1.1 QMLS 在药物研发行业的潜力 药物开发过程是一项漫长而昂贵的工作,通常需要数年时间和数十亿美元才能将新药推向市场。简化此过程的一种有前途的方法是使用基于量子的机器学习模拟 (QMLS)。QMLS 利用量子计算和机器学习算法的强大功能来模拟和预测复杂分子系统的行为,从而实现更高效、更准确的药物发现。根据 Patel 等人 (2019) 的一项研究,“QMLS 有可能显著减少与药物发现相关的时间和成本,同时提高新药候选物的成功率”[1]。Wang 等人 (2018) 的另一项研究发现,QMLS 可以“高精度地预测潜在候选药物的结合亲和力,从而减少昂贵且耗时的实验测试的需要”[2]。Li 等人的第三项研究发现,QMLS 可以“高精度地预测潜在候选药物的结合亲和力,从而减少昂贵且耗时的实验测试的需要”[3]。 (2017)还强调了 QMLS 在“识别新药物靶点和预测药物-靶点相互作用的影响”方面的潜力[3]。总体而言,QMLS 有可能通过提供更高效、更有效的新药发现方式,彻底改变药物开发行业。
前言 本文件旨在描述管理和维护混合/MCM(多芯片模块)微电路的 MIL-PRF-38534 QML 计划所需的程序。本文件适用于 DLA Land and Maritime 管理的 QML-38534,作为 MIL-PRF-38534 的合格活动。QML 计划提供了一种将军事和商业计划有效地结合成一个灵活系统的方法,并涵盖了广泛的性能等级。强烈建议制造商和用户使用标准微电路图纸 (SMD),以降低成本并缩短交货时间。我鼓励您为改进此或我们管理的 220 多个 QML/QPL(合格零件清单)提供意见。有关本文件任何部分的问题或澄清,请联系:美国邮政私人承运商(例如 UPS、FED EX 等)DLA Land and Maritime -VQ DLA Land and Maritime -VQ Robert M. Heber Robert M. Heber PO Box 3990 3990 East Broad Street Columbus, OH 43218-3990 Columbus, OH 43213 电话:(614) 692-0538 传真:(614) 692-6942 或 (614) 693-1658 电子邮件:robert.heber@dla.mil