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在这次采访中,进行2019年神经科学会议上,我们跟DeepLabCut的共同创造者,Mackenzie马修斯博士,哈佛大学的首席研究员罗兰学院关于开放科学,DeepLabCut假肢的潜力,以及如何防止自动化的软件被用于错误的原因。

未来的实验室是什么意思?去那里需要什么创新?这些是今年的主题探索的实验室未来的国会,本文总结了。

美国食品和药物管理局(FDA)指导数据完整性挑战了公司“实现有意义和有效的策略来管理他们的数据完整性风险”保持完整性。在本文中,个人经历的史蒂夫Yemm解释了电子实验室笔记本(eln)有助于达到这些标准。

如果不是致命的芬太尼的快速迁移已经很难跟上,他们也逃避通过化学分析师。由于一个便宜的和灵活的生产工艺、独特的版本的合成阿片类药物炮制的经常非法化学家,为消费者创造新的危险和新的毒理学家头痛。

气候变化已经成为人类最大的威胁。人工智能和机器学习等技术如何帮一个忙吗?让我们看看毫升及其衍生物的三个主要好处可以提供组织为我们星球的未来而战。

2018年12月,不同群科研人员聚集挑战的一个关键问题在科学,技术,工程和数学(茎)员工:性别歧视和性骚扰。现在,雄辩地描述了会议的结论23作者发表在《科学》杂志上的一篇文章中。

生物制药行业获得比以往更多的信息。这个数据必须存储,管理和最终分析有效地促进安全、有效的治疗方法的发展。在这篇文章中,热费希尔科学的谢丽尔·穆迪Bartel探索新的工具是如何应对这一挑战。

大脑内的困难的部分只有你离开后开始扫描。图像分析的出错率仍然偏高,但和放射科医生被要求来处理大量的扫描。自动化能借一下吗?我们跟克里斯Airriess博士,首席执行官CorTechs实验室公司,该公司已经开发出一种软件旨在简化分析管道。

更高效的数据管理的首要任务是众多土壤分析设施和他们中的许多人希望实验室信息管理系统(LIMS)来实现这一目标。在本文中,我们描述如何Agrosavia改善效率和能力的土壤分析工作流实施LIMS的结果集中的门户和综合业务的工具。

在本文中,我们探索新兴公司成员是如何把我们从获得到如今机器和从机扩展自己机器的集成到自己。