无线电化学和无线电化学工程中人造情报和机器学习的潜在应用 (Potential Applications of Artificial Intelligence and Machine Learning in Radiochemistry and Radiochemical Engineering)

Artificial intelligence and machine learning are poised to disrupt PET imaging from bench to clinic. In this perspective we offer insights into how the technology could be applied to improve the design and synthesis of new radiopharmaceuticals for PET imaging, including identification of an optimal labeling approach as well as strategies for radiolabeling reaction optimization.

翻译：人工智能和机器学习可以将PET成像从轮椅到诊所中断,从这个角度讲,我们深入了解如何应用这一技术改进PET成像新放射药剂的设计和合成,包括确定最佳标签办法和无线电标签反应优化战略。

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Machine Learning

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机器学习（Machine Learning）是一个研究计算学习方法的国际论坛。该杂志发表文章，报告广泛的学习方法应用于各种学习问题的实质性结果。该杂志的特色论文描述研究的问题和方法，应用研究和研究方法的问题。有关学习问题或方法的论文通过实证研究、理论分析或与心理现象的比较提供了坚实的支持。应用论文展示了如何应用学习方法来解决重要的应用问题。研究方法论文改进了机器学习的研究方法。所有的论文都以其他研究人员可以验证或复制的方式描述了支持证据。论文还详细说明了学习的组成部分，并讨论了关于知识表示和性能任务的假设。官网地址：http://dblp.uni-trier.de/db/journals/ml/

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