Aperfeiçoando técnicas de malha pra melhorar simulações de eventos de reconexão magnética.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
Aperfeiçoando técnicas de malha pra melhorar simulações de eventos de reconexão magnética.
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HTOCSP acelera previsões para estruturas cristalinas orgânicas usando métodos automatizados.
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Uma nova maneira de entender a dinâmica de carga em baterias e eletrônicos.
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Uma olhada em novos métodos para resolver sistemas quânticos complexos de poucos corpos.
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Novos métodos melhoram a precisão na modelagem de fluxos de gás rarefeito com limites móveis.
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Computadores quânticos oferecem novas maneiras de estudar propriedades moleculares, apesar de enfrentarem desafios.
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Novas técnicas melhoram a compreensão do comportamento dos materiais sob estresse e calor.
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O PhysBERT facilita a pesquisa em física, melhorando a busca por informações e as revisões de literatura.
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Desvios isotópicos dão uma ideia sobre as propriedades nucleares e a física fundamental.
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KANs conectam IA e ciência, simplificando problemas complexos e melhorando pesquisas.
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Uma olhada em como melhorar os cálculos de evidência usando métodos bayesianos.
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O VelocityGPT melhora modelos sísmicos usando aprendizado de máquina pra dar insights mais profundos.
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A pesquisa junta aprendizado de máquina e ciência molecular pra melhorar a interação com lasers.
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Um novo método aumenta a precisão no cálculo das diferenças de energia molecular.
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Um modelo de machine learning melhora a inferência da estrutura do fundo do mar usando a dinâmica de ondas.
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Novos métodos melhoram a modelagem do comportamento dos elétrons usando técnicas de aprendizado de máquina.
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Uma olhada no Espectrômetro de Massa de Armadilha Auto-Resonante e seus benefícios.
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Este artigo analisa como a água interage com a magnetita em nível molecular.
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Explorando o papel da difusividade de baixa momentum na estabilização do plasma em reatores de fusão.
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Novos métodos melhoram a previsão da temperatura de fusão para o desenvolvimento de materiais.
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G2C3 melhora simulações de microturbulência plasmática em dispositivos de fusão usando redes neurais.
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Técnicas inovadoras pra simular sistemas quânticos abertos usando a equação de Lindblad.
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Pesquisas mostram informações importantes sobre o potencial de ionização e as propriedades moleculares do RaF.
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Explorando os conceitos chave e as implicações do experimento Stern-Gerlach na física quântica.
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Uma nova abordagem pra analisar o comportamento de partículas em fluidos, focando em formas não esféricas.
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Uma abordagem baseada em dados pra entender o revestimento de lítio em baterias de íon de lítio.
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Um olhar sobre o comportamento de partículas carregadas em vários estados da matéria.
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Pesquisadores usam computação quântica pra estudar as interações dos elétrons em materiais.
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Pesquisadores estão melhorando a precisão da modelagem molecular com técnicas de aprendizado de máquina.
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O NMRNet melhora a precisão na previsão de deslocamentos químicos usando técnicas de deep learning.
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Esse estudo analisa os circuitos de Chua e Lorentz usando aprendizado de máquina pra entender o comportamento neuronal.
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A SOLAX ajuda na simulação de sistemas quânticos complexos para os pesquisadores.
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Novo método melhora a análise de sistemas complexos através de Redes Neurais Gráficas Simpleticas.
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Uma nova abordagem para lidar com condições de contorno dinâmicas em equações de onda.
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Um novo método melhora o desempenho de redes neurais para resolver equações complexas de física.
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Código avançado em Python facilita o estudo de PDFs de transversidade em física de partículas.
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Novos métodos combinam modelos simples com grades avançadas para uma análise eficiente do subsolo.
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O aprendizado de máquina tá mudando a forma como a gente estuda a hadronização na física de altas energias.
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Novos métodos melhoram a compreensão das interações de fônons com defeitos na rede de materiais.
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Este estudo foca em como as partículas reagem nas superfícies e os fatores envolvidos.
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