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The evaluation challenge at the heart of scientific AI
Classical accuracy metrics assume one correct answer per question. Language models (LLMs) and agentic AI break that assumption. Learn about evaluation approaches emerging for scientific AI.

数据完整性如何赋能人工智能进行专利检索
人工智能工具对于专利检索至关重要,但它们必须能够访问结构化、已索引的数据,才能提供可靠且全面的结果。

人工智能驱动的科学研究中的数据完整性
数据完整性和协调性为集成模型、大语言模型(LLMs)及其他类型的人工智能系统提供科学研究所需的正确且一致的数据。

实现科学数据人工智能成熟度的结构化框架
科学 R&D 团队在采用人工智能时面临着现实障碍。了解结构化数据、专家协作以及“成功三角”框架如何推动实现有意义的人工智能成熟度。

R&D 中人工智能准备就绪的五个标志
AI-powered solutions hold so much potential for faster scientific innovation, but there are key milestones organizations must achieve before they can move beyond the pilot phase. These five markers are the cornerstones of AI readiness.

计算机视觉通过分析大量视觉数据集推动更快速的突破
人工智能驱动的计算机视觉能够分析视觉数据集,这意味着在任何使用图像的领域都能实现更快速的创新,也就是说,如今几乎所有科学领域都适用。

集成式 AI 模型如何提升科研成果
了解集成模型这种与电影推荐系统同源的人工智能技术,如何变革科学研究与现有技术检索。

化学人工智能模型:绘制材料与生命科学领域蓝图
对超过 310,000 篇文献和专利的分析能告诉我们关于人工智能在科学领域兴起的哪些信息?了解人工智能在科学研究中的整合,并为研究人员、机构和政策制定者提供指导。

科学人工智能:推动前沿研究的六大趋势
了解人工智能技术的演进如何为从个性化医疗到石油化工等科学领域开启新的可能性。
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数据清洗与协调:创新的催化剂
了解人工数据整合如何通过增强预测模型、减少错误并加速突破来助力药物研究。

制药行业中的人工智能:数据策略助力药物重定位成功
了解制药行业中的人工智能如何通过利用暗数据、确保数据多样性以及提高数据质量来增强药物重定位。

Defining the path to TBK1 inhibition with QSAR modeling
Why are there no FDA approved TBK1 (TANK-binding kinase) inhibitors on the market, despite the key role it plays in the pathophysiology of many diseases.

How AI drug discovery is identifying TBK1 inhibitors
How QSAR modeling and machine learning identify potential new drug compounds for kinase inhibitors

Identifying emerging trends in nanotechnology research
Combining advanced technologies with human curation identifies emerging trends in nanotechnology research.

科学搜索引擎:为什么设计它们需要艺术和科学
揭示搜索引擎功能,在广度和精确度之间取得平衡,以实现有效的科学研究。

Emerging trends in global biothreat detection
Learn how emerging trends in AI are impacting CBRNE threat detection and mitigation.

Predicting and countering chemical threats: The strategic role of data-driven technologies
Data-driven technologies play a pivotal role in swift analysis and quick response to chemical threats.

Embracing the future of AI in the food industry
Discover how AI in the food industry is transforming production, innovation, and sustainability. Learn how AI can help you create smarter and more efficient food solutions.

人工智能在天然产物药物发现中的新兴角色
人工智能重新定义天然产物药物的发现。 了解机器学习技术如何从植物、微生物等中发掘出多种候选药物,从而加快发现速度

通过数字化转型减少浪费
了解数字化转型如何减少浪费,并通过重新利用废物副产品为公司创造新的收入来源。

通过药物制剂数据促进研发
制药制造商正在研究如何从暗制剂数据中获得见解,将曾经隐藏的知识转化为药物发现。

研发趋势:最大化利用暗数据,加强药物再利用
随着药物再利用市场迎来增长,制药公司正在研究如何从配方暗数据中培养见解,将曾经隐藏的见解转化为药物再利用创新。

化学工业的数字化转型:迈向可持续的未来
了解数字化计划如何变革化工行业,从而实现更快的创新和可持续发展的未来。

制药数据管理:揭示隐藏于黑暗中的突破性成果
制药行业的暗数据解锁策略。 通过数字化和知识管理揭示数据洞察,加速创新。

制药业的数字化转型:通过数字化解决方案改进研发工作
了解数字化举措如何变革制药行业,从而加快药物开发并扩大治疗选择。

在化学研发过程中解锁暗数据的力量:成功策略
化学研发中的暗数据解锁策略。通过知识管理和数据战略规划揭示数据洞察,加速创新。

预测性化学制剂反向工程轻松应对配方挑战
逆解配方是对已知配方的成分进行逆向工程的过程。 本出版物展示了预测模型中一致的、高度结构化的表示的价值。

研发中的暗数据:知识管理如何发现隐藏价值
Research and development teams amass huge quantities of complex data which, if exploited correctly, can be a useful information source to improve decision-making and drive innovation.

AI 药物开发技术的兴起
当本杰明·富兰克林说出那句名言 “如果你停止改变,那你就完了”时,其目标受众并非商业领导者。 然而,他的话很可能会引起当今快速发展市场中领导者的深刻共鸣,这些领导者了解到要使其企业蓬勃发展,他们必须准备好适应和迎接新技术。

解决全球专利制度的可持续性问题:人工智能在提高生产力中的作用
本白皮书探讨了全球专利局在寻求确保可持续发展和未来增长时面临的挑战和机遇。它专注于应用支持人工智能的工作流程解决方案,以提高生产力和专利质量。

预测新化学:高质量训练数据对提高预测反应精准度的影响
拜耳的科学家利用科学家策划的CAS反应,提高合成计划模型的预测能力,从而将他们的理解扩展到新的有用化学物质。

探索化学领域机器学习:趋势和机遇
了解人工智能 (AI) 和学习算法在化学领域的发展和障碍。
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