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机器学习加速化学和能源研究的发现
研究人员正在探索使用机器学习来加速新分子的设计和合成，特别是在化学和能源领域。这种方法旨在提高发现具有所需特性的新型材料的效率和速度。将人工智能融入化学研究有潜力在各种科学和工业应用中取得突破。
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新的URSA基准评估AI在药物发现合成规划中的应用
研究人员推出了URSA，一个旨在评估药物发现中逆合成系统的新的基准框架。URSA不仅评估合成路线收敛到起始原料的能力，还评估其化学合理性，以反映专家化学家的评估。虽然大型语言模型在高层战略规划方面显示出潜力，但专门的深度学习模型在可靠解决合成规划任务方面目前优于它们。
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美国药剂师有望填补日益增长的医生缺口
美国面临日益严重的医生短缺问题，预计到2036年将达到86,000人，这将导致医疗成本增加和患者就医机会减少。药剂师约有33万人，分布在54,000个地点，是极易获得的临床资源。随着提供慢性病管理和免疫接种等临床服务的法律许可范围不断扩大，主要挑战在于建立必要的支付和系统基础设施，以有效扩大这些服务的规模。