人工智能领域的投资创下了历史新高，但许多企业却很难看到显著收益。科学信息的多重复杂性更让其难上加难。根据大量优质、结构化且丰富的数据进行优化后，机器学习能够带来更准确的预测、提高转换率并推动数据驱动的决策。
我们的定制服务提供必要的数据、见解和技术，以加速药物发现，推动材料创新，实现研发变革。
人工智能领域的投资创下了历史新高，但许多企业却很难看到显著收益。科学信息的多重复杂性更让其难上加难。根据大量优质、结构化且丰富的数据进行优化后，机器学习能够带来更准确的预测、提高转换率并推动数据驱动的决策。
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数据模型可以定义您数据的整理和存储方式以及内部的数据关系。 有效的模型可以让贵组织上下的用户轻松理解业务的运营方式。 它是几乎每一个高价值业务解决方案的关键，如果跨越组织内个人业务范围 (LOB) 或运营的界限予以运用，其发挥的价值最大。 …
人工智能的前景一直感觉更像是一种未来状态，但事实上很多公司都已经采纳人工智能计划。 科学研发领域尤其如此。 在过去几年中，从 QSAR 模型到基因组学，机器学习和人工智能在各个领域都有了巨大的增长。 一项 2018 年的研究显示，人工智能的采纳率急剧增加，从 2017 年的 38% 增至 2018 …
机器学习应用广泛，裨益良多，目前大多数研发组织都在大力发展数字策略，努力在材料科学领域实施机器学习。 然而，这些团队面对的挑战在于科学数据往往十分复杂，且不连贯。 机器学习系统依赖于结构清晰的高质量数据，因此就会造成问题。 那么，材料科学公司可以如何有效应用机器学习，加速创新和发展呢？
巴西国家工业产权局 (INPI) 和 CAS 签署了正式的技术合作协议，将测试并优化 CAS 技术的应用，加快专利审查速度。
数据又多又好，这很明显，但如解读数据的方法并不明显。编码要求具备非常专业的化学知识。CAS 的科学家专业功底深厚，利用其描述符可获得更好的结果。
