400-099-6602

多组学分析

人工智能赋能来凤姜品质鉴别

作者:

科迈恩

发布时间:

2025-07-31

浏览量:

科迈恩与农业农村部食物与营养发展研究所合作,围绕来凤姜与其他姜营养成分如姜辣素、姜黄素、黄酮、多糖、以及硒、锌等微量元素、挥发油等的不同,利用ModelLab Matman AI建模平台开展建模分析,进行来凤姜的道地性品质分等分级体系构建。不仅实现了对来凤姜的道地性差异的科学量化,还为农产品品质评价体系提供可复用的技术框架,助力实现"优质优价"的产业升级目标。

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。

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。

气味客观化与风味感官组学分析

作者:

科迈恩

发布时间:

2025-07-01

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香气与风味感官是众多行业及消费者关注的质量核心,科迈恩科技将化学计量学与人工智能深度融合,结合光谱、色谱、质谱分析,构建气味与风味感官组学分析解决方案,实现气味智能化、客观化分析,具备精准客观、智能数据管理、高效速检等特点,为环保与资源可持续利用提供新路径,推动感官体验保护与行业智能化发展。

车内空气质量智能嗅辨系统

作者:

科迈恩

发布时间:

2025-06-30

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车内异味是中国汽车行业消费者投诉的主要质量问题之一,传统的气味评价标准依赖人工嗅辨,因个体差异、环境限制等因素,难以精准解析气味组份。科迈恩科技与国内某大型汽车质量检验中心在分析仪器数据建模与机器学习算法集成技术,开展车内空气质量人工智能评级、材料老化智能预测分析等领域的专项研究,为解决辨别难、溯源难、标准化难等长期困扰行业的难题提供创新技术路线和解决方案。

白酒AI大模型解决方案

作者:

科迈恩

发布时间:

2025-06-27

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LiquorStudio®酒博士® 感官组学与风味指纹图谱解决方案,通过构建专属的白酒组分特征图谱,结合高维光谱快速检测与白酒大数据机器学习算法,将白酒香型的独特香气与复杂口感进行量化解析,为轮次基酒、调味酒及成品酒全生产周期建立精准的 "数字身份档案"。该方案不仅能够捕捉白酒风味物质组成特征,也可通过标准化数据模型实现生产过程中的质量溯源与一致性控制,为白酒质量管控提供科学、精准的数字化解决方案。

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