化学计量学与多组学

融汇科迈恩科技十余年技术大成,结合化学计量学与数智化仪器分析AI技术,提供行业领先的指纹图谱、风味组学、空间代谢组学、聚合物组学、微量元素组学等多组学融合解决方案

高分子组学分析

作者:

科迈恩

发布时间:

2025-07-03

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高分子化合物种类繁多,包括各类天然及合成聚合物,以及生物大分子如蛋白、核酸及脂质体等。这类化合物均具有分子结构复杂、拥有高度重复的结构单元、异构体众多、分子量分布范围宽等特点,因此对于高分子化合物的质量评价和品质控制对分析测试技术提出了新的挑战。

微量元素组学结合 AI 模型解析复杂体系多维特征

作者:

科迈恩

发布时间:

2025-07-04

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基于ModelLab微量元素组学数据整合平台,融合IRMS/TIMS/LIBS/ICP-MS/AAS/AFS/XRF 等多模态元素分析技术,开发 "微量元素谱-生态数据-物质特性" 协同建模体系。该体系通过痕量元素定量分析、非靶向地球化学指纹图谱及AI驱动的机器学习模型,为跨领域物质基源鉴别与品质特征评价提供从元素分布一致性到环境特征溯源的全链条量化评估解决方案。

基源鉴别范式革新:AI 模型构建中药材质量标准智能判别体系

作者:

科迈恩

发布时间:

2025-07-04

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基于 ModelLab 系列软件构建的多模态数据建模平台,整合 LC-MS、GC-MS、NMR、红外、拉曼光谱等检测技术,通过靶向成分分析、非靶向指纹图谱相似度评价及 AI 驱动的机器学习模型,为中药材基源鉴别提供从成分一致性到整体质量控制的全流程量化评估体系。

道地性评价智能化转型:AI 模型赋能中药材质量标准生态重构

作者:

科迈恩

发布时间:

2025-07-04

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基于 ModelLab 多组学数据整合平台,融合 LC-MS/GC-MS/NMR/FTIR 等多模态分析技术,构建 "环境 - 成分 - 代谢" 三维模型,通过非靶向代谢组指纹图谱、同位素溯源及 AI 驱动的生态特征建模,实现中药材道地性生态特征量化评价与产地溯源。

数字引领,创新驱动——AI技术赋能烟草创新

作者:

科迈恩

发布时间:

2025-07-03

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烟草行业面临提效、稳质、环保合规难题。化学计量学借数学建模与数据分析优化量测,人工智能擅处理海量数据并智能决策。二者融合,能精准把控烟草生产从原料到成品全流程,助力行业破局与升级 。

汽车内外饰材料老化判别分析

作者:

科迈恩

发布时间:

2025-07-03

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汽车(非金属)内外饰材料老化评价分析系统一站式整合了包括材料老化数据库及客户端查询等功能模块,基于WEB端提供多场景应用,实现对各类常见车用内外饰材料的产品老化性能的在线查询和比对分析。

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