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杂音 - 释放 - 零件 - 合作 -
马克·埃瑟（Mark Esser），早期研发疫苗和免疫疗法阿斯利康（Astrazeneca）副总裁，评论说：“随着严重的细菌感染变得越来越耐用常用抗生素，替代预防性干预的发展至关重要。作为我们为数百万人提供长期免疫力的野心的一部分，我们很高兴与Omniose进行这种科学合作，以探索这种新型的生物缀合物平台在开发细菌病原体疫苗中的作用。”
释放住宅屋顶太阳能
在2024年2月，印度政府（GOI）宣布了通过Pradhan Mantri Surya Ghar Yojana（PMSGY）选择住宅消费者选择屋顶太阳能系统的补贴结构。1该计划旨在促进一个为住宅屋顶太阳能市场的生态系统，并在2027年3月之前在印度1千万（1000万）家庭的30GW太阳能系统的累积装置。为此，PMSGY提高了低于3千瓦峰（KWP）容量的系统的中央财政援助（CFA），设置了严格的过程时间表，并与国家门户网站纳入了屋顶太阳能（NPRS）的国家门户，以提供数字化的用户体验来居住消费者。截至2024年8月，该计划已获得约1300万（1,300万）的注册和180万（180万）的申请，总共有38.5万（385,000）安装。2这在短短六个月内，大约约为新的住宅屋顶太阳能容量的1.8GW，即印度总数的一半以上。
通过无情创新释放潜力
我们不断地看着冰和电动机段中的白色空间。客户是技术不可能的，将根据其使用，便利性和舒适性选择产品。随着供应链和基础设施的计划良好的产品阵容以及改进，我们相信我们将继续成为EV领域的强大参与者。我们正在投资许多将纳入EV和ICE模型中的技术。我们的重点是通过一流的信息娱乐，数字连接性和具有吸引人的功能的新技术使整个投资组合的客户感到高兴。
释放分子电位：生成
佐治亚州，美国摘要： - 生成人工智能（AI）的进步正在通过引入自动数据驱动的工作流程来大大减少开发时间和成本来重塑药物发现景观。本文探讨了针对药物发现中生成的AI应用程序量身定制的过程发现和自动化工作流，涵盖了数据摄入和预处理到分子生成，验证和优化的关键阶段[1]。通过过程发现的镜头，我们确定了传统药物发现工作流程中的关键瓶颈和自动化机会，以证明生成的AI，尤其是生成对抗性网络（GAN）和变异自动编码器（VAES）等生成模型如何有效地产生多样的分子候选者。工作流的每个阶段都集成了自动化，以简化高通量虚拟筛选，优化铅化合物并提高药理学特性（例如生物利用度，功效和安全性）的预测精度。通过将自动化嵌入到这些过程中，生成的AI不仅可以加速候选化合物的产生，还可以针对复杂的生物学标准进行评估。本文进一步解决了数据质量，可解释性和法规依从性的挑战，同时展示了现实世界中的案例研究，其中AI驱动的过程自动化导致了突破性的治疗发现。这个结构化的工作流为寻求利用工艺自动化和生成AI的研究人员和行业专业人员提供了蓝图，以推动药物发现中的创新，效率和可扩展性[1]。关键字： - 生成AI，药物发现，过程改进，医疗保健，自动化。
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vay由Thomas von der Ohe，Fabrizio Scelsi和Bogdan Djukic于2018年在柏林成立。vay是第一家通过电视技术启用的欧洲和美国公共道路上没有人内部的汽车的公司。Vay的150多人团队结合了两个世界中最好的 - 来自硅谷的软件和产品体验以及来自欧洲的汽车硬件和安全工程。该公司在柏林和德国汉堡和美国拉斯维加斯设有办事处。vay筹集了9500万美元的B系列资金回合。投资者包括Kinnevik，Coatue，Eurazeo，Atomico，La Famiglia和Creandum，以及前Alphabet首席财务官Patrick Pichette，前Alphabet首席财务官Patrick Pichette，前R＆D管理委员会成员，Design，Design，CTO，Audi Peter Mertens和Spotify首席技术和Spotify首席技术和首席产品官Gustavsavsavsavsavsavsavsavemerstr.södrestrymertr.sömestr.södrestr.södrestr。www.vay.io
释放数据和人工智能的力量
大多数数据架构都是自然产生的，业务的不同领域将各种数据源推送到云端。采用这种孤立的方法会创建具有不同保真度和准确性水平的数据的多个“版本”。此外，这种孤立的方法限制了企业创建快速实现人工智能所需的明确定义和分类的数据模型的能力。最后，将人工智能集成到其他可改善员工和客户互动的应用程序中已经滞后。这三个问题严重限制了人工智能的扩展
释放人工智能：人工智能军备竞赛
生成式人工智能的第一波潜在机会集中在技术价值堆栈上，如图 5 所示。从历史上看，硅层一直是技术价值堆栈中几乎所有技术转变的事实基础，而生成式人工智能预计将推动计算（即处理能力）、网络和内存芯片的显着增长。然而，当我们审视整个技术价值堆栈时，我们会在每个层中看到机会。在基础设施和平台层，我们看到超大规模企业/云提供商正在竞相构建支持生成式人工智能应用程序和服务的底层基础设施，但随着时间的推移，我们预计会看到更高或更多的差异化。当谈到模型和机器学习操作 (MLOps) 时，开源社区很可能成为创新的关键驱动力。进一步向上看，我们相信几乎所有软件公司都会以某种形式受到生成式人工智能的影响，而公司特定的执行将至关重要。最后，我们认为生成式人工智能代表了服务层正在进行的人工智能/自动化计划向前迈出的一步。