本文研究了机器学习在锂离子电池生产质量预测中的应用。通过分析29个NMC111/石墨软包电池的生产数据，比较了线性回归和人工神经网络(ANN)的预测性能。研究显示，最优ANN模型在不到两天观察时间内可实现10.1%的测试误差，对电池寿命二分类准确率达97%。结果表明，仅利用润湿阶段的EIS数据即可实现高可靠性分类。该方法能有效识别缺陷电池，有望替代传统耗时的老化测试流程，提高生产效率和产品质量。研

摘要：本文探讨科学数据管理中的FAIR原则（可发现、可访问、可互操作、可复用），揭示创腾SDH平台如何激活沉睡的研发数据。尽管企业积累了大量数据，但往往因存储分散、格式不兼容、元数据缺失等问题无法有效利用。SDH平台通过全域索引、元数据自动提取、统一数据字典等技术，实现数据的智能关联与复用，使其成为AI模型的优质训练素材。在数字化时代，FAIR化的数据管理已成为企业核心竞争力，SDH平台为科研机构

摘要：本文探讨科学数据管理中的FAIR原则（可发现、可访问、可互操作、可复用），揭示创腾SDH平台如何激活沉睡的研发数据。尽管企业积累了大量数据，但往往因存储分散、格式不兼容、元数据缺失等问题无法有效利用。SDH平台通过全域索引、元数据自动提取、统一数据字典等技术，实现数据的智能关联与复用，使其成为AI模型的优质训练素材。在数字化时代，FAIR化的数据管理已成为企业核心竞争力，SDH平台为科研机构

摘要：创腾科技推出"AI+SaaS"解决方案，助力大分子药物研发全流程数字化。其MaXFlow平台支持抗体AI设计、蛋白相互作用预测，iLabPower系列产品实现实验记录数字化和生物资产管理，SDH平台整合异构数据优化工艺参数。案例显示，该方案已成功帮助北恒生物CAR-T疗法获批IND，支持派真生物通过GLP/GMP审计，并提升宜联生物ADC研发效率900%。山东医科大学团队

本研究提出了一种基于配体-蛋白质相互作用指纹(IFP)的分子深度生成模型，采用循环神经网络结合三维结合模式约束进行靶向分子设计。实验以CDK2和A2A为靶点，构建了基于原子(AIFP)和残基(ResIFP)的相互作用指纹，并开发了约束RNN(cRNN)模型。结果表明，IFP约束模型生成的化合物能更好保持目标结合模式，其中复合约束模型(对接分数+IFP)产生的分子对接得分显著提高。研究证实了结合模式

摘要：人工智能技术为化学工程领域带来了突破性解决方案。以甲烷氧化偶联反应器优化为例，研究采用遗传算法优化温度、氧气流速等参数，使C2产率提升4%。AI在化工领域应用广泛，包括分子研究、质量预测、工艺优化、质量控制等。通过机器学习模型，可提高生产效率、减少浪费、预测设备故障并优化生产计划。尽管面临数据安全等挑战，AI技术显著提升了化工行业的生产效率、安全性和可持续性，为传统方法难以解决的复杂非线性问

摘要：AI时代下，研发实验室正面临从经验驱动向数据驱动的转型。传统LIMS系统因其"样品中心化"特性，难以满足探索性研发需求，反而成为创新桎梏。报告提出应以电子实验记录本(ELN)为核心，构建融合项目管理、物料注册、仪器管理的数字化平台，并通过科学数据枢纽对接AI层。这种架构能有效解决数据断层问题，将碎片化实验数据转化为可被AI利用的资产，实现"干湿闭环"的

摘要：创腾SDH科学数据基因组平台通过"数据星链"技术整合企业研发数据与PubChem、ChEMBL等开源数据库，解决科研数据孤岛问题。该平台提供一站式联邦检索，实现内外数据同屏展示；通过ETL引擎构建企业知识图谱，将外部信息转化为可用知识；为AI模型提供高质量训练数据源。同时采用加密请求和物理隔离技术保障数据安全。SDH平台助力企业高效利用全球科学数据资产，提升药物与材料研发

FDA与EMA联合发布《良好人工智能实践指导原则》，为AI在药物研发中的应用制定10项核心规范，强调质量、安全与有效性不可妥协。原则要求AI决策透明可追溯、数据符合GxP标准、实施全生命周期管理。针对合规痛点，数字化平台通过电子记录、数据整合及模型验证，可同步提升研发效率与审计透明度。该指南预示AI药研将进入合规化竞争阶段，提前布局数字化基础成为药企应对监管的关键策略。

iLabPower验证云平台实现全面升级，通过9大产品线100+功能迭代，构建智能化合规管理体系。平台在GxP模块强化全流程闭环管理，包括ELN智能协作、BIMS生物样品可视化、IM仪器全生命周期管理等；Non-GxP模块则提升效率工具与数据分析能力。采用微服务架构和智能化操作链，平台实现20%操作时间节省、80%上线周期缩减等商业价值。未来将持续融合AI与云计算技术，推动医药研发效率与合规水平提