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World File Search System基本特性
技术硕士（制造工程）- 4 年级和 5 年级
本课程的主要目标是使学生能够利用塑性和剪切原理分析传统加工过程，同时考虑速度、进给和切削深度、刀具几何形状、材料和冷却液的使用等工艺参数。 学生将能够通过基于物理定律的模型分析传统加工的机械和热方面。 他们还将了解刀具磨损的类型及其对工艺性能的影响以及克服这些问题的技术。 课程内容： 切削刀具的几何形状：不同参考系统中的车削、铣削和钻削；单点刀具、钻头和铣刀的切屑形成机制；断屑器；切削力的估算：理论和实验测定；斜切削：切屑流的方向，斜切削的 Merchant 解决方案；加工中的发热源，切削温度的测量和建模，切削液及其特性；切削刀具：基本特性和各种刀具材料，刀具磨损和失效的机制；加工过程的经济学；加工中的振动和颤动及其补救措施；表面粗糙度和表面完整性，用于评估表面完整性的特征；磨削：切屑形成机制；力和比能的建模；温度测量和热建模；以及机械加工、磨削中残余应力的评估；测量仪器和技术。推荐书籍：《金属切削：理论与实践》，A Bhattacharyya 著，New central book agency 出版，2010 年《金属切削原理》，MC Saw 著，牛津大学出版社出版，2002 年《机械加工与机床》，AB Chattopadhyay 著，Wiley India 出版，2011 年《机械加工与机床基础》，Boothryd 和 Knight 著，第 2 版，Markel Dekker Inc 出版，1989 年《机械加工过程基础：传统和非传统》，Hassan Abdel-Gawad El-Hofy 著，CRC Press 出版，2006 年。《制造过程》，JP Kaushish 著，PHI Learning 出版，2010 年《制造过程 1：切削》，Fritz Klocke 著，Aaron Kuchle Springer 出版，2011 年
2024 年 ASCR 领导力计算挑战奖名称
Perlmutter-CPU 上的 394,008 个节点小时 研究摘要：激光束在等离子体中不受阻碍地长距离传播对于高能量密度 (HED) 实验和惯性约束聚变的成功至关重要。然而，这种传播可能会受到多种激光-等离子体不稳定性的影响。由螺旋激光束驱动的等离子体波的拓扑结构提供了以前未探索过的对激光-等离子体相互作用的控制水平。与传统光束不同，螺旋激光束可以与等离子体交换角动量并激发螺旋等离子体波。这些等离子体波的螺旋拓扑从根本上改变了它们与电子和离子的相互作用，改变了不稳定性的发展和特性，包括增长率、阈值和饱和度。该项目的研究计划结构复杂，从暖螺旋等离子体波的基本特性开始，逐渐发展到单个散斑中的激光等离子体不稳定性。由于其场结构的性质，螺旋激光束和螺旋等离子体波必须以 3D 形式模拟。该项目将采用 3D 粒子胞内 (PIC) 模拟来捕捉相关物理现象。在 OMEGA 和 NIF 等高能激光设施中产生螺旋光束的新兴能力强调了及时检查螺旋激光驱动器对缓解激光等离子体不稳定性的影响的重要性。我们对螺旋光束驱动的激光等离子体不稳定性的研究由美国能源部 (DOE) 的两个项目资助：高能密度实验室等离子体项目 (DOE/SC/FES/HEDLP) 和通过高级计算进行科学发现项目 (DOE/SC/SCiDAC)。该项目针对 DOE 感兴趣的特定领域是“等离子体的非线性光学和激光-等离子体相互作用”，以促进聚变能科学。支持该提案的 SCiDAC 项目旨在解锁百亿亿次超级计算机上惯性聚变能量相关模拟中的动力学效应。该项目还将为研究生提供培训，让他们将高性能计算应用于激光-等离子体相互作用的研究。
研究纳米金属的特征和特性...
抽象的纳米技术是一门快速发展的科学学科，有望通过其在纳米医学中的应用来增强人类的福祉。它描述了用于精确操纵原子和分子以创建具有纳米级尺寸的新材料的技术。纳米颗粒（NP）的通常尺寸范围为1-100 nm。由于纳米颗粒在预防感染方面很重要，因此可以用作具有抗菌特性的治疗性纳米载体。本文回顾了几种纳米金属氧化物的各种生产技术，特征和生物学用途（铁，氧化铁，二氧化钛，氧化锌和氧化镉）的文献。纳米颗粒及其应用的利用率将由于可用于生物修改的成本效益方法而增长。由于其特殊品质，纳米颗粒在几个科学领域都有帮助，包括生物学，材料科学，工程，电子学和食品科学。研究人员因其益处而对纳米技术产生了兴趣，尤其是其在医疗保健系统中的潜在用途，以改善诊断和治疗。关键字：金属纳米颗粒，纳米颗粒作为半导体，ZnO，兴奋剂，催化气体传感器引言纳米科学和纳米技术非常引起了科学社会的兴趣，因为它们在各个领域的出色效果，例如传感器，Optoelectronics，Optoelectronics，Electectronics，Electronics，Electronics，catalysts uss of。“纳米科学”一词是关于纳米量表上物质颗粒和结构的研究。纳米颗粒在科学文献中非常有成就。通常，纳米科学涵盖了材料科学，物理科学，化学科学和工程等广泛领域。它成为最小的受控普通物体，其进一步以牛顿的运动定律为特征，但是这些纳米颗粒变得比普通原子或分子更大，这些原子或分子被量子力学进一步研究。纳米颗粒具有来自较大颗粒的各种基本特性，例如具有比散布良好的纳米颗粒大于0.5 µm的颗粒。球体样纳米颗粒，并用良好的原子排列显示纳米晶体颗粒。执行纳米材料，例如颗粒的大小，形状和纹理参数以及材料的适用性。纳米技术已成为有利于人类的合适，增长最快的技术。
结构过渡，电动传输和电子...
原子结构和电子带结构是理解超导性机理的基本特性。在双层ruddlesden-popper镍3 ni 2 O 7中发现压力诱导的高温超导性，在高达44.3 gpa的压力下，三层镍4 ni 3 O 10的原子结构和电子带结构。从单基线性P 2 1 /A空间组到四方I 4 /mmm左右的被识别出大约12.6〜13.4 GPA，并伴随着7K以下的电阻下降。密度功能理论的计算表明，NI 3 D Z2圆锥形的粘结状况可能会在高压级别上跨度，这可能使fermi级别的稳定性能够在高压下进行，从而使这可能会导致高压级别，从而使其能够高高地构成，从而使得较高的压力均可在高压级别上进行，从而使其能够高出范围。 4 Ni 3 O 10。 Trilayer Nickelate La 4 Ni 3 O 10与BiLayer La 3 Ni 2 O 7显示出一些相似之处，并具有独特的特性，为研究镍盐中超导性的潜在机制提供了一个新的平台。 关键字：LA 4 Ni 3 O 10，高压，同步子X射线衍射，结构过渡，DFT计算被识别出大约12.6〜13.4 GPA，并伴随着7K以下的电阻下降。密度功能理论的计算表明，NI 3 D Z2圆锥形的粘结状况可能会在高压级别上跨度，这可能使fermi级别的稳定性能够在高压下进行，从而使这可能会导致高压级别，从而使其能够高高地构成，从而使得较高的压力均可在高压级别上进行，从而使其能够高出范围。 4 Ni 3 O 10。Trilayer Nickelate La 4 Ni 3 O 10与BiLayer La 3 Ni 2 O 7显示出一些相似之处，并具有独特的特性，为研究镍盐中超导性的潜在机制提供了一个新的平台。关键字：LA 4 Ni 3 O 10，高压，同步子X射线衍射，结构过渡，DFT计算
强相关的2D材料的光电研究
对二维材料中强相关物质的研究已成为探索冷凝物理物理学以及新型设备平台的设计的激动人心的前景。Moiré工程具有2D层具有层间扭曲角度，已被证明是工程电子相关性的强大工具。在魔术角扭曲的双层石墨烯中，石墨烯层之间的扭曲角1.1◦产生Moiré超晶格电位。平坦的电子带出现在费米水平上，其中各种相互作用驱动的多体量子相可以出现。在二维中研究强电子相关性的另一个途径是将本质相关的散装晶体剥落到原子极限中。2D HET-腐蚀中强相关系统的光电子响应是一种强大的探针，因为它可以洞悉这些系统中电子传输属性和基本的轻质 - 摩擦相互作用。在本文中，我们研究了两种密切相关的2D材料：MATBG和Cuprate超导体BI 2 SR 2 SR 2 CACU 2 O 8-δ（BSCCO-2212）。我们利用不同的光电技术来研究MATBG平面带中相关电子的基本特性，以及二维BSCCO-2212层的潜力，以用于量子传感中的应用。首先，我们通过其热电传输研究了MATBG平面带的电子光谱。我们使用光激发来诱导平面电子中的热梯度，从而产生电荷电流。我们报告了异常的热电学，这为在牢固相互互动的扁平带中局部和脱位的电子状态共存提供了有力的证据。接下来，我们使用频率分辨的光电固定技术研究MATBG扁平带中热载体冷却的动力学。引人注目的是，我们发现热载体可以有效地将能量放松到低温温度下。与双层石墨烯样品相反。我们提出了一种新型的MATBG中热载体的Umklapp Electron-Phonon散射机制，由MoiréSuperElstrattice潜力实现。最后，我们探索了基于超薄BSCCO-2212薄片的高t c的超导光电探测器的发展。我们制造的高质量样品在电信波长下表现出色。我们在自由空间和波导耦合器件中观察到在T = 77 K处的快速和敏感的辐射响应，以及通过非透明测量，雪崩检测机制在T = 20 K时在T = 20 K处观察到单光子敏感性。
温度对碳纤维/聚醚酮复合材料的蠕变行为的影响
聚苯乙烯酮（PEEK）是一种具有高机械性能，出色的耐热性，耐化学性和低热稳定性和可传播性（良好绝缘）的材料。所有这些特性都使许多领域中使用的材料，例如航空航天工程，电子，汽车工程，化学工业，医疗设备。除了用作纯树脂外，还可以用各种增强材料（例如玻璃纤维，碳纤维，石墨等）加固。较高的制造成本意味着该材料主要用于需要高性能的应用。由用碳纤维加固的树脂基质制成的复合材料是本研究的主题。由于该行业的众多应用和需求，聚醚酮是一种良好的材料，并且许多作品呈现出有关此材料的结果。两次评论试图涵盖与该材料相关的多种方面，用作生产碳纤维增强复合材料的树脂[1，2]。在使用PEEK矩阵和纤维增强复合材料时产生的艺术状态和问题可以在许多评论中找到（即[2-7]）。[8]中显示了PEEK基质和碳纤维增强材料的基本特性。在[9]中获得了带有短纤维和杂化碳纤维的PEEK复合材料的行为的结果。测试是在不同温度下从室温开始，然后在[-50°C的范围内进行的； +85°C]研究温度依赖性。它的使用允许该领域的重大发展。在许多实际应用中，温度的效果变得很重要，有许多方法可以依赖纤维增强复合材料的温度依赖性。为了研究这种依赖性，在[10]中提出了构型定律，该定律使用ramberg-osgood的关系，为进行研究的温度范围提供了令人满意的估计。实验室检查在-45°C和75°C之间的温度范围内验证所提出的模型。本文中提出的模型具有较小数量的参数，并提供比现有模型更高的精度，并在本文中进行了比较。在[11]中介绍了通过增材制造过程获得的结构组件分析模型的研究。在[12]中研究了单向窥视和连续的碳纤维增强热塑性材料。在循环载荷的情况下，将寿命与在静态测试中获得的寿命进行比较，在这两种情况下，应力水平都是相同的。在专业文献[13]中充分记录了PEEK/碳型复合材料的粘弹性行为，并提到了根据时间和温度参数确定这些复合材料的行为的方法。Schapery [14]提出的用于研究粘弹性行为的模型的特征是研究人员广泛接受。在[15]中改善了该模型，以考虑到研究人员随着时间的推移观察到的Schapery模型的不一致。结果表明范围最近的一篇论文[16]的作者表明，Schapery的非线性粘弹性表征的方法可以有效地建模测试。
量子信息与计算
量子技术可以突破传统信息技术的瓶颈，保障信息安全，加快计算速度，提高测量精度，为经济社会发展中的一些问题提供革命性的解决方案。量子信息与计算理论为量子技术的发展提供了保障。本期特刊旨在研究量子信息的一些基本特性和应用，包括但不限于互补性、量子算法、量子相干性、量子关联、量子测量、量子计量、量子不确定性和量子信息处理。本期特刊中的工作可分为两类：量子信息基础理论和量子信息处理与算法设计。我们从前者开始。量子信道通常会改变系统的量子特性，比如引起量子态的退相干、破坏量子关联。从信息的角度表征量子信道已经取得了丰硕的成果。在 [1] 中，Song 和 Li 提出了一个框架，从量子信道可以诱导的集合中量子性的数量的角度定性和定量地表征量子信道。他们研究了集合中的量子性动态，并提出了量子性功率和去量子性功率来表征量子通道。如果一个通道始终降低所有集合的量子性，那么它就是一个完全去量子性通道。还通过几个例子研究了与马尔可夫通道的关系。这项工作从系统与环境相互作用带来的量子性信息流的角度说明了量子通道的新性质。结果可以直接推广到任意维度和其他量子性测度。量子验证已被视为可扩展技术道路上的一项重大挑战。除了对量子态进行断层扫描之外，自测试是一种独立于设备的方法，用于验证先前未知的量子系统状态和未表征的测量算子在某种程度上是否接近目标状态和测量（直到局部等距），仅基于观察到的统计数据，而不假设量子系统的维度。先前的研究主要集中于二分态和一些多分态，包括所有对称状态，但仅限于三量子比特的情况。Bao 等人 [ 2 ] 给出了具有特殊结构的四量子比特对称状态的自测试标准，并基于向量范数不等式提供了鲁棒性分析。Bao 等人还通过投影到两个子系统，将这一想法推广到参数化的四量子比特对称状态系列。Belavkin–Staszewski (BS) 相对熵是处理量子信息任务时一种非常有吸引力的关键熵，可以用来描述量子态可能的非交换性的影响（量子相对熵在这种情况下不太适用）。Katariya 和 Wilde 使用 BS 相对熵来研究量子信道估计和鉴别。Bluhm 和 Capel 贡献了加强版
基于活动的 CRISPR 扫描揭示 DNA 甲基化维护机制中的变构效应 Kevin C. Ngan 1,2 , Samuel M. Hoenig 1 , Pallavi M. Gosavi
基于活动的 CRISPR 扫描揭示 DNA 甲基化维持机制中的变构 Kevin C. Ngan 1,2、Samuel M. Hoenig 1、Pallavi M. Gosavi 1,2、David A. Tanner 1、Nicholas Z. Lue 1,2、Emma M. Garcia 1,2、Ceejay Lee 1,2 和 Brian B. Liau 1,2 * 隶属关系：1 美国马萨诸塞州剑桥市化学与化学生物学系 2 美国马萨诸塞州剑桥市哈佛大学和麻省理工学院 Broad 研究所 02142 *通讯地址：liau@chemistry.harvard.edu 摘要 变构能够动态控制蛋白质功能。一个典型的例子是严格协调的 DNA 甲基化维持过程。尽管变构位点具有重要意义，但系统地识别变构位点仍然极具挑战性。在这里，我们使用基于活性的抑制剂地西他滨对必需的维持甲基化机制——DNMT1 及其伴侣 UHRF1——进行 CRISPR 扫描，以揭示调节 DNMT1 的变构机制。通过计算分析，我们确定了远离活性位点的 DNMT1 中假定的突变热点，这些热点包括跨越多域自抑制界面和未表征的 BAH2 域的突变。我们从生化角度将这些突变表征为增加 DNMT1 活性的功能获得突变。将我们的分析推断到 UHRF1，我们在多个域中辨别出假定的功能获得突变，包括跨自抑制 TTD-PBR 界面的关键残基。总的来说，我们的研究结果强调了基于活性的 CRISPR 扫描在提名候选变构位点方面的实用性，甚至超越了直接药物靶点。简介变构是一种基本特性，它使蛋白质能够将一个位点的刺激作用转化为调节另一个远端位点的功能。尽管进行了深入研究，但在不同的蛋白质靶标中识别变构位点仍然具有挑战性，并且高度依赖于上下文。与正构位点不同，变构位点在相关蛋白质之间的保守性通常较低，并且控制其结构特征和特性的原理尚不清楚。1,2 由于这些挑战，用于识别和表征变构位点的实验和计算方法较少。3 尽管如此，人们仍在努力开发小分子变构调节剂，因为与正构配体相比，变构位点的结构多样性具有更高的选择性、更低的毒性和蛋白质功能的微调潜力。1,2 因此，开发能够识别变构机制的新工具将进一步加深我们对蛋白质调控的理解并促进药物发现。同时利用药理学和遗传学扰动已广泛成功地用于靶标反卷积和阐明药物作用机制。4 特别是，识别出导致药物耐药性的突变可为靶向作用提供关键验证，并且通常可以阐明潜在的生物学原理。5 尽管许多耐药性突变发生在药物结合位点附近，但它们也可能出现在靶蛋白的远端位置。即使药物在正构位点内结合，这些远端突变也可以通过扰乱变构机制起作用。6–8 例如，对 ABL1 抑制剂（包括正构和变构抑制剂）的耐药性突变始终出现在药物结合位点之外，并通过破坏非活性构象或以其他方式中和 ABL1 自身抑制来驱动耐药性。8–12 此类
Snolab组夏季学生就业2025.pdf
夏季学生就业申请截止日期：2025年2月5日，星期三，皇后大学的实验粒子天体物理学小组在2025年夏季为本科夏季研究人员开放。该小组积极参与下一代实验的设计，结构和操作，这些实验试图回答粒子物理和天体物理学中的基本问题，包括搜索暗物质颗粒，中微子和中微子性质的研究，以及对高级探测器技术的研究。我们的大部分实验性工作都在Snolab上进行，Snolab是世界领先的粒子天体物理实验室，位于萨德伯里（Sudbury）附近的Vale的Creighton Mine的地下6800'（请参阅www.snolab.ca）。一些夏季研究活动可能在Snolab举行。尽管不需要授予以下职位的奖励，但有资格获得NSERC本科生研究奖（“ USRAS”）或其他奖学金支持的学生有资格申请奖励。在皇后物理学中的USRAS和Queen's University's Summer学生研究奖（“ USSRAS”）由Melissa Balson（4MJB5@Queensu.ca）协调，并提供更多信息，可在https:///wwwww.queensu.ceensu.ca/physics/sites/sites/physics/physics/physics/phys/phys/physwwwww/filess/upload/upload/uarded/ploaddud/ploaddud/ USRAS-2025.pdf。 今年，在Snolab的女王夏季研究职位上，有一个单独的USSRA流，由Stephen Sekula（Stephen.sekula@queensu.ca）协调。 USRAS和USSRAS的申请截止日期是2025年2月7日。 以下实验预计今年夏天将雇用一个或多个学生。在皇后物理学中的USRAS和Queen's University's Summer学生研究奖（“ USSRAS”）由Melissa Balson（4MJB5@Queensu.ca）协调，并提供更多信息，可在https:///wwwww.queensu.ceensu.ca/physics/sites/sites/physics/physics/physics/phys/phys/physwwwww/filess/upload/upload/uarded/ploaddud/ploaddud/ USRAS-2025.pdf。今年，在Snolab的女王夏季研究职位上，有一个单独的USSRA流，由Stephen Sekula（Stephen.sekula@queensu.ca）协调。USRAS和USSRAS的申请截止日期是2025年2月7日。以下实验预计今年夏天将雇用一个或多个学生。请发送求职信，一个简历和一份通过电子邮件的最新成绩单的副本，以联系您感兴趣的每个实验。成功的候选人将在物理，工程物理，化学或相关学科方面拥有强大的学术记录，并具有一些相关的经验，这些经验证明了研究潜力。SNO+使用780吨液体闪烁体目标研究中微子的基本特性。该实验目前正在Snolab运行。潜在的夏季研究活动包括数据分析，有助于制备校准系统和校准来源，参与柜员过程系统和程序的开发以及在数据获取过程中操作探测器。女王在SNO+工作的教职员工包括Mark Chen，Ryan Martin和Alex Wright。联系人：Alex Wright（Awright@queensu.ca）Deap和Darkside是大规模的液体氩实验，使用液体氩闪烁的独特特性来寻找极为罕见的暗物质相互作用。DEAP位于Snolab，已经获得了3年的数据。Darkside是一个下一代实验，将是第一个直接的暗物质实验，可以用新型的量子传感器（silicon Photoltipliers（SIPMS））为检测器充分仪器。学生提供的机会包括对DEAP数据的分析以及与数据获取的帮助，以及与Triumf的同事一起模拟和测试Darkside的数据采集系统。原型检测器目前正在Queen's News-G实验室中构建和测试。在我们在皇后区的实验室中使用一个小的低温恒温器设施来衡量Deap和Darkside使用的不同探测器材料的各种特性，也有机会获得动手体验。联系人：Fred Schuckman（fgs@queensu.ca）News-G开发了新型的球形气体探测器，这些探测器对低能相互作用非常敏感。已经建立了一个大容量的球形探测器，目前正在Snolab的地下安装，以搜索低质量的暗物质颗粒和其他罕见的低能相互作用。夏季职位可用于协助Snolab和Queen's的数据，深色物质搜索和校准数据分析，以及新型探测器技术的开发和测试。联系人：Guillaume Giroux（gg42@queensu.ca）
加速药物开发的新“燃料”
人工智能 (AI) 已经改变了医疗保健，从诊断和治疗到医疗服务管理，当然还有制药制造。人工智能在生物制药行业的应用已经在 2020 年产生了近 7 亿美元的全球市场价值，预计到 2025 年将大幅增长至近 30 亿美元，到不远的 2030 年将达到 90 亿美元 [1]。但是，这个被大肆宣传的人工智能概念是什么，以及它如何应用于药物开发领域，需要讨论。虽然没有明确的定义，但从广义上讲，人工智能渴望使机器获得类似人类的能力，例如通过示例学习、适应环境和决策 [2]。它主要涉及“摄取”任何类型的输入数据的算法（生物信号、医学图像和基因序列都在发挥作用），学习识别其中的常见模式，最后主要利用这些知识根据它们的相似性对它们进行聚类（这一领域称为“无监督学习”）或接受识别其类别的训练（所谓的“标签”或“类别”），以便能够对新的数据样本进行分类（这一领域称为“监督学习”）。深入研究人工智能的“内部工作原理”，存在多种方法可以执行这些任务，从更传统的机器学习（ML）到更先进和新颖的深度学习（DL）子领域，包括复杂且计算量大的算法，通常应用于大量数据，以便得出结论并以极高的准确性做出决策。AI 模型从数据中“自行”学习的基本特性，加上其针对特定任务的架构适应性，赋予了它们复杂的功能（推理、知识提取、最优解搜索），使其适用于药物制造的各种程序，从药物发现和开发到临床测试、扩大生产和质量控制 [3]。高效、安全的化合物输送一直是传统药物制造的“致命弱点” [4]。开发新药物的经济和时间成本，其中大多数在测试期间被认定为不合格，给行业带来了严重的“痛苦”，而 AI 可以缓解这种痛苦。然而，药物发现和设计并不是 AI 升级的唯一领域。一种新药的测试从开始到获批可能要花 10 多年的时间 [9]，因此人工智能在加速此类程序方面的关键作用显而易见。通过利用与病理生理机制目标和候选化合物特性相关的大量数字化数据（“组学”和来自相关数据库的数据），以及来自类似化合物临床试验的效率和安全性信息，AI可以巧妙地“混合”这些“大数据”来预测手头药物的特性和相互作用，这一过程通常称为计算机实验[5]。这种先进的计算技术可以升级药物发现和新颖设计的许多关键过程，包括预测3D蛋白质结构，以谷歌的“AlphaFold” [6]为突出例子，识别针对疾病特异性靶标的生物活性配体[7]，以及寻找新物质的有效合成途径[8]。临床试验如此耗时并损害该领域的投资有两个基本原因：患者纳入不理想以及对预期和不良反应的监测不完整。人们已经努力解决这两个问题。IBM 开发了一个系统，该系统利用大量患者的过往病历和临床数据，为详细的患者匹配提出最佳策略，从而避免招募失败、退出风险和设计动力不足 [10]。还有其他方法可以在早期测试阶段准确预测不良反应，从而最大限度地降低进行可能失败的试验的风险 [11]。此外，先进的人工智能计算机视觉在质量控制中发挥着重要作用，为此类技术的应用增加了价值。通过提供大量相关的视觉示例来训练人工智能模型检测有缺陷的产品或批次，人工智能可以在生产线进入市场之前有效地发现生产线中存在的故障 [12]。最后，药品制造的“物流”也是一个可以提高生产效率和可扩展性的领域。人工智能可用于分析生产流程的步骤（材料的生产、储存和运输，以及相关的成本和时间要求），将这些信息与市场需求数据相结合，并为生产计划提出最佳解决方案 [13]。所有这些子域集成都揭示了人工智能在生物制药行业当前的适用性和未来潜力。然而，这并不意味着这些方法可以摆脱与大规模人工智能解决方案相关的典型瓶颈：数据稀疏、硬件不足和缺乏专业知识。除了数据需求之外，先进的技术基础设施也是实现大型企业产生了大量无价的数据，这些数据可能会推动“数据饥渴型”人工智能方法的发展，但它们在很大程度上保持着专有性，并拒绝共享。尽管有鼓励数据开放的积极举措，但相关社区的心态在这方面还远未成熟 [14]。