解决方案

基于人工智能的海上溢油快速溯源应急响应体系建设

作者:

科迈恩

发布时间:

2025-07-01

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海上溢油因海域广阔、油样降解,致使取证溯源困难,传统油指纹鉴别技术存在检测耗时长、“无主溢油” 比对运算繁琐、时效性差等问题。为提升海上不明溢油源污染事故应急响应能力,完善管理模式,中国海事局烟台溢油应急响应中心于 2020 年启动《溢油鉴别分析数据与管理系统》项目。该项目依据国标规范,实现油指纹数据自动化解析与智能识别。在尹晓楠博士团队带领下,科迈恩科技承担核心子系统及油指纹库建设,为海上溢油应急处理提供技术支持。

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。

跨分析仪器平台的机器学习多模态建模分析

作者:

科迈恩

发布时间:

2025-06-26

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Modellab科学数据建模解决方案将传统仪器分析与机器学习技术紧密融合,将化学计量学与多组学分析方法扩展至化学分析的各个领域,如光谱、色谱、质谱、核磁共振波谱等不同仪器类型的多模态分析数据建模分析,并为众多厂家仪器数据格式提供良好的跨平台兼容性

基于多模态融合的茶叶品质分等分级研究

作者:

科迈恩

发布时间:

2025-04-17

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科迈恩采用三维荧光、GC-MS、GC-O、GC等技术采集茶叶的指纹图谱,围绕茶叶窨制工艺与茶叶香型两个方面,结合化学计量学和机器学习模式识别算法,对茶叶进行了香气溯源、香气物质差异分析、特异性香气成分分析、品质分等分级研究。成功揭示了茶叶品质与窨制工艺的内在联系以及不同香型香气来源

化学计量学驱动的人工智能仪器分析技术

作者:

科迈恩

发布时间:

2025-04-01

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以Modellab为代表的化学计量学整体解决方案系统,为包括光谱、色谱、质谱、热重以及核磁共振波谱等各类多维度、多谱学的分析化学量测数据提供复杂建模分析能力,体现了人工智能技术为光谱、质谱、色谱等检测领域所带来的巨大变革,代表了分析测试行业迈向自动化、智能化分析的新趋势

领先的检测分析领域人工智能企业

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