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A collection of feature articles, case studies, and whitepapers from CAS. News and trends spanning scientific research and information technology.
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Une collection d'articles de fond, d'études de cas et de livres blancs de CAS. Actualités et tendances en matière de recherche scientifique et de technologies de l'information.
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Pour réussir, les scientifiques doivent être en mesure d'expliquer leurs recherches de façon convaincante, de se différencier dans un océan de demandes de financement et de parler avec confiance de leurs recherches à d'autres scientifiques ainsi qu'à des non-spécialistes. Ces compétences ne sont pas toujours soulignées dans l'environnement universitaire, mais elles sont indispensables pour établir et diriger une équipe de recherche efficace.
Quels que soient les objectifs de votre recherche, il est absolument indispensable de connaître parfaitement votre domaine pour optimiser la valeur de vos travaux. Que vous soyez en concurrence pour obtenir une subvention du gouvernement, le soutien d'un investisseur ou un investissement interne au sein d'un important organisme de R&D, vous devez être en mesure de présenter votre dossier efficacement avec des informations à jour.
La manière dont vos données sont organisées et stockées, ainsi que leurs relations, sont définies par un modèle de données. Un modèle efficace permet aux utilisateurs de toute votre entreprise de comprendre facilement le mode de fonctionnement de la société. Il s'agit de la pierre angulaire de la plupart des solutions professionnelles efficaces. Sa plus grande valeur apparaît lorsqu'elle est appliquée au-delà des frontières des domaines d'activité ou des opérations individuels au sein d'une entreprise. Ce modèle de données est un pilier stratégique pour la gestion de l'information, dont dépend le succès des futurs projets essentiels pour l'entreprise.
Selon Yingzhu Li, titulaire d'un doctorat, documentaliste scientifique et contributrice participant à cette publication du blog, les entreprises en quête d'initiatives innovantes pour accélérer l'administration de médicaments aux patients doivent garder une longueur d'avance sur les évolutions rapides dans ce domaine. CAS a collaboré avec la National Science Library de la Chinese Academy of Sciences (NSL) à la publication d'un livre blanc sur les protéines thérapeutiques visant à dresser un état des lieux complet du paysage des protéines de fusion thérapeutique et à faciliter l'identification des opportunités les plus prometteuses. Nous présentons ici quelques éléments majeurs issus de cette ressource utile et analysons la manière dont ces informations pourraient aider votre entreprise à acquérir un avantage concurrentiel.
Les demandes de brevet sont souvent rejetées. En fait, dans la plupart des cas, les revendications de votre brevet seront refusées à la première tentative. Ces rejets peuvent être coûteux et chronophages : il est donc important de trouver un moyen de minimiser leur survenue. Vous pouvez heureusement adopter certaines approches pour rationaliser le processus de demande et partir du bon pas dès le début. Nous présenterons ici certains des écueils courants que rencontrent les entreprises de R&D avec les demandes de brevet et soulignerons les meilleures approches que vous pouvez adopter pour augmenter vos chances d'obtenir votre brevet.
Face au large éventail d'applications et d'avantages offerts par l'apprentissage machine, on assiste actuellement à une poussée en faveur de sa mise en œuvre dans le secteur de la science des matériaux, et de nombreuses entreprises basées sur la R&D investissent fortement dans la mise au point de stratégies numériques. Toutefois, ces équipes sont confrontées à un défi : les données scientifiques sont en effet souvent complexes et déconnectées. C'est un problème, car les systèmes d'apprentissage machine s'appuient sur des données de haute qualité et bien organisées. Dans ces conditions, comment appliquer efficacement l'apprentissage machine pour accélérer l'innovation et la croissance de votre entreprise de science des matériaux ?
Le graphène a été proclamé matériau miracle, super-héros de la chimie moderne. Depuis que ce matériau a été isolé en 2004, les chercheurs se sont lancés dans une course mondiale pour concrétiser son énorme potentiel en développant les premières applications commerciales du graphène.
La promesse de l'intelligence artificielle a toujours semblé une perspective pour le futur, mais en réalité, de nombreuses entreprises adoptent déjà des initiatives dans ce domaine. C'est le cas en particulier dans les secteurs de la R&D scientifique. Ces dernières années, on a assisté une multiplication phénoménale des initiatives d'apprentissage machine et d'intelligence artificielle dans tous les secteurs, des modèles QSAR à la génomique. Selon une enquête de 2018, l'adoption de l'intelligence artificielle a bondi, passant de 38 % en 2017 à 61 % en 2018. On constate cette tendance dans différents secteurs, notamment la santé, l'industrie et les services financiers. Toutefois, la plupart des pionniers ont constaté que l'un des principaux défis à sa mise en œuvre efficace réside dans la donnée, à savoir l'accès, la protection, l'intégration et la préparation des données pour les programmes d'intelligence artificielle.
Les vaccins sauvent des millions de vies chaque année. En apportant une protection à grande échelle contre les maladies graves, les programmes de vaccination figurent parmi les plus grands progrès réalisés dans le domaine de la santé publique au XXe siècle. Grâce à l'avènement de la technologie de l'ADN recombinant et à des vaccins plurivalents avancés, associés à l'innovation de pointe dans le domaine des vaccins contre le cancer, la portée des vaccins ne cesse de se développer.