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研发亮点 - IRCC
¡ 燃料电池电动汽车 (FCEV) 部件的优化尺寸方法：热管理系统由一个紧凑型散热器和一个热能存储单元组成，旨在解决“散热器尺寸过大”的问题，有助于设计更高效、更具成本效益的汽车冷却系统；该方法通过确定车辆中所需的最佳散热器尺寸，优化了 FCEV 的重量、成本和行驶里程；可以帮助制造商根据他们想要的是行驶里程和功率最小的低成本汽车，还是行驶里程和功率更高的高成本汽车，选择最佳解决方案；通过优化零件尺寸，可以将卡车等重型车辆的散热器尺寸缩小到比正常尺寸低近 2.5 倍
国际研发和I电池资金和电池KPIS的全球基准概述
自从第一次商业化和工业部署锂电池以来，国际电池行业和研发＆I社区的全球电力平衡已经发生了很大的转变。日本已成为液体电解质锂离子电池的早期技术领导者，但自2015年以来，其国内行业已经失去了对中国和韩国制造商的市场份额，这受益于强大的政府支持。尤其是中国一直在迅速创新其国内电池技术。最初，中国的电池政策非常集中，目的是在1时赶上领先的国家。此外，保护性政策导致许多以前与韩国和日本供应商合作的中国汽车制造商将其电池订单转移给了国内制造商，以便从慷慨的补贴中受益。这一方面在促进中国的家庭电池价值链的种植中起着至关重要的作用2。在借助一项综合政府补贴计划的帮助下，从原材料到组件制造，牢房和包装生产以及电动汽车应用的整个价值链的成熟度后，中国已成为世界上最大的电动汽车市场。2国际能源机构估计，中国约占电池电池的75％，阴极的70％和阳极材料材料全球生产能力的85％。3
附件 F. No. 223/90/2017 - 研发
该计划的目标是支持各种新能源和可再生能源领域的技术开发和示范研发项目，例如太阳能光伏系统、沼气系统、垃圾发电系统、风能系统、混合系统、存储系统、氢能和燃料电池、地热能等，最终目标是增加可再生能源在该国能源结构中的份额。这些项目有望使该行业具有国际竞争力，并使可再生能源发电供应实现自给自足/盈利。将支持用于农村、城市、工业和商业部门的交通、便携式和固定式应用等不同应用领域的新能源和可再生能源系统/设备/组件制造的技术开发和示范。
药物研发中的人工智能：最新进展和未来前景
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。对于人工智能在药物发现中的应用，最初的大部分怀疑已经开始消失，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。强调了当前深度学习应用的优势和局限性，并展望了用于药物发现的下一代人工智能。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，例如信息传递模型、空间对称性保持网络、混合从头设计和其他创新的机器学习范式，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利用人工智能推动药物发现方面发挥核心作用。
药物研发中的量子机器学习
本文探讨了量子机器学习 (QML) 在药物发现中的变革潜力。QML 利用量子计算和先进的机器学习来加速候选药物的识别、预测分子相互作用和优化化合物。关键应用包括高效虚拟筛选、分子模拟和预测建模。虽然前景光明，但 QML 面临着技术挑战，需要量子专家和制药研究人员之间的合作。总之，QML 提供了一种更快、更经济的药物开发途径，有可能重塑制药行业并推动医学科学的发展。
PR-20230906-索尔维扩大中国研究与创新中心规模，在上海开设新研发大楼.docx
索尔维是一家科技公司，其技术为日常生活的方方面面带来益处。索尔维在 61 个国家/地区拥有 22,000 多名员工，将人才、创意和要素结合在一起，以重塑进步。该集团致力于为所有人创造可持续的共享价值，特别是通过围绕三大支柱制定的“索尔维一个地球”路线图：保护气候、保护资源和促进更美好的生活。该集团的创新解决方案有助于为家庭、食品和消费品、飞机、汽车、电池、智能设备、医疗保健应用、水和空气净化系统等提供更安全、更清洁、更可持续的产品。索尔维成立于 1863 年，如今在其绝大多数业务领域中位居全球前三名，2022 年实现净销售额 134 亿欧元。索尔维在布鲁塞尔和巴黎泛欧交易所 (SOLB) 上市。了解更多信息，请访问 www.solvay.com。
人工智能药物研发、生物标志物开发和先进研发格局概述
本系列报告的主要目的是全面概述行业格局，包括药物发现、临床研究和制药研发其他方面采用人工智能的情况。本概述以信息丰富的思维导图和信息图表的形式突出趋势和见解，并对构成行业空间和关系的关键参与者的表现进行基准测试。这是一项概述分析，旨在帮助读者了解当今行业正在发生的事情，并可能让人们了解接下来会发生什么。自上一版以来，我们引入了大量更新，重点介绍了快速发展的行业动态，以及制药人工智能领域投资和业务发展活动的总体增长。人工智能生物技术公司、生物技术投资者和制药组织的名单已扩大到包括新实体，并增加了一份新的领先合同研究组织 (CRO) 名单，以概述合同研究行业对高级数据分析技术日益增长的兴趣。我们还重新审视了上一版的数据和章节，并反思了自那以后发生的变化。除了投资和商业趋势外，该报告还对人工智能应用和研究的一些最新成果提供了技术见解。
人工智能药物研发概况
报告。虽然大型制药公司投入大量资金招募人工智能专家，但其中大多数仍被大型科技公司收购（谷歌、亚马逊、阿里巴巴、腾讯、百度等）。然而，越来越多的专门面向数据科学和人工智能应用的大学课程和课程预计将在未来几年在一定程度上解决这一问题。2. 缺乏可用的高质量数据仍然是释放深度学习技术全部潜力的挑战。许多变体