工程师和科学家对创新发现感兴趣他们很少想成为律师但由于如此多地注重环境目标,它们越来越需要理解并响应监管约束
图像感想:Intelegens有限
欧洲杯足球竞彩近三十年来,影响使用化学品、材料和相关过程的条例、立法和指令快速倍增加利福尼亚州65集例1986年要求公司申报已知接触有害化学品的风险
最广为人知的例子之一是欧洲联盟REACH规则,该规则于2006年编译,限制使用可能危害人类健康或环境的化学品。
多德-弗兰克2010年法处理了一个不同但相似的问题,该法对使用“冲突矿产品”提出了报告要求。 在全球范围,有数百项类似专题法律-不仅影响相关区域公司,而且影响产品向市场或市场内部销售
虽然有明显的利得维护人的安全并处理气候灾难 从产品开发角度看 风险就是 网络调控 可能打乱产品或过程
中断的确切原因可能不同;因此,所需响应也会不同。欧洲杯足球竞彩举例说,产品开发可能中断,如果特定化学物(可能用作阻火剂、添加剂或涂层)添加到受限物质或受关注材料列表中并必须从产品链中去除
所需修改可能比较隐蔽-例如,如果引入立法要求用药低于一定阈值,或指针需要修改二级过程最终降低效率
此类指南或立法可改变市场动态,即仍然安全应用的化学品稀疏或贵得多欧洲杯足球竞彩市场感知变化可能意味着某些材料,即使非直接有害自身,也可能不受欢迎。
恢复力和速度是关键因素制造商需要能够对法律要求的修改快速响应欧洲杯足球竞彩然而,大多数化学、材料和配方开发过程不完全配置成以这种方式工作取而代之的是,他们依赖对候选解决方案系统化研究,基础往往是慢代价高的实验程序
企业多年来可能一直以同样方式工作并突然需要改变制作方式,好消息是,它们很可能拥有大量历史实验数据。如果数据可以挖掘,可披露关于如何应对新监管挑战的重要线索。
这是哪里机器学习ML入网ML从遗留数据中学习建立模型,然后用模型预测成份和过程参数变化如何影响产品或过程特性
建构后,组织可使用这些模型探索各种新替代物,例如变化材料如何影响过程经济学,成份的潜在替代物,或如何修改配方实现目标属性,同时不超出一定量添加物
遗留数据以这种方式使用引起一个潜在问题:它有可能从不同时间运行的不同项目和不同目标中整理整理数据不太可能形成一致性集并有噪声和空白表示传统机器学习难点 试图从这些数据生成好模型
使用实战实验过程数据 英特林开发AlchemiteTM机学习技术.技术侧重于从稀疏噪音数据中获取可靠和准确结果,这意味着这类配方和重拟问题可以解决。
欧洲杯线上买球多米诺打印科学等TM切换墨水时需要的实验量
机器学习可成为研发工具箱中的有用工具,如果需要建立特定配方、材料或化学开发过程以适应并快速应对监管挑战
欧洲杯足球竞彩这些信息取自Intelegens有限公司提供的材料并经过审查修改
详情请访问内核有限公司