XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System发现自己
Maitotoxin的发现和合成。
总合成的简短历史。当弗里德里希·沃勒（FriedrichWöhler）首先偶然地发现了一种在1828年不使用生物体中的过程而合成尿素的方法时，化学领域永远改变。1通过反驳生命力理论，该理论是由JönsJacob Berzelius在1809年创建的，并指出，只能通过在生物中使用“生命力”来创建有机化合物，科学家现在有动力发现新的方法可以在先前在自然界中发现的实验室中创建各种化学品。2来自19世纪的一个值得注意的例子是赫尔曼·科尔贝（Hermann Kolbe）的乙酸的合成。从二硫化碳中的这种看似简单的分子的合成标志着合成化学史上的重要时刻。虽然尿素是一种简单的含碳的分子，但乙酸的产生首先证明了产生碳碳键的生存能力。3在同一世纪，可能合成的化合物的复杂性进一步扩展，最著名的是Fischer在1890年的葡萄糖合成。4
发现欺诈记录
疫苗接种由有疫苗接种欺诈历史的供应商进行。 学生似乎很快就遵守了规定。 所需疫苗来自通常不提供儿童免疫接种的诊所（例如顺势疗法或助产诊所）。 来自纽约州或纽约市的从业人员的免疫接种，但莫名其妙地不在纽约州免疫信息系统或全市免疫登记册中（注意：疫苗供应商必须在接种后 14 天内向数据库提交疫苗接种信息）。 纽约州免疫信息系统或全市免疫登记册记录不完整或与纸质记录不一致。 疫苗接种日期不符合疾病控制中心 | 免疫实践咨询委员会的时间表。 医疗保健从业人员距离学生居住/上学地点不在合理距离内。 实验室结果不一致，例如滴度没有意义。 在接种疫苗或医疗豁免时，执业医生的模式不符合常规。 医生为在 2019 年 6 月之前已获得非医疗豁免的学生签发了大量医疗豁免。 学生每年都提交相同的医疗豁免，但禁忌症本应在诊断中得到解决或进展，或者根据免疫实践咨询委员会的免疫禁忌症指南 | 疾病控制中心，该豁免无效。 由之前为相关学生签署了未经批准的医疗豁免的医生（或为学校或学区的其他学生签署了数量不成比例的医疗豁免申请）接种的疫苗。 多名学生从同一医生处获得具有类似禁忌症的医疗豁免。
DGSOM发现AOC
欢迎来到发现！UCLA发现年是医学生的指导驱动的学术经验。无论您选择填写高级学位还是UCLA集中度领域之一，Discovery都会为您提供感兴趣的专门时间，培训和社区，以加深和增强您的医学院体验，并为您提供充实的医疗职业。通过该计划，在我们杰出的教师导师的协助下，您将能够利用一系列科学方法来解决您感兴趣的问题中的问题，从而创建和传达新知识。您将有机会单独和协作，利用各种分析工具来帮助您实现目标。此外，在整个发现过程中，您将获得自我指导的，终生学习和学术的态度和技能。发现年最终在一个学术项目中，您将能够与我们的学术界分享。在整个发现中，我们旨在激发您的好奇心并发展批判性思维技能，这些技巧将在医学院及其他地区为您提供良好的服务。
化学合成与材料发现
摘要 功能材料影响着我们生活的各个领域，从电子和计算设备到交通和健康。在本期《观点》中，我们研究了合成发现与它们所实现的科学突破之间的关系。通过追溯一些重要实例的发展，我们探索了这些材料最初是如何和为何合成的，以及它们的效用后来是如何被认可的。确定了三种常见的材料突破途径。在少数情况下，例如铝硅酸盐沸石催化剂 ZSM-5，通过使用基于早期工作的设计原理取得了重要进展。也有一些偶然的突破案例，例如巴基球和 Teflon R。然而，最常见的是，突破重新利用了一种已知的化合物，而这种化合物通常是出于好奇或为了不同的应用而制造的。通常，合成发现比功能发现早几十年；关键的例子包括导电聚合物、拓扑绝缘体和锂离子电池电极。简介 我们的观点探索了合成具有独特晶体结构的新型物质成分以何种方式带来材料发现和技术应用的重要进展。 初始合成本身就是一项化学发现，通常先于相关功能的实现，这可视为材料科学领域的一项发现。在少数情况下，后者是指获得一种具有新形态（通常是纳米级）的著名化合物。由石墨形成石墨烯，以及由 CdSe 等半导体创建量子点就是重要的例子。我们将表明，在许多情况下，材料科学的突破发生在与最初合成动机无关的领域。例如，锂钴氧化物 Li x CoO 2 自 1980 年代以来已发展成为可充电锂电池的主要电池阴极家族，而它最初在 1950 年代因其不寻常的磁性而被研究。事实上，我们发现许多例子，从最初的化学合成到重要材料应用的实现之间的时间间隔长达几十年。
药物发现的快捷方式
对于大多数人蛋白质，没有已知的分子可以化学结合它们（所谓的“配体”）。配体通常代表了药物开发的重要起点，但是这种知识差距严重阻碍了新型药物的发展。CEMM的研究人员与辉瑞公司合作，现在已经利用并缩放了一种测量数百个小分子与数千种人类蛋白质的结合活性的方法。 这项大规模研究表明，现在可以探索成千上万种配体 - 蛋白质相互作用，以开发化学工具和治疗剂。 此外，由机器学习和人工智能提供支持，可以公正地预测小分子如何与活体细胞中存在的所有蛋白质相互作用。 这些开创性结果已发表在《科学》杂志（doi：10.1126/science.adk5864）上，并且所有生成的数据和模型均可免费使用。 所有药物中的大多数是影响蛋白质活性的小分子。 这些小分子（如果有充分的理解）也是表征蛋白质行为并进行基本生物学研究的宝贵工具。 鉴于这些基本作用，令人惊讶的是，对于所有蛋白质中，超过80％的蛋白质中，迄今为止尚未鉴定出小分子粘合剂。 这阻碍了新型药物和治疗策略的发展，但同样可以阻止对健康和疾病的新生物学见解。 “我们惊讶地看到人工智能和机器学习如何提高我们对人类细胞中小分子行为的理解CEMM的研究人员与辉瑞公司合作，现在已经利用并缩放了一种测量数百个小分子与数千种人类蛋白质的结合活性的方法。这项大规模研究表明，现在可以探索成千上万种配体 - 蛋白质相互作用，以开发化学工具和治疗剂。由机器学习和人工智能提供支持，可以公正地预测小分子如何与活体细胞中存在的所有蛋白质相互作用。这些开创性结果已发表在《科学》杂志（doi：10.1126/science.adk5864）上，并且所有生成的数据和模型均可免费使用。所有药物中的大多数是影响蛋白质活性的小分子。这些小分子（如果有充分的理解）也是表征蛋白质行为并进行基本生物学研究的宝贵工具。鉴于这些基本作用，令人惊讶的是，对于所有蛋白质中，超过80％的蛋白质中，迄今为止尚未鉴定出小分子粘合剂。这阻碍了新型药物和治疗策略的发展，但同样可以阻止对健康和疾病的新生物学见解。“我们惊讶地看到人工智能和机器学习如何提高我们对人类细胞中小分子行为的理解为了缩小与辉瑞公司合作的CEMM的研究人员扩展并扩展了一个实验平台，使他们能够测量数百个具有各种化学结构的小分子与活细胞中所有表达的蛋白质相互作用。这产生了数万个配体 - 蛋白质相互作用的丰富目录，而现在可以进一步优化，以代表进一步的治疗性发育的起点。在他们的研究中，由CEMM Pi Georg Winter领导的团队通过开发细胞转运蛋白的小分子粘合剂，细胞降解机制的成分以及参与细胞信号转导的渗透蛋白的成分来说明这一点。此外，开发了利用大型数据集，机器学习和人工智能模型，可以预测其他小分子如何与活体细胞中表达的蛋白质相互作用。我们希望我们的小分子 - 蛋白质相互作用和相关的
发现35个挑战的结果
巴黎，2015年2月10日，法国新闻稿2030：在2月6日至11日在巴黎举行的AI上，发现35个挑战“融合IA”的挑战的结果，秘书长Bruno Bonnell，秘书长，投资中将，负责法国2030年的投资，启动了35个挑战。2月10日在大宫殿的各个序列中，在2月11日在F站的AI工作日，运营商将详细介绍这些作品。在发布两个月后，选择的35个挑战表明了他们提供针对社会问题服务的原始AI方法的能力，同时将国际生态系统围绕共同的翼展目标结合在一起。这些雄心勃勃的挑战表明了全球创新生态系统的共同仿真：它们发生在埃塞俄比亚，科特迪瓦，摩洛哥，印度，美国，加拿大，加拿大，英国，波兰，波兰，丹麦，德国，德国，法国。旨在增强国际AI计划为共同利益服务，这35项挑战旨在提高主要技术锁并满足大规模社会问题：