顶尖科学家

1、后的关键驱动力。
然而，数据质量和可访问性问题继续破坏机器学习策略，只有能够利用高质量数据和数据科学专业知识快速部署其模式的企业才能获得竞争优势。
本报告包括：金融服务中最新的机器学习趋势和使用案例；COVID-19如何影响机器学习模式和投资；采用机器学习的主要障碍；金融数据科学家的角色如何演变；证明机器学习是现实而非“炒作”的技术进步。

2、随着机器学习在金融服务领域的成熟，以及数据科学家扮演更具有战略意义的角色，Refinitiv的新研究揭示了企业是如何加倍投资以获得优势的。
COVID-19只是让数据驱动的策略和在人工智能（AI）和机器学习（ML）方面的投资变得更加重要。
随着以往与人才、技术和资金相关的挑战逐渐减少，企业已经为大规模实施机器学习打下了坚实的基础。
数据科学社区的增长，无论是在规模上还是在影响力上，是这些发展背后的关键驱。

3、2021 年度高被引科学家 科睿唯安高被引科学家Highly Cited Researcher 在过去十年中发表的高被 引论文，彰显出重要且广泛的影响力。
这些高被引论文的引用量在同学科和发表 年份的所有论文中高居前 在全球科学家和社。

4、由于数据是统治我们生活的无所不在的力量,而且在可预见的未来也将如此,这一领域的工作将前所未有地蓬勃发展.走在这条曲线前面的专业人士会发现,跟上新兴工作的步伐很容易.2020年是专业人士紧跟科技潮流掌握新时代技术技能的激动人心的时刻。

5、123机器学习前沿青年科学家2 杜克大学鬲融:通往Learning to learn方法的理论理解整理:智源编辑许明英近年来,人工智能的蓬勃发展促进了人们对人工智能理论的深入探索,人工智能理论的研究呈现出了 Artificial Intel。

6、极管的解决方案、光刻机的技术难题由华人攻克，根据ThomsonReuters统计的一份数据显示，在全球半导体材料科学家的排名中，前六名中五名是美籍华人。
我国半导体人才的流失，首先是因为国内对于芯片半导体行业不够重视，长期以来半导体行业的冷门，对探索未知过程中的错误包容度极低，让大家都不看好这个专业，而去追求那些热门好工作的专业，且高校及研究所基础设施相对薄弱难以深层次研究。
其次，苹果、高通和英特尔等国际顶尖芯片公司的企业文化更加人性化，薪资待遇更好，因此更能吸引人才的加入。
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7、学家、工程师、专业技能工人人数显著增加，“工程师红利”接棒“人口红利”，成为未来支撑我国科技进步和经济增长的新引擎。

8、罗氏、默沙东、拜耳等国际巨头，转向投入国内创新药企业。
这些优秀科学家多具有20-30年以上的医药行业从业经验，毕业于顶尖名校，并有丰富的国际大药企先进的研发经验，有望带给国内创新药企更国际化的视野、更系统的研发体系，助力国产创新研发加速。