してるんだ。
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この記事では、量子場理論における乱れた系の対称性の役割について考察してるよ。
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擬ギャップ相と高温超伝導におけるその重要性についての見方。
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高速衝撃やエネルギー損失に対する粒状材料の反応を調査中。
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新しい機械学習フレームワークがデータから数学の方程式を見つけるのを改善したよ。
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機械学習は科学におけるノットの分類と位置特定を向上させる。
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カオスなキャビティ内の波の挙動と強度分布を探る。
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この研究は、バイナリ流体がランダム性や相挙動とどのように相互作用するかを調べてるよ。
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量子回路における測定誘発の位相転移を調べて、その影響を考える。
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電磁波を操るユニークな素材の研究が新しい技術の道を切り開いてるよ。
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この研究は、アルツハイマーの人と健康な人の脳の活動パターンを調べてるよ。
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研究が、さまざまな条件でターゲットを見つけるための効果的な戦略を明らかにした。
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深層学習が量子イジングモデルの予測を向上させ、エネルギー計算が改善される。
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ガラスのトポロジカル欠陥がストレス下での挙動にどう影響するかを探る。
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フェルミオン-ホールペアがランダムな散乱や距離の下でどう振る舞うかを調べる。
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研究によると、欠陥が金属ガラスの温度変化に対する挙動をどう影響するかがわかったよ。
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水素結合がグリーン蛍光タンパク質の特性にどう影響するかを探る。
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この記事では、動いている粒子がストレス下でのガラスの破壊にどう影響するかについて話してるよ。
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新しい方法で、教師なし機械学習を使って材料の相変化の予測が改善されたよ。
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不秩序が三次元トポロジカルアンダーソン絶縁体に与える影響を探る。
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進化における遺伝子型と表現型のダイナミクスを探る。
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研究によると、カウフマンネットワークのサイズが大きくなるにつれて、アトラクターは指数関数的に増加するんだって。
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材料が乱された後、時間が経つにつれてどう年を取るかを見てみる。
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この研究は、金属ガラスが遷移相の間に見せる複雑な挙動を明らかにしてるよ。
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AIシステムは、人間みたいな知能を達成するために、学習と推論を通じて進化しなきゃいけない。
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イジングモデルの挙動を理解する新しい方法を探ってる。
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この記事では、脳の臨界性の概念とそれが認知機能における重要性について探っているよ。
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研究者たちは、ノイズのあるデータを使って複雑な量子システムを分析するために機械学習を使ってるよ。
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新しい方法で、無定形固体がストレスや老化にどう反応するかが明らかになった。
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ノイズがカオス的マップネットワークにどんな影響を与えて、キメラ状態を作り出すかを調べてる。
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