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高考志愿访谈DEMO

个人信息(必填) 昵称: 最高学历: 高考志愿: 填报志愿时间距今: 拍摄要求:16:9横屏拍摄,(2K以上),尽量保证光线充足,提前确认好问题和回答后再按照demo录制,也可用虚拟头像,或者要求后期添加,只需要按照顺序回答问题,尽量一个视频搞定,重复说暂停都没关系,我们会后期剪辑,最后视频原稿发布至邮箱info@neo-novi.com 1、  当时知道你的专业是天坑专业吗? 2、  为什么填报这个专业? 3、  是自己想要填报还是参考了其他人的意见? 4、  你会愿意把你的专业推荐给高考生吗? 5、  作为新生刚接触这个专业的第一感觉是? 6、  工作(读研后)对这个专业有什么新的认识? 7、 你觉得从事这些行业的收入水平如何? 8、  你觉得从事这些行业的工作有前途吗? 9、  你身边转行的人多吗? 10、 你会考虑转行吗? 11、 你身边哪些专业是你认为过得好的? 12、 哪些专业值得推荐? 13、 如果回到你填报志愿的时候,最想对自己说什么?
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分析工程师数字计划入驻指南

分析工程师数字计划入驻指南

当下,自由职业、线上办公、数字游民等一系列新型的工作理念和实践在各个行业都有了一定的发展。 作为分析工程师,很多工作要依靠平台与硬件设备才能更好地完成。在职位相对细分的传统行业,碎片化的经验使得我们精准寻找同类和知识变现十分困难。色谱云团队历时四年,对分析工程师数字化变现进行摸索与总结,突破了传统行业的个人数字化壁垒。 欢迎加入我们的分析工程师数字计划。不限工作时间、办公地点,也没有 KPI的压力。既能帮助别人解决问题,又能提升自我的知识技能,获得价值感的同时完成知识变现。更重要的是,我们可以辅助您从一个单纯的学习者转变成内容创作者,在不影响本职工作的同时持续获得副业收入。 ‌             ‌ 加入我们 资历要求 本科:五年及以上相关领域工作经验 硕士研究生:三年相关领域工作经验 博士研究生:不限 有兴趣的老师,可以添加waveanlysis01,备注分析工程师数字计划,可以选择一个星球,并在里面和大家交流6个月时间以上,如果满足条件,将会获得色谱云邀约,进入分析工程师计划。获得更多收益 ‌ ‌‌‌‌
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实测chatGPT在药学领域应用

实测chatGPT在药学领域应用

今天实测了GPT3的AI强大功能在制药领域的应用,主要测试了chatGPT在制剂上基本概念的阐释和应用,法规与注册,过程统计功能及软件应用。我们来看下TA的表现: 总的来说,chatGPT的逻辑是连续的,有可取的科学逻辑区,可以达到“一本正经的胡说八道”且其中的专业程度超过大部分人。从机器学习或深度学习的角度,TA是越训练越符合你的期望的AI库,TA可以成为很好的效率工具应用到各个行业领域,但也如前所述以及图中对话所见的逻辑硬伤,“谨慎食用”!当然,驾驭得当的话,“AI上岗”预计也是无法抗拒的“浪潮”!
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了解你的样品吗?

了解你的样品吗?

在日常色谱分析中,大家都会碰到需要自己来建立一个色谱方法或者对现有的方法进行调整的情况。充分了解待分析的样品,是建立一个HPLC方法的基本前提,对样品越了解,则越能收到事半功倍的效果。 在建立一个色谱方法之前,我们首先必须根据得到的样品信息进行预判,采用哪种色谱模式最有希望得到理想的效果——HPLC ,GC,CE还是SFC? 如果确定采用HPLC的方法,下一步则将有关样品具体分类,属于一般小分子化合物样品,还是其他特殊样品。特殊样品包括如无机离子,异构体,小分子生物样品(肽,糖,核苷酸),大分子生物样品(蛋白质,核酸,多聚糖)以及合成聚合物等。 对于一般小分子化合物样品,则首先需要了解的信息有: * 样品大概有多少个组分; * 实验的目标组分有哪些(一定要明确); * 目标组分含量大概多少; * 干扰物质检测的物质有哪些(尽可能了解,便于复杂样品的前处理); 明确了实验的目标组分,则需要进一步了解目标组分的详细信息,包括: * 化学结构,特征官能团 * 化合物的溶解性(logP值) * 化合物的酸碱性(pKa值) * 化合物的检测方式 * 化合物的稳定性
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