人工智能和机器学习——多媒体

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五种方式制药公司可以跟上需求

这listicle将探索五个关键风险因素制药设施需要理解,他们可以最终改造来提高产量。

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未来的探索在实验室数据管理——成像和推进科学理解背后的数据

在本系列的第一集,格雷格·克拉克在热费舍尔帮助我们理解科学家面临的挑战在管理和解释成像数据今天多么重要的人工智能和机器学习的未来成像。

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研究人员正在改变卵巢癌的故事

马克基础综合癌症医学研究所的研究人员在英国剑桥大学癌症研究中心汇集与机器学习技术复杂的数据,帮助临床医生为癌症病人做出更好的决策。

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5有影响力的神经科学家,过去和现在

读这listicle发现五个鼓舞人心的神经学家和为什么他们对其他研究人员可能会忍受到科学的未来。

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你需要大脑的睡眠吗?

你可能认为你需要一个大脑能够睡眠,但与超级简单的生物神经网络仍然可以“睡眠”有点像我们所做的。所以,如果这些生物可以睡,然后睡到底是什么呢?

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谢霆锋探索未来的在实验室数据管理——成像和推进科学理解背后的数据

在这节课中,露西劳伦斯采访格雷格•克拉克在热费希尔科学高级软件产品经理。

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药物绑定:最近的研究进展

能够准确地预测药物的相互作用(dti)和药物靶亲和力(DTBA)是至关重要的药物在早期药物开发和再利用。在这里,我们看一些最近的研究在这个领域发展。

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干细胞是如何塑造药物发现

干细胞是越来越多地用于新的和创新的方法来提高药物发现过程——包括学术界、生物科技初创企业和大型制药公司。

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单细胞测序的应用

近年来,无所不在地使用单细胞测序已经成为一个方法在几种不同的生物研究领域。为什么有这么多的人员迅速采取这种相对新颖的技术和他们怎么能被应用?

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谢霆锋探索癌症研究,癌症研究的未来

在这节课中,我们将与教授交谈Bissan Al-Lazikani,癌症研究所的研究数据科学和机器学习方法如何用于抗癌药物的发现和治疗的适应。