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其中一个主要的发展2020.1 CSD释放是增加了“CSD Pipeline Pilot”组件集合，让你可以建立自定义工具，以分析CSD的结构化数据，而无需编写代码。
这不仅能让研究更快更有效地完成，还能消除进入壁垒，让更多的人创建自定义分析。
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机器学习是结构科学中一个快速增长的活跃研究领域，由于具有丰富的高精度结构数据，它在晶体结构科学中特别有效。然而，机器学习的一个关键部分是拥有有效的分子描述符，将分子和结构的复杂化学信息表示为易于机器解释的数字向量，并将其输入机器学习算法。
我们生活在人工智能(AI)的激动人心的时代——随着新的、易于实现的机器学习(ML)算法的兴起。我们中的许多人宁愿相信GPS带我们从a点到B点，也不愿自己查阅地图，机器人已经被用于执行医疗程序。但所有这些先进的技术和算法对我们科学家意味着什么，我们如何利用它们来推进科学?想必很多人会问，人工智能方法是否能有所帮助，甚至取代科学实验?
几个月前，看到COVID-19传播的新闻，我们知道按计划在马萨诸塞州剑桥的一家酒店举行用户小组会议不安全。我们没有取消，而是把它变成了一个虚拟的活动，在同一天(24日)继续进行th2020年4月。
我们在2020年3月和4月对化学素描工具进行了调查——这里我们展示了一些结果。
我们在软件应用程序中使用版本号的方式正在改变——现在应该更简单了!这个博客解释了什么改变了，以及如何确保你有最新的版本。
近年来，亚利桑那大学(University of Arizona)的njar济纵火研究小组制作了销售排名前200的药物海报，用于教育、研究和科学传播。1当基于2018年数据的最新海报在他们的网站上可以下载时，我感兴趣的是，有多少最畅销的药物中有晶体结构剑桥结构数据库(CSD)。2
自我的最后一篇文章大约两周前，几个项目已经取得了进展，所以我想提供一个快速更新。
我们很高兴地宣布，2020年第一次数据更新现已向用户开放。在2020年3月的数据更新中，有23006个新条目和22089个新的独特结构。这使得剑桥结构数据库(CSD)共有1,057180个条目和1,038,250个独特结构。
