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Jean-Pascal Tricoire 的“加速” - 施耐德电气
来源：施耐德电气™ 可持续发展研究所 (*) 能源相关和工业过程排放。10-15 Gt：基于对大约的评估。北美、欧洲、中国和亚洲经合组织国家在建筑、交通、工业和发电领域的能源相关二氧化碳排放量为 30 Gt
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。
Intencity：Grenoble中的Schneider Electry的示例性建筑
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