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云计算服务应对挑战的数据安全、合规和灵活性?
在本文中,我们讨论在云中运行的挑战和好处,专注于这个模型如何确保数据安全性和遵从性,对所有实验室创建一个灵活的和可扩展的资源。
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最新的监管指导数据完整性和法规遵从性
由于广泛的数据篡改和糟糕的数据管理方法,数据完整性和符合良好生产规范(GMP)规定目前制药行业的一个重要课题。帮助我们理解数据完整性问题,监管当局发布了指导文件的主题。本文将概述的指导和审查计算机系统的具体要求。
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再也不会踏进实验室:执行研究在云实验室
在本文中,我们探讨云计算实验室科学家自由跟随他们的想法没有经历的日常麻烦跑步,长袜,管理和维护一个实验室。
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科学讲故事:这是关于上下文
在这次采访,Yotam博士俄斐讨论不同类型的叙述周围存在的科学,他们的影响和为什么被撤销应被视为一个积极的步骤在科学进步。
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塑料微粒检测
本文强调了塑料微粒的不利影响(MPs)在我们的环境中,国会议员和检测方法检测的议员们的挑战。
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数字化的数据完整性和法规遵从性
本文将探讨如何转向数字化实验室过程有望使数据完整性和合规性,一个重要的目标管理实验室,一个简单的任务。
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监督与非监督学习
监督学习是什么?结合大数据,这种机器学习技术有能力改变世界。在本文中,我们将探索监督学习的主题,但首先要涉及最近的一些机器学习历史。
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极光Exascale系统推进宇宙学研究:建立宇宙在一台超级计算机
宇宙的研究宇宙学的激增但仍有惊喜在存储和被发现。本文提供了有关的工作,将利用新一代超级计算机。
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更紧密的赞助商和监管者之间的关系可以改变临床试验
制药公司和监管者密切合作的COVID-19流行开发疫苗、诊断测试和其他疗法比以往任何时候都更快,表明我们可以加速临床开发。然而,仍然有一些长期存在的障碍的进展,当焦点并不在全球大流行,现在必须纠正。
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COVID-19迎来一个数码的未来医疗吗?
过去18个月,英国国民健康服务(NHS)重创了COVID-19大流行,有近130000人死于COVID-19记录。可以更数字化,以数据为中心的NHS挽救生命吗?一个新的研究如何治疗病人的第一波大流行已经表现出基于机器学习方法可以改变NHS护理标准是如何进行的。
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