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释放高质量数据的力量：访问人工策展的SAR数据来为AI/ML模型提供支持，以实现准确的靶标识别、ADME-Tox预测和多参数优化。 -
克服数据障碍：利用直观的工具和灵活的数据集成选项，为中小型实验室提供公平的竞争环境。 -
设计更智能，而不是更困难：在从头设计过程中预测合成可及性并优化逆合成路线，从而节省宝贵的时间和资源。 -
定制您的工作流程：根据您的独特需求个性化平台，使用您自己的数据增强其ML模型，或定制虚拟化学空间以进行有针对性的发现。
加入我们，了解人工智能和高质量数据的强大组合如何彻底改变您的药物发现之旅。
演讲嘉宾
Norman Azoulay
Excelra科学产品总监
他在Excelra担任科学产品总监，领导产品部门，其中包括Excelra的旗舰SAR数据库GOSTAR。他专注于构建数据驱动型解决方案，为药物发现和开发提供支持，并推动制药生物技术领域的人工智能/ML创新。Norman擅长识别未满足的客户需求和市场机遇，并擅长将这些见解转化为尖端产品，以满足客户的新需求并推动行业创新。
Nishanth Kandepedu
Excelra GOSTAR高级产品经理
此前，他曾在南非开普敦大学的整体药物发现与开发中心（H3D）担任首席科学官并领导药物化学项目，与Merck KGaA和Medicines for Malaria Venture (MMV) 合作，鉴定小分子抗疟药。他拥有法国克莱蒙费朗布莱斯帕斯卡大学 (UBP/ICCF) 生物有机化学博士学位，主要研究小分子抗偏头痛疗法的设计、合成和评估。
Ashwini Ghogare
药物研发部人工智能和自动化负责人
此前，Ashwini领导了多项战略计划，以确定用于药物发现应用的变革性人工智能技术，并成功构建和推出了新的人工智能药物设计解决方案 AIDDISON™。
讲座时间
3月14日（周四）
北京时间14:00 -15:00
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