AJDocs.ru живые документы

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»...

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...