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Estudo revela como gotas d'água se comportam em superfícies com óleo, impactando várias áreas.

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Uma olhada no comportamento de misturas coloidais carregadas e suas propriedades.

Explorando o impacto da temperatura nas propriedades e aplicações do gel de viologeno.

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O UNIFAC 2.0 melhora as previsões de misturas químicas usando técnicas avançadas.

Explorando o comportamento e o potencial de nanopartículas magnéticas em várias áreas.

Pesquisas destacam pigmentos microbianos de resíduos agrícolas como soluções de corantes ecológicos.

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Explorando o papel da otimização bayesiana na engenharia química.

Pesquisadores sintetizam novos intermetálicos de plutônio, revelando comportamentos magnéticos intrigantes.

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Aproveitando NMPC pra performance ideal em operações de eletrólise alcalina.

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Hidratos podem ser os protagonistas no nosso futuro energético e na ação climática.

Um novo método usa aprendizado de máquina pra previsões químicas atmosféricas mais rápidas.

Pesquisas mostram a formação e o potencial dos hidratos de dióxido de carbono.

Um olhar sobre o comportamento de fluidos poliméricos através do modelo FENE compressível.

Rag2Mol aumenta a eficiência da descoberta de medicamentos ao integrar métodos de recuperação e aprendizado de máquina.

Como a concentração de sal impacta o potencial de superfície de metais em soluções.

Pesquisas mostram como partículas irregulares podem formar estruturas quasicristalinas únicas.

Um novo framework combina controle PID e aprendizado por reforço pra melhorar a gestão de processos químicos.

Estudo revela fatores que afetam a estabilidade de filmes líquidos em imersão.

Uma olhada nos fatores que influenciam a viscosidade dos líquidos e suas aplicações.

HTOCSP acelera previsões para estruturas cristalinas orgânicas usando métodos automatizados.

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Soluções sustentáveis para produção química usando biologia sintética estão em alta.

Métodos inovadores melhoram a compreensão de misturas líquidas em várias aplicações.

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Um novo método melhora o estudo de ligas multicompontes complexas.

Estudo revela compartilhamento de dados eficiente em modelos de ML para tecnologia de baterias.