何为本体——本体如何作用于基础科学领域的数据管理

本相合比，上新聚合的样本上会也极为不符“FAIR”的标准都是。

缺失样本标准都是，显然导致较低逾 85% 的学术研究拒绝接受都是。必要样本“从一开始就被科学知识地经营管理出去”，对于民营企业防止上新生样本变成；还有样本来说至关极为重要。

例如，输出自由电子笔记本 (ELN) 的样本上会是种自由文档，这使得这些样本集在将来很难抓取。对于此显然，一种解决方案是计算机系统样本输出，科学知识家在输出比对反馈时应充分利用于于例如功用动力的类型，以便在输出点应充分利用于于功用对样本来进行规范都是。

功用给予具有特别联名称和代称的唯一标识符，这适度科学知识语言的规范都是，应充分利用于于这些标识符标上样本让科学知识家非常容易来进行抓取和比对，因为它的结果包含功用辨认的特别代称或特别用法。此外，由于功用是算是的社区基本假设，样本显现作法非常容易被理解，这也减少了竞争用法的应充分利用于于。

不可或缺的是，功用论必要了样本是机器人可辨认的，将它们与计算机系统和机器人努力学习相合协调以来进行比对。充分利用功用当中结构都是的样本，民营企业可以必要他们的解法正要从反馈的全貌当中努力学习，从而降低错误风险，并提较低结果的可信度。

古老文献资料与一时期医学知识的结合

事实上，在正确的专业人士的帮助下，功用可以应充分利用于于任何；还有样本，在这里有一个实例：

如今，首推受到越来越多的追捧，其本土实用性原原先到 2025 年将增至 1070 亿美元；另一方面，首推课题的古代文献资料具有大量的拼写、代称、翻译和下标，同一种抗生素包括多种指代作法，这对该课题的共同合作开发来说是一个不小的单打独斗。

某原先组标上了有关传统当中医 (TCM) 的文档，并充分利用于专业人士构建功用，将锂的繁体当中文名和一时期英文名称特别联出去，使学术研究人员必须了解特定当中药锂的成分，从而为科学知识家们在一时期生物医学课题开辟原先资源。

该功用使数以千计的古代文献资料与样本被科学知识地经营管理出去，并被充分利用于于解法当中；通过解法，学术研究人员充分利用于古代抗生素的知识合作开发出了原先抗生素。

用这样的范例，我们证明了功用论不仅能提较低流动性，同时对抗生素合作开发充分发挥了极为重要性严重影响。

FAIR data对计算机系统的严重影响

如果一家民营企业或该机构想要通过应充分利用于于计算机系统，以求对熟练治疗构建突破，那么样本经营管理将亦会为其产生不小收益：通过管控统合样本，民营企业的共同合作开发速度将亦会得到飞升，非常极为重要的是，这还亦会促成民营企业的商业实用性：欧洲委员会估算，缺失系统经营管理的科学知识样本（FAIR data）每年所产生的受损失超102亿约合。通过对样本的科学知识经营管理，可以使每条样本都产生非常大的实用性，构建非常迟、非常参考的比对，大幅提较低民营企业流动性。

而对于病患者而言（他们却是才是这个链条当中不可或缺的利益特别者），随着样本经营管理产生的科研成本降低，他们也将获得原先抗病毒疗法与非常容易的结果。

可以看见，功用论是产生这种发生变化的核心：对样本源来进行基本的协调，同时特别联特别以下内容，使样本去孤岛都是，从而将繁杂的文档与图像转成为可视都是的样本。

助力科学知识样本经营管理 Elsevier在行动

可以预见，随着越来越多的AI运用于软件被充分利用于到各有不同的课题，多源样本的集成与充分利用于也终将成为将来的为首，如何非常容易地经营管理与合作开发科学知识样本，是每家民营企业的必修课。

基于庞大的以下内容样本库，通过将科技文献资料与专利当中的科学知识样本来进行整理并广度清洗，Elsevier已与各个课题的多家头部民营企业逾成了广度合作。

Elsevier能给予监管部门样本的界定获取与样本清洗，从原始的运用于程序当中找到极为重要样本，并将其分离出界定，以得出可轻松索引的、结构都是的、较低低质量的监管部门样本。

此外，Elsevier还能对极为重要样本来进行逻辑特别联：将样本库当中分离出的以下内容来进行词表基本管控，通过AI逻辑比对，并由专业人员来进行人工的逻辑特别联；特别联范围囊括了所有划分场景，不断降低了该当中心在共同合作开发当中对样本的充分利用于成本。

在AI课题，Elsevier也给予了准确的解决方案。

以生物医药为例，Elsevier所给予的服务涵盖了抗生素共同合作开发的整个休眠；衍生物条线路样本获取、活性样本的获取、基于广度神经网络解法的反为衍生物基本假设、BBB机器人努力学习基本假设、断定可再充分利用于的罕见病候选分子、挖掘文献资料当中的生物间的关系，以及结构设计时的MMP比对、Building Block比对都是Elsevier能给予的服务。

作为反馈和比对课题的全球领导者，爱思唯尔致力于为全球科研及医疗生态圈给予极为重要性的，有洞察力的决策。我们希望，通过系统都是地管控后，将来的科学知识样本将能无论如何的构建“FAIR”，这也是Elsevier正要做的事。

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