XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System耗费
外部主导的以患者为中心的药物开发 (EL-...
• 虽然 EL-PFDD 会议确实需要大量的精力和规划，但并不需要耗费大量资源。FDA 的 PFDD 工作人员将在整个规划过程中为主办患者组织提供有用的资源。我们建议在预计会议日期前大约一年提交意向书 (LOI)，以便有足够的时间进行规划和准备。有关更多详细信息，请参阅我们 EL-PFDD 会议网页上有关制定 LOI 的链接指南。
906H、907H、908H - Hellopro.fr
设备维护服务。帮助优化机器性能和可靠性。服务包括： • 客户支持协议 • S•O•S 油分析 – 可以在潜在故障发展为耗费时间和金钱的重大问题之前检测出它们。在一系列好处中，S•O•S 可以缩短维修时间，并通过预测维修和停机成本来帮助管理预算。样品测试分析由经过培训的技术人员利用最先进的技术在 Cat 经销商实验室进行。大多数测试结果在收到样品后 24 小时内可用。• 维护合同 • 定期技术检查
人工智能指导化学品的生态设计和
要设计出真正环保的化学品，必须评估它们可能造成的多种不同类型的环境影响，包括直接通过排放造成的影响以及间接通过生产和报废处理造成的影响。目前，即使对少数化学品实现这样的生命周期视角也需要耗费大量时间和成本。将这样的生命周期评估 (LCA) 扩展到生态设计过程早期考虑的数百种化学设计候选物根本不可行。该项目的目标是依靠人工智能 (AI) 根据创新化学品的特性及其典型生产工艺快速预测这些缺失的 LCA 数据。
PSV-400 扫描测振仪 - dB-KES
PSV-400 操作简单直观，尤其是与需要耗费大量时间准备测试对象和传感器的传统多点振动测量方法相比。要设置系统，请定义几何形状和扫描网格，然后进行测量。振动计会自动移动到扫描网格上的每个点，测量响应并通过检查信噪比来验证测量。扫描完成后，选择适当的频率，然后以几种方便的 2-D 和 3-D 演示模式显示和动画显示偏转形状。这些屏幕显示是了解结构振动细节的极其有效的工具。
人工智能及其在生物制药领域不断扩大的作用
生物制药公司可以通过多模态数据分析提高研发效率。此类方法有助于对疾病机制产生新的见解，从而更快地预测全新的药物靶点以及可能与已知医学靶点相互作用的化合物。相比之下，传统的基于靶点的药物发现方法要耗费更多时间，需要对大量化合物库进行高通量筛选 (HTS)，然后必须通过药物化学进行优化并评估其安全性和有效性。换句话说，使用 AI 可以显著缩短小分子临床前活动从提名到第一受试者通常需要 2-3 年 6 的时间（图 2）。
基于各种C率充电条件的锂离子电池的经验能力降解模型
锂离子电池由于其高能量密度，高效率和出色的周期能力而广泛用于许多应用中。一旦可以重复使用一个未知的锂离子电池，衡量其寿命和健康状况就很重要。最有利的测量方法是循环测试，它是准确但时间和容量耗费的。在这项研究中，我们不是周期测试，而是基于C率测试的经验模型，以在短时间内了解电池的健康状况。结果，我们表明，即使一半的充电/放电条件相同，锂离子电池的部分加速电荷/放电条件对于电池容量的降解也非常有效。该观察者提供了一种可测量的方法，可预测电池重复使用和未来容量降解。
使用基于云的 AI 平台的优势和挑战
然而，尽管有这些优势，基于云的 AI 平台也面临着一系列挑战。数据隐私和安全问题十分突出，尤其是当敏感数据存储在第三方提供商的异地时。组织必须确保云提供商遵守必要的监管标准并投资安全措施以降低风险。此外，企业还面临着供应商锁定的问题，这可能会限制灵活性并增加对特定云提供商的依赖。与现有 IT 系统（尤其是遗留基础设施）的集成可能非常复杂且耗费资源，从而延迟采用并增加成本。最后，对于希望充分利用基于云的 AI 解决方案的组织来说，缺乏 AI、机器学习和云技术方面的熟练人才仍然是一个主要障碍。
人工智能：对医学来说是福音还是祸害？
I. 引言 人工智能（AI）是一种由计算机和技术模拟的、可与人类媲美的智能行为和批判性思维。目前，这种人工智能在我们的日常医疗实践和医疗中心中被广泛用于记录维护、签到、跟进电话和提醒。众所周知，这在计算机辅助诊断的放射学中得到应用。人工智能帮助我们检查和获取有关患者的信息，包括他们的记录、如何治疗他们以及我们应该为他们投入多少时间，由于这个因素，人工智能在公共卫生领域发展过快，对公共卫生保健产生了巨大影响。就像现在一样，我们正在尝试在制药行业发现新药，这会耗费大量时间，而使用人工智能可以减少这些时间 [1]。