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清洗、沉积和蚀刻工艺的传统方法导致晶圆产量降低和腔室退化。现在,制造商可以利用光学发射光谱 (OES) 和机器学习对过程进行精确、高速的监控,从而生产出更高质量的半导体材料,以满足电子和纳米技术的新用途。
来源:北京爱蛙科技有限公司
应用
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摘要: 基于信息提取理论, 采取支持向量机和K近邻两种机器学习方法, 对生物医学文献中蛋白质名称提取问题进行了相关研究;结果表明, 机器学习方法可以较精确地标示出文章中的蛋白质名称, 以支持向量机的效果最好, 精度达到7012 % , 召回率达到6014 %;
文章还对文本的特征组合进行了比较研究。
来源:L120623
资料
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数据库,结合化学计量学和机器学习算法,实现了中药材及饮片鉴别的快速化、智能化、标准化,适用于中药材及饮片等生产、流通、使用和检验环节的快速筛查。
来源:北京鉴知技术有限公司
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,可在几分钟内可靠地处理和重建高度复杂的图像。>使所有用户都可以进行Al图像分析—无需计算机科学专业知识> 利用机器学习生成可靠且可重复的分割结果> 实现功能强大且快速的2-5D可视化和分析,在单一平台内寻找发现数据的所有价值Aivia的AI工具可简化图像分析中的主要步骤,并可为您的实验室提供根据数据量身定制的解决方案。
来源:徕卡显微系统(上海)贸易有限公司
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应用
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先进的“智能工厂”技术,包括前沿数据分 析、可视化检测系统、协同机器人自动化系统、人工智能及机器学习系统等。此外,安捷伦中国解决方案研发中心也 设在 ATS。 随着 ATS 先进技术产能的扩大,现已具有包括气相色谱、液相色谱、光谱和质谱等
来源:安捷伦科技(中国)有限公司
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摘要:随着蛋白质序列- 结构分析中使用的机器学习算法越来越复杂,其结果的解释和发现过程也随之复杂化,因此有必要寻找简单且理论上可靠的方法。通过引入原理简单、理论可靠、结果具有很强实际意义的关联规则发现算法,找到了蛋白质序列中数以万计的模式
来源:L120623
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摘 要:介绍了构造性机器学习方法———覆盖算法在蛋白质二级结构预测中的应用。相比普通的神经网络,这种方法直观且运算简单,对训练样本可100 %识别。同时,考虑到同源家族的结构应该比单条序列结构预测更准确,采用了基于概率的Profile 编码方式,相比以往的预测方法,具有更好的稳定性和精确性。
来源:l0802102
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,使得它能够在大规模样品分析和实时监测方面发挥重要作用.此外,通过结合化学计量学方法和机器学习算法,可以进一步提高模型的预测精度和泛化能力.然而,近红外光谱建模也面临一些挑战.首先,光谱数据的预处理和特征提取对于建模结果具有重要影响,需要选择
来源:广州淘仪科技有限公司
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使用理论数据会带来的风险。 其他新仪器结合了机器学习和AI功能,可以在更短的时间内提供读数,以前很多仪器的读数需要20分钟以上,而最新的仪器只需要不到1分钟的时间即可进行精确的测量,在需要大量测试的应用中,可以节省大量的时间。除了降低
来源:广州淘仪科技有限公司
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MaXFlow 软件是新一代智能材料研发设计平台,利用基于大数据和机器学习的人工智能技术,整合计算机模拟技术与人工智能的优势加速新材料的研发。 MaXFlow 能自动实现高通量模拟计算作业的生成、海量数据
来源:创腾科技
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