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已发布版本的引用（APA）：Jiménez-Luna，J.，Grisoni，F.， Weskamp, N. 和 Schneider, G. (2021)。人工智能在药物发现中的应用：最新进展和未来展望。药物发现专家意见，16(9)，949-959。https://doi.org/10.1080 /17460441.2021.1909567
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。关于人工智能在药物发现中的应用的最初怀疑态度已开始消失，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。重点介绍了当前深度学习应用的优势和局限性，以及对用于药物发现的下一代人工智能的看法。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，例如消息传递模型、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人工智能药物发现的进步中发挥核心作用。
To cite: Kerr JR, Schneider CR, Recchia G, et al . Correlates of intended COVID-19 vaccine acceptance across time and countries: results from a serie
抽象目标描述了接受Covid-19疫苗意愿的人口统计学，社会和心理关系。设置在2020年3月至2020年10月之间进行的在线调查系列。参与者通过在线专家小组提供者（n = 25 334）招募了12个不同国家 /地区的25个单独的国家样本（按年龄和性别符合国家的人口）。主要结局指标报告的意愿接受COVID-19疫苗接种。结果报告说，接收疫苗的意愿在样品中差异很大，范围从63％到88％。Multivariate logistic regression analyses reveal sex (female OR=0.59, 95% CI 0.55 to 0.64), trust in medical and scientific experts (OR=1.28, 95% CI 1.22 to 1.34) and worry about the COVID-19 virus (OR=1.47, 95% CI 1.41 to 1.53) as the strongest correlates of stated vaccine acceptance considering pooled data and最一致的国家之间的关系。在英国样本的一部分中，我们表明这些影响在控制了对疫苗接种的态度后是强大的。结论我们的结果表明，信任的负担在很大程度上取决于科学和医学界的肩膀，这对未来的Covid-19-19疫苗接种信息应传达以最大程度地提高吸收。
推荐引用 推荐引用 Schneider, Jacquelyn G.；Goldman, Emily O.；Warner, Michael，“十年：实施网络空间战略方针”（2020 年）。纽波特论文。 45.
ISBN 978-1-935352-73-0（平装本）美国徽标海军战争学院认证 Newport Paper No.45，十年：实施网络空间战略方法，由 Jacque lyn G. Schneider、Emily O. Goldman 和 Michael Warner 编辑，ISBN 978-1-935352-73-0（平装本），为美国官方本出版物的海军战争学院版。未经编辑（或编辑指定人）海军战争学院出版社的明确书面许可，严禁使用美国海军战争学院徽标和 ISBN 978-1-935352-73-0。复制和分发受 1976 年《版权法》和美国适用条约的约束。本作品全部或部分副本必须明确标注，并必须注明作者、系列、全名和美国海军战争学院。有关商业使用和版权，请联系海军战争学院出版社。
医学研究中人工智能的报告指南 J. Peter Campbell, MD, MPH、Aaron Y Lee, MD, MSCI、Michael Abràmoff, MD、Pearse A. Keane, MD, FRCOphth、Daniel SW Ting, MD PhD 和 Michael F. Chiang, MD 资金支持：JPC 和 MFC 得到美国国立卫生研究院 (马里兰州贝塞斯达) 的 R01EY19474、R01EY031331、K12EY027720 和 P30EY10572 的支持；以及防盲研究 (JPC) 的无限制部门资金和职业发展奖的支持。AYL 得到 NIH/NEI K23EY029246、NIH P30EY10572 和防盲研究的无限制拨款的支持。赞助商/资助组织未参与本研究的设计或实施。财务披露：Michael D Abramoff，IDx（I、F、E、P、S）、Alimera（F）。J. Peter Campbell，Genentech（F）。Aaron Y Lee，美国 FDA（E）、Genentech（C）、Topcon（C）、Verana Health（C）、Santen（F）、Novartis（F）、Carl Zeiss Meditec（F）。Pearse A. Keane，DeepMind Technologies（C）、Roche（C）、Novartis（C）、Apellis（C）、Bayer（F）、Allergan（F）、Topcon（F）、Heidelberg Engineering（F）。Daniel Ting，EyRIS（IP）、Novartis（C）、Ocutrx（I、C）、Optomed（C）。通讯作者：Michael F Chiang 地址？联系方式？
医学研究中人工智能的报告指南 J. Peter Campbell, MD, MPH、Aaron Y Lee, MD, MSCI、Michael Abràmoff, MD、Pearse A. Keane, MD, FRCOphth、Daniel SW Ting, MD PhD 和 Michael F. Chiang, MD 资金支持：JPC 和 MFC 得到美国国立卫生研究院 (马里兰州贝塞斯达) 的 R01EY19474、R01EY031331、K12EY027720 和 P30EY10572 的支持；以及防盲研究 (JPC) 的无限制部门资金和职业发展奖的支持。AYL 得到 NIH/NEI K23EY029246、NIH P30EY10572 和防盲研究的无限制拨款的支持。赞助商/资助组织未参与本研究的设计或实施。财务披露：Michael D Abramoff，IDx（I、F、E、P、S）、Alimera（F）。J. Peter Campbell，Genentech（F）。Aaron Y Lee，美国 FDA（E）、Genentech（C）、Topcon（C）、Verana Health（C）、Santen（F）、Novartis（F）、Carl Zeiss Meditec（F）。Pearse A. Keane，DeepMind Technologies（C）、Roche（C）、Novartis（C）、Apellis（C）、Bayer（F）、Allergan（F）、Topcon（F）、Heidelberg Engineering（F）。Daniel Ting，EyRIS（IP）、Novartis（C）、Ocutrx（I、C）、Optomed（C）。通讯作者：Michael F Chiang 地址？联系方式？
研究报告 - OTH Amberg-Weiden
当前研究和转移的中心焦点是人工智能。学习和适应性系统不仅永久地改变了经济，也永久地改变了我们的社会，并将继续如此。我们的研究人员正在研究这项关键技术，这对于我们的大学地区及其中型公司尤其相关且具有挑战性，并且正在研究，例如，例如，用于为基于人工智能的分析方法生成测量数据的测试平台、自动驾驶车辆雷达模块的人工智能处理器架构或分析关联规则以检测临床数据中具有统计意义的医疗风险模式。
Intencity：Grenoble中的Schneider Electry的示例性建筑
•端到端系统生态构成实验室，在我们的报道或实验过程中，在介绍或实验过程中，与内部客户或访问者有关新数字系统的一些创新，与分析，大数据，机器学习，“边缘”解决方案有关。这些创新是通过客户遇到的问题及其代表的附加价值讨论的。•Stallman实验室，专门针对网络安全，在网络领域将测试Schneider Electric Products和Systems的阻力。•IoT传感器实验室，用于测试和IoT系统所需的智能传感器的演示。
Ventresca&Seidel (2020) TMO 教学笔记 - Rev02
简介在新兴技术错综复杂、市场和全球政治发生剧烈变化、各行各业对组织创造价值和获取价值的要求发生变化的时代，如何引领创新战略？本说明概述了作为牛津战略与创新文凭课程第 2 模块：创新战略的一部分而开发的综合框架。研究人员、经验丰富的高管和创新大师提供了丰富的框架，有助于应对领导和管理创新这一挑战。在本说明中，我们概述了牛津大学为这项工作提供的工具包。我们介绍了一种结合技术动态、新兴市场和组织能力研究与实践的综合方法，我们将这个框架概括为 TMO。与过去试图找到制定创新战略方针的“最佳方法”的方法相比，我们的工作倡导管理者在技术、市场和组织三个相互交织的研究机构之间进行思考和整合（图 1）。
