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什么是有效吸引并将人们留在研发职业中的东西
13 de Jan。 DE 2025-计算了现场栖息地的开发前生物多样性价值，要么：... 如果是，请说明生物多样性公制工具的出版日期...13 de Jan。 DE 2025-计算了现场栖息地的开发前生物多样性价值，要么：...如果是，请说明生物多样性公制工具的出版日期...
国际研发和I电池资金和电池KPIS的全球基准概述
自从第一次商业化和工业部署锂电池以来，国际电池行业和研发＆I社区的全球电力平衡已经发生了很大的转变。日本已成为液体电解质锂离子电池的早期技术领导者，但自2015年以来，其国内行业已经失去了对中国和韩国制造商的市场份额，这受益于强大的政府支持。尤其是中国一直在迅速创新其国内电池技术。最初，中国的电池政策非常集中，目的是在1时赶上领先的国家。此外，保护性政策导致许多以前与韩国和日本供应商合作的中国汽车制造商将其电池订单转移给了国内制造商，以便从慷慨的补贴中受益。这一方面在促进中国的家庭电池价值链的种植中起着至关重要的作用2。在借助一项综合政府补贴计划的帮助下，从原材料到组件制造，牢房和包装生产以及电动汽车应用的整个价值链的成熟度后，中国已成为世界上最大的电动汽车市场。2国际能源机构估计，中国约占电池电池的75％，阴极的70％和阳极材料材料全球生产能力的85％。3
中国对清洁技术研发和制造的大规模投资正在催化全球能源转型
电池的情况同样令人印象深刻。与大多数模块化技术一样，上线的制造能力越大，电池就越便宜，从而刺激更多需求，进而刺激对制造和创新的进一步投资，产生多米诺骨牌效应，导致价格通缩和能量密度惊人地提高。在过去 30 年里，电池价格下跌了 99%，仅在过去 10 年就下跌了 82% 以上。与此同时，电池密度却增加了 5 倍。电池容量每增加一倍，电池价格就会下降 19%，能量密度就会提高 7%。20
对 COVID-19 药物研发所采用的计算方法的综述
美国北卡罗来纳州教堂山市北卡罗来纳大学埃舍尔曼药学院。电子邮件：alex_tropsha@unc.edu b 加利福尼亚大学圣地亚哥分校，美国加利福尼亚州圣地亚哥 c 戈亚斯联邦大学药学系，巴西哥伦布省戈亚尼亚 d BenevolentAI，英国伦敦 e Collaborations Pharmaceuticals，美国北卡罗来纳州罗利 f 北卡罗来纳州立大学化学系，美国北卡罗来纳州罗利 g 卡内基梅隆大学化学系，美国宾夕法尼亚州匹兹堡 h 石溪大学应用数学与统计学系，美国纽约州石溪 i 墨西哥国立自治大学药学系，墨西哥墨西哥城 j 密歇根州立大学化学系，美国密歇根州东兰辛 k 新墨西哥大学内科系和 UNM 综合癌症中心，美国新墨西哥州阿尔伯克基 l 瑞典哥德堡大学风湿病与炎症研究系 m丹麦哥本哈根 n 俄罗斯莫斯科生物医学化学研究所 o 瑞士苏黎世瑞士联邦理工学院药学研究所 p 英国伦敦大学学院药学院 q 法国斯特拉斯堡大学化学系 r 澳大利亚维多利亚州墨尔本莫纳什大学莫纳什药学研究所 s 澳大利亚邦多拉拉筹伯大学拉筹伯分子科学研究所生物化学与遗传学学院 t 英国诺丁汉大学药学院 u 美国马里兰州贝塞斯达国家转化科学促进中心 v 加拿大不列颠哥伦比亚省温哥华不列颠哥伦比亚大学温哥华前列腺中心。电子邮箱：acherkasov@prostatecentre.com w 日本札幌北海道大学化学反应设计与发现研究所（WPI-ICReDD）
药物研发中的量子机器学习
本文探讨了量子机器学习 (QML) 在药物发现中的变革潜力。QML 利用量子计算和先进的机器学习来加速候选药物的识别、预测分子相互作用和优化化合物。关键应用包括高效虚拟筛选、分子模拟和预测建模。虽然前景光明，但 QML 面临着技术挑战，需要量子专家和制药研究人员之间的合作。总之，QML 提供了一种更快、更经济的药物开发途径，有可能重塑制药行业并推动医学科学的发展。
研发亮点 - IRCC
¡ 燃料电池电动汽车 (FCEV) 部件的优化尺寸方法：热管理系统由一个紧凑型散热器和一个热能存储单元组成，旨在解决“散热器尺寸过大”的问题，有助于设计更高效、更具成本效益的汽车冷却系统；该方法通过确定车辆中所需的最佳散热器尺寸，优化了 FCEV 的重量、成本和行驶里程；可以帮助制造商根据他们想要的是行驶里程和功率最小的低成本汽车，还是行驶里程和功率更高的高成本汽车，选择最佳解决方案；通过优化零件尺寸，可以将卡车等重型车辆的散热器尺寸缩小到比正常尺寸低近 2.5 倍
药物研发中的人工智能：最新进展和未来前景
摘要简介：人工智能 (AI) 启发了计算机辅助药物发现。机器学习（尤其是深度学习）在多个科学学科中的广泛应用，以及计算硬件和软件的进步等因素继续推动这一发展。对于人工智能在药物发现中的应用，最初的大部分怀疑已经开始消失，从而使药物化学受益。涵盖的领域：回顾了人工智能在化学信息学中的现状。本文讨论的主题包括定量结构-活性/性质关系和基于结构的建模、从头分子设计和化学合成预测。强调了当前深度学习应用的优势和局限性，并展望了用于药物发现的下一代人工智能。专家意见：基于深度学习的方法才刚刚开始解决药物发现中的一些基本问题。某些方法上的进步，例如信息传递模型、空间对称性保持网络、混合从头设计和其他创新的机器学习范式，可能会变得很普遍，并有助于解决一些最具挑战性的问题。开放数据共享和模型开发将在利用人工智能推动药物发现方面发挥核心作用。
附件 F. No. 223/90/2017 - 研发
该计划的目标是支持各种新能源和可再生能源领域的技术开发和示范研发项目，例如太阳能光伏系统、沼气系统、垃圾发电系统、风能系统、混合系统、存储系统、氢能和燃料电池、地热能等，最终目标是增加可再生能源在该国能源结构中的份额。这些项目有望使该行业具有国际竞争力，并使可再生能源发电供应实现自给自足/盈利。将支持用于农村、城市、工业和商业部门的交通、便携式和固定式应用等不同应用领域的新能源和可再生能源系统/设备/组件制造的技术开发和示范。
