在工业 4.0 的背景下,可持续的化学过程可能会成为一个智能实验室,将网络物理系统与先进的人工智能和稳健的检测技术连接起来。
中国科学院沈阳自动化研究所数字工厂研究室王卓课题组提出了一种基于深度学习的通用框架,用于对前述两种电子显微镜所产生图像中的纳米颗粒形貌进行快速、准确地在线统计分析。
李栋/戴琼海研究团队提出的合理化深度学习结构光超分辨重建架构(rDL SIM)不同于现有超分辨神经网络模型的端到端(end-to-end)训练模式,而是采用分步重建策略。
中国科学技术大学化学与材料科学学院罗毅、江俊教授团队与自动化系尚伟伟等合作,通过开发和集成移动机器人、化学工作站、智能操作系统、科学数据库,研制出数据智能驱动的全流程机器化学家。
Structura 和 Thermo Fisher 将提供新的嵌入式 CryoSPARC Live 软件,旨在与 Thermo Fisher 技术集成
未来一段时期,近红外光谱技术将会得到加速发展,以近红外光谱为核心的商业产品将在不同业务领域进一步提供深化和细化的服务,近红外光谱有望成为与时代发展特征(如大数据、云计算和物联网)最相关的一项分析技术。
北京同步辐射装置4W1A成像实验站等研究人员利用深度学习技术和同步辐射纳米分辨CT成像技术,对商用18650型电池正极材料的裂纹产生机理进行了研究。
盛志高研究团队依托稳态强磁场实验装置成功研发了一种主动智能化的太赫兹电光调制器,相关成果发表在国际期刊 ACS Applied Materials & Interfaces 上。
“对于用户来说,安捷伦更加智能化、自动化的质谱可以让他们专注于研究本身,更加轻松地应对复杂和苛刻的步骤并获得想要的数据。这就是我们希望为客户带来的‘时间的价值’。”