AJDocs.ru живые документы

Полиэфиры и полиалкиленгликоли — ключевые полимеры в фармацевтике, косметике и химии. Их качество напрямую влияет на безопасность конечных продуктов. Этот набор ML-утилит помогает контролировать критические параметры качества на всех этапах производства. Polyester Hydroxyl Number Forecaster — Прогноз гидроксильного числа полиэфиров ℹ️ Утилита прогнозирует гидроксильное число на основе условий синтеза. ℹ️ Поддерживает обучение на пользовательских данных. Использование: PolyesterHydroxylNumberForecaster...

Контроль качества нефтепродуктов — задача критически важная: от неё зависят безопасность двигателей, экологичность и соответствие международным стандартам. Однако лабораторные анализы — дороги и медленны. Мы предлагаем гибридную архитектуру, объединяющую: Все утилиты соответствуют принципам ALARP и валидируемы — как в фармацевтике. © 2026...

В условиях ужесточения требований регуляторов (FDA, EMA, PIC/S) и перехода к парадигме Quality by Design (QbD), фармацевтические предприятия ищут способы повысить предиктивность контроля качества и снизить риски несоответствий. Внедрение искусственного интеллекта в регулируемую среду часто сдерживается страхом перед «чёрными ящиками», сложностью валидации и несоответствием принципам GxP. Однако существуют решения, основанные на классических статистических методах и интерпретируемых моделях, которые не только соответствуют требованиям регуляторов, но и приносят измеримую пользу...

Многие путают «большие языковые модели» (LLM) и «прикладной искусственный интеллект». Это разные инструменты — с разной ценностью для GxP-среды. Больше статей и утилит для промышленности Присоединяйтесь к нашему Telegram-каналу: Интерпретируемый...

«Интеллект для прогноза, правила для доверия» Ниже продолжение Соответствует: ICH Q13, EU GMP Annex 11, Фармакопее ЕАЭС Присоединяйтесь к нашему Telegram-каналу: Интерпретируемый ИИ в промышленности #ии...

Номер: SOP-QA-ML-001 Версия: 1.0 Дата вступления: 01.01.2026 Страница: 1 из 1 Настоящая SOP устанавливает порядок применения гибридной архитектуры, сочетающей: Цель: повышение эффективности контроля качества при соблюдении принципов GMP и ICH Q13. Процедура применяется при: Система состоит из двух слоёв: - ML-утилиты валидируются как поддержка принятия решений (не замена контроля)...

В условиях цифровой трансформации фармацевтического производства возникает критическая задача: как совместить инновационные ML-методы с жёсткими требованиями GMP и фармакопейного контроля? Нами разработана и внедрена гибридная архитектура, состоящая из двух комплементарных слоёв: Эти утилиты используют Accord.NET и работают на исторических данных. Они не заменяют контроль, а направляют внимание на риски. Каждая ML-утилита «говорит» с фармакопейными утилитами — либо для триггера усиленного контроля, либо для подтверждения прогноза...

Утилиты для контроля качества биотехнологических лекарственных препаратов: рекомбинантных белков, моноклональных антител, клеточных продуктов, вакцин. Все утилиты используют только Newtonsoft.Json и соответствуют статьям раздела 2.1.6. Хотите больше...

Каждая утилита соответствует одной статье или группе статей Фармакопеи ЕАЭС и реализует её требования в формате input.csv → output.json. Все утилиты используют только Newtonsoft.Json и не содержат «чёрных ящиков». Хотите больше...

Нам очень понравилась научно-практическая статья на oil-club.ru о механизмах образования нагара, лака и шлама в автомобильных двигателях. В ней — не гипотезы, а измеренные пороговые значения температур, химические процессы и рекомендации для инженеров. Мы решили оцифровать это знание в виде 6 небольших, самодостаточных утилит на C#. Каждая решает одну задачу, легко интегрируется в ваш софт и работает без облаков, ML-фреймворков и зависимостей — только Newtonsoft.Json. Для компиляции каждой утилиты достаточно: dotnet new console dotnet add package Newtonsoft...

КАМАЗ — это не просто завод, это символ выносливости. Машины работают в пустыне при +50°C, в тундре при −50°C, на горных дорогах и в карьерах. Каждая деталь должна выдерживать экстремальные нагрузки. В таких условиях ИИ должен быть не «умным чатом», а прозрачным инструментом, который помогает инженерам обеспечить надёжность и долговечность. Все решения построены на трёх краеугольных камнях: Литейныйи кузнечныйОбработкадеталейСборкадвигателяСборкашассиИспытанияи обкаткаГарантийныймониторингСостав...

На АвтоВАЗе работают тысячи инженеров и техников, которые ежедневно решают сложнейшие задачи: совмещают устаревшее оборудование с современными требованиями, импортозамещают компоненты, борются с браком при высоких объёмах. ИИ здесь не «для галочки» — он может стать реальным инструментом поддержки, если будет простым, надёжным и прозрачным. Вместо «чёрных ящиков» — маленькие, интерпретируемые модели, которые: На схеме — ключевые этапы и «неочевидные» данные, которые влияют на качество. Если у машины...