样化格式设置。


在这些新增能力中，专有的探索式检索尤为引人注目，堪称知识产权研究领域的一项突破性进展。该功能通过对文本输入进行智能解析，精准识别相关专利及非专利文献，自动捕捉关键术语，并提出有助于提升检索相关性的优化建议，全程无需用户掌握复杂或专业的检索语法。正因具备这一优势，专利审查人员已开始采用该方法，其所带来的洞察力亦是传统检索手段难以实现的。

CAS首席产品官Tim Wahlberg表示：“我们面临的关键挑战，是在消除传统命令行操作门槛的同时，依然保持CAS STNext一贯的检索精度与研究深度。我们专有的探索式检索技术基于CAS Content Collection训练的机器学习模型，能够输出专利审查人员如今已广泛依赖的洞察成果。由此，我们在不牺牲准确性的前提下，使复杂的知识产权研究真正实现了更广泛的可及性。”

该解决方案同时精准契合制药与生物技术研究领域的专业需求。由CAS科学家精心整理的CAS Bioactivity数据文件，系统汇集并标准化呈现结构—活性关系、ADME及毒性数据，并专为支持专利研究工作流程而构建。通过这一高度聚焦的设计，研究人员能够高效定位采用传统检索方式难以获取的关键信息，从而在药物发现与开发过程中有效降低风险。

如需了解更多信息，请访问：CAS IP Finder（由 STN 提供支持）| CAS。

关于CAS

CAS致力于连接全球科学知识，推动能够改善人类生活的突破性创新加速落地。我们帮助全球创新者高效应对当今愈发复杂的数据环境，在创新全生命周期的各个阶段作出更具信心和依据的决策。作为科学知识管理领域的专业机构，CAS团队构建并维护着全球规模最大、最具权威性的人工精选科学数据集合，并提供不可或缺的信息解决方案、服务与专业能力支持。来自不同行业的科学家、专利专业人士及商业领袖均依托CAS，发掘创新机遇、有效降低风险、释放共享知识的潜力，从而更快速地实现从灵感到创新的转化。CAS隶属于美国化学会（American Chemical Society）。欢迎访问cas.org了解更多信息。

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