Rapidez no SciFinderⁿ

Mecanismo de relevância

O SciFinderⁿ é o mecanismo de relevância química mais avançado do setor. Ele pode aumentar a eficiência de sua equipe de pesquisa porque consegue pensar como ela. Mecanismos de relevância como o SciFinderⁿ são mecanismos de pesquisa avançados que aumentam a significância de cada pesquisa. Com o auxílio de algoritmos, o mecanismo pode levar em consideração parâmetros específicos e o contexto da pesquisa para gerar resultados mais precisos. 

Imagine o impacto na produtividade de P&D se os pesquisadores pudessem usar na pesquisa de laboratório o meio dia por semana que passam buscando informações para alavancar suas descobertas?

O mecanismo de relevância do SciFinderⁿ aumenta a velocidade de sua equipe porque é aguçado e refina a pesquisa, diminuindo o tempo de busca. Isso melhorará a taxa de pesquisa e desempenho, permitindo que as descobertas sejam divulgadas mais rapidamente. 
Respostas confiáveis de fontes validadas e as pesquisas mais recentes ficam acessíveis. O mecanismo de relevância do SciFinderⁿ ajuda a reduzir a carga de trabalho com mais eficiência porque entende as necessidades do pesquisador. 

Philippe Y. Ayala explica como os mecanismos de relevância podem solucionar o problema quando "o progresso da pesquisa pode ser comprometido se documentos e dados científicos importantes não puderem ser rapidamente encontrados".

Philippe Y. Ayala

Aprendizado de máquina

O SciFinderⁿ amplia a potência do aprendizado de máquina para conquistar e manter uma vantagem competitiva para sua organização. O aprendizado de máquina do SciFinderⁿ acelera a inovação e o crescimento ao mesmo tempo que aumenta a eficiência e reduz os custos.   

O SciFinderⁿ é uma plataforma que utiliza ferramentas preditivas que aumentam a eficiência dos algoritmos e big data de aprendizado de máquina, permitindo que os cientistas possam buscar produtos e condições específicas com muito mais rapidez e precisão do que fariam usando métodos manuais. 

Até os químicos mais experientes só conseguem fazer previsões com base em sua experiência pessoal e nos dados disponíveis. 

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