この記事では、温度と粘度がポリマーの挙動に与える影響を調べているよ。
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最先端の科学をわかりやすく解説
この記事では、温度と粘度がポリマーの挙動に与える影響を調べているよ。
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研究は、タンパク質の変異や分子特性を調べるための機械学習の応用を強調している。
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研究は、銀河の進化を理解するために8つの星の元素の豊富さを調べてる。
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研究は、拡散モデルが逆合成の精度を向上させる役割を持っていることを強調している。
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ポリ電解質がどんな風に複合体を形成するのか、そしてそのさまざまな応用について学ぼう。
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この記事では、物理学における複雑な方程式の存在と振る舞いについて探求しているよ。
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一酸化炭素は、さまざまな宇宙環境や反応を理解するのに重要だよ。
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この記事では、宇宙でのラン&タンブル粒子の挙動について調べてるよ。
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新しい機械学習のアプローチが金属電極と電解質の相互作用のシミュレーションを強化したよ。
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量子力学と粒子の動きを扱う数値解析についての考察。
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エネルギーギャップの法則が分子の振る舞いや光の放出にどう影響するか見てみよう。
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分子密度のパーティショニングにおける新しいLISAメソッドの効率を探る。
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レスポンスマッチングが材料や分子生成をどう変えるかを発見しよう。
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MolXは、大規模言語モデルの分子データや化学タスクの理解を向上させる。
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結合クラスター理論の重要性と課題についての考察。
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蛍光減衰と消光現象の科学的概要。
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最適性原理を使って生物がどんなふうに適応するかを見てみよう。
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Semlaは、薬のデザインのための分子生成を革命化し、スピードと精度を向上させる。
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この記事では、暗い空洞が化学反応をどう速めるかを探ってるよ。
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RGFNは、薬の発見のために合成可能な化合物を生成する新しい方法を提供しているよ。
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新しい方法が複雑な化学システムの量子計算を改善してるよ。
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最近の研究が、医薬品発見のための遷移金属を持つバイオ分子の予測を改善した。
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新しいGNNアーキテクチャが、表現力の向上と断片統合を通じて予測を改善します。
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物質の相互作用の予測を強化するためにアプローチを組み合わせる。
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科学者たちが先進的な応用のために単一の中赤外光子を作る新しい方法を提案してるよ。
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イミドジェン(NH)は、宇宙や地球の窒素を理解するために重要だよ。
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研究によると、活性力が帯電した高分子の動きにどう影響するかがわかった。
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研究は、私たちがさまざまな匂いをどのように感じるかを明らかにすることを目指している。
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キラリティは分子の化学的相互作用や生物的な結果に影響を与える。
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研究は、複雑なシステムにおける移行時間を理解するための新しいアプローチを明らかにしている。
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新しいフレームワークは、既存の方法の制限を克服して薬の合成を向上させる。
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研究は、制御パルスを使って量子システムのエネルギー状態準備を改善することに焦点を当てている。
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研究によると、熱いガスが低質量の原始星での惑星形成にどう影響するかがわかったんだ。
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冷却された水のユニークな挙動とその相転移を探る。
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SynAskは、大規模言語モデルと化学ツールを組み合わせて、正確な情報を提供するよ。
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研究によると、回転することで液体中のキラル粒子の動きが促進されることがわかった。
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リチウムとナトリウムが冷やされたときの変わった配置を調査中。
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キラリティの測定とそれが結晶材料に与える影響を見てみよう。
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フラーレンカチオンが9-ヒドロキシフルオレンと宇宙でどう絡むかを調べてる。
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熱力学の基本的な概要、法則、そしてさまざまな分野での応用について。
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