人工智能领域的投资创下了历史新高，但许多企业却很难看到显著收益。科学信息的多重复杂性更让其难上加难。根据大量优质、结构化且丰富的数据进行优化后，机器学习能够带来更准确的预测、提高转换率并推动数据驱动的决策。
我们的定制服务提供必要的数据、见解和技术，以加速药物发现，推动材料创新，实现研发变革。
人工智能领域的投资创下了历史新高，但许多企业却很难看到显著收益。科学信息的多重复杂性更让其难上加难。根据大量优质、结构化且丰富的数据进行优化后，机器学习能够带来更准确的预测、提高转换率并推动数据驱动的决策。
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数据模型可以定义您数据的整理和存储方式以及内部的数据关系。有效的模型可以让贵组织上下的用户轻松理解业务的运营方式。它是几乎每一个高价值业务解决方案的关键，如果跨越组织内个人业务范围 (LOB) …
人工智能的前景一直感觉更像是一种未来状态，但事实上很多公司都已经采纳人工智能计划。科学研发领域尤其如此。在过去几年中，从 QSAR 模型到基因组学，机器学习和人工智能在各个领域都有了巨大的增长。一项 2018 年的研究显示，人工智能的采纳率急剧增加，从 2017 年的 38% 增至 2018 年的 …
AI and machine learning are showing great promise for enhancing research productivity in many disciplines. However, there are still many …
人工智能 (AI) 经常被称为未来的潮流。但是，毫无疑问，这些新兴技术已经在我们的日常生活中发挥了重要作用——从个性化的电影和书籍推荐，到与虚拟助理的无缝对话，如亚马逊的 …
Learn how getting big data enrichment right in scientific fields still requires human intelligence.
机器学习应用广泛，裨益良多，目前大多数研发组织都在大力发展数字策略，努力在材料科学领域实施机器学习。然而，这些团队面对的挑战在于科学数据往往十分复杂，且不连贯。机器学习系统依赖于结构清晰的高质量数据，因此就会造成问题。那么，材料科学公司可以如何有效应用机器学习，加速创新和发展呢？
今年，我有幸在华盛顿举办的《华尔街日报》健康论坛上主持了以“管理医药健康研发中的人工智能预期”为主题的论坛，医疗健康技术行业的领袖们参加了该论坛。在会议过程中，我们避免进行不切实际的讨论，重点讨论了人工智能在医药健康领域的四个最重要机会。
巴西国家工业产权局 (INPI) 和 CAS 签署了正式的技术合作协议，将测试并优化 CAS 技术的应用，加快专利审查速度。
仅仅使用内部数据可能会导致生成创新型机器学习预测所需的特定电子、结构和设备属性缺失。了解一下这家公司如何定制标引数据，从而扩大其受限的科研布局视野。
强大的数据平台能够在需要的时间和地点整合有价值的研发数据。但是，管理科学数据需要专业知识。东丽株式会社(Toray)是行业领先的材料公司，其研究人员通过美国化学文摘社(CAS)的专业培训掌握数据管理的关键原理。
数据又多又好，这很明显，但如解读数据的方法并不明显。编码要求具备非常专业的化学知识。CAS 的科学家专业功底深厚，利用其描述符可获得更好的结果。
Alpha Lee 博士联合创始人/首席科学官PostEra
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