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CASの特集記事、ケーススタディとホワイトペーパーのコレクション。 そして科学リサーチや情報テクノロジーを網羅したニュースやトレンド、など。

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Resources

A collection of feature articles, case studies, and whitepapers from CAS. News and trends spanning scientific research and information technology.

リソース一覧

データの質は人工知能と機械学習にとって公然の秘密のソース

人工知能の到来は未来のことのように感じられてきましたが、現実には多くの会社がすでに人工知能イニシアチブを取り入れています。 特に科学的研究開発の領域でそう言えます。 ここ何年かで、定量的構造活性相関モデルからゲノミクスに至るまで、全てにおいて機械学習や人工知能イニシアチブが大きく増加しています。 2018年の調査によれば、人工知能の導入は2017年の38%から2018年の61%へと、急増しています。 これは、医療、製造、金融サービスを含む様々な業界で起きました。 しかし、最も早い時期に導入したところでは、導入を成功させるうえで最も大きな課題はデータ、特に人工知能イニシアチブのためのデータへのアクセス、保護、統合、そして準備であったとしています。

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T型から鍵型へ。今日のイノベーション人材の変貌

I型とT型の専門家は常に求められていますが、今日ではほとんどの専門家は1つの事だけが得意であっても成功できるとは限りません。 新しい人材を採用する際、組織では「鍵型」の候補者を求める事が多くなってきました。 それでは、業界全体で個人や組織はどうしたらその「鍵型」になれるのでしょうか。

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治療用融合タンパク質の可能性を最大限に引き出す：前進に役立つ研究開発の洞察

このブログの寄稿者でもある情報科学者のインツー・リー博士によると、 患者への医薬品の提供を加速させるための革新的な取り組みを求めている企業は、この分野における急速な発展に乗り遅れないようにしなければならないと述べています。 CASは、国立科学図書館、中国科学院（NSL）と共同で、治療用融合タンパク質の全体像を把握し、最も有望な機会を特定できるように設計された治療融合用タンパク質についてのホワイトペーパーを作成しました。 ここでは、この有用なリソースからの注目すべき点とその洞察について取り上げ、貴社ビジネスが競争上優位な立場となるには、これら情報がどの様に役立つかについて説明します。

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データモデリング：将来のAI技術における基本中枢

貴社のデータが編成、保存され、その中のデータ関係がデータモデルによって定義される方法 効果的なモデルは、組織全体のユーザーがビジネスの運営方法を簡単に理解できるようにします。 これは、個人的なビジネスライン(LOB)や組織内の業務の境界を越えて適用された場合に、最大の価値を実現する、ほとんどすべての価値の高いビジネスソリューションにおける要です。 このデータモデルは、将来のビジネスクリティカルなプロジェクトの成功にあたり、情報管理の戦略的な柱となるものです。

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助成金からエンジェル投資家まで：研究の投資への可能性を解き放つ

研究のゴールが何であるかに関わらず、貴組織の研究から最大の価値を得るためには、その分野に精通していることが重要です。 貴組織が求めているのが政府の助成金であれ、投資家の支援であれ、または大きなR&D組織内での投資であれ、最新の情報を使って効果的な提案ができるようになっている必要があります。

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グローバル傾向の追跡：グラフェンの可能性を追う

グラフェンは奇跡の物質、現代化学のスーパーヒーローと謳われています。 2004年に最初に分離されてから、研究者はグラフェンの類い稀な可能性を実用化し、最初の商業的アプリケーションを開発しようと、世界規模の競争を続けています。

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産学協同 - 創薬に適したつながり

産学協同モデルでは多くのケースで成功が見られる一方、その発展には課題もあります。 基本的に、学界と産業界は、両者による共同研究の成功に弊害となるような、全く異なる文化を発展させて来ました。
ここでは、産学協同の成功において課題となる3つの事柄に焦点を当て、これらを克服するためのアイデアについて提案してみます。

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