解决方案

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

浏览量:

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。

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。

三维荧光智能快检技术在蜂蜜真实性鉴别和溯源中的应用

作者:

科迈恩

发布时间:

2025-06-26

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科迈恩科技与北京同仁堂蜂产品(江山)有限公司围绕高端成熟椴树蜜开展三维荧光指纹图谱结合AI人工智能的探索性研究,针对不同蜂蜜构建了产地溯源、品质鉴别、真实性鉴别等系列模型,实现了蜂蜜基质中内源性荧光组分特征提取与差异性表征,将三维荧光光谱的检测优势与人工智能算法深度融合,为构建标准化农产品质量安全溯源体系提供了方法学范式

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