定量预测物理

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  • EpiQuest 抗原表位预测软件
    抗原表位预测软件EpiQuest™ 目前，免疫研究者手头都有几个可用的表位预测软件。在某种程度上，一个人认为的表位仍是一个相当不清楚的定义，预测潜在的T细胞表位仍是一个艰巨的任务。EpiQuest™ 是一套独特的分析线性蛋白质序列的软件套件，用于分析B细胞、T细胞表位、区域复杂性(免疫学、功能性)。它是基于AptuumBio开发的新算法，到目前为止是其他软件所无法比拟的。欲了解更多信息，请联系我公司技术人员。关于该软件的使用请下载本文附有的PDF 文档。
    供应商： 海德创业（北京）生物科技有限公司
    品牌： 安特姆
    价格： 面议
  • 国产定性、定量滤纸
    产品介绍：本公司经营多家及多种规格国产定性、定量滤纸，如：双圈、新星、民政等多家知名品牌滤纸，欢迎咨询我公司销售人员。定性滤纸定性滤纸其表面光洁、负载能力强、过滤效果好、湿强度高、颗粒截流效果理想，主要为工业生产和教学科研所用，双圈品牌专门设计有三种不同流速的滤纸以满足不同用途的用户所使用：快速、中速和慢速，不同型号的滤纸其物理化学指标也各有不同。定性滤纸按形状亦可分为两大类，其中定性方形大张滤纸：主要用于工业过滤，它不是分析滤纸，而是纸质滤材，从西药药液粗滤，中成药粗滤、细滤，到化工产品过滤，电镀行业过滤等等；而另一种定性圆圈滤纸：主要被用于定性化学分析和相应的过滤分离，是实验室的必备品。湿强滤纸和加强型定性滤纸湿强滤纸和加强型定性滤纸，考虑到部分用户对滤纸湿强度的特殊要求，双圈牌滤纸开发出了湿强滤纸和加强型定性滤纸，这两种定向产品的湿耐破度得到了明显的提高，用户可以根据自己的需要来进行选择。定量滤纸定量滤纸其表面光洁、灰分极低、负载能力强、过滤效果好、颗粒截流效果理想，主要应用于定量化学分析中重量法分析试制试验和相应的分析实验。双圈品牌专门设计有三种不同流速的滤纸以满足不用用途的用户所使用：快速、中速和慢速，不同型号的滤纸其物理化学指标也各有不同。定量滤纸的大小规格种类各异，兼顾了过滤速度和颗粒截流效果，主要用于工业生产中水泥标号的测定、环境监控和实验室定量分析等。扩散型滤纸和分散性滤纸扩散型滤纸和分散性滤纸其表面平整光洁、颗粒截流效果较好、背景干扰小，专门为特定行业开发，可以将溶液滴在滤纸表面，通过观察液体扩散后在滤纸上所形成的形状来判定溶液的性能，主要应用于染料行业。
    供应商： 苏州健丰仪器设备有限公司
    品牌： 上平/双圈
    价格： 面议
  • 物理冷藏保温运输箱 （锁扣加固型）
    物理冷藏保温运输箱 （锁扣加固型）6042物理冷藏保温运输箱 （锁扣加固型）?17升个
    供应商： 北京谱朋科技有限公司
    品牌： 北京中卫
    价格： 面议
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定量预测物理相关的仪器

  • 欧波同矿物特征自动定量分析系统AMICS 400-860-2797
    AMICS矿物特征自动定量分析系统 全自动矿物特征分析系统选矿专家们自动获取工艺矿物学定量分析数据的得力工具 AMICS-Mining 由国际工艺矿物学家团队主持开发的第三代矿物参数自动定量分析系统。该系统与高分辨率扫描电子显微镜完美结合，广泛适用于矿业、煤炭、地质科研等领域，是科学家及工程技术人员对样品进行工艺矿物学定量分析的有力帮手。 作为一个为矿业、煤炭业、地质科研、生产打造的专用矿石特征的定量分析工具，AMICS-Mining自动矿石特征分析系统软件主要功能。 数据采集数据分析结果显示智能信息管理系统 AMICS-Mining可以快速而准确地对矿石样品进行分析，分析结果样品的矿物组成样品的矿物元素组成元素在矿物中的分配矿物颗粒尺寸分布 单体矿物颗粒尺寸分别 矿物颗粒的比重及分布矿物相关关系矿物包裹关系矿物嵌步特征单体矿物解离度分布煤中灰分含量可定制分析 系统可生成的分析图表样品BES图样品矿物成分分布图 矿物成分图、表矿物元素图、表矿物成分图、表矿物元素在矿物中的分布表颗粒尺寸分布图、表单体矿物颗粒尺寸分布图、表颗粒比重分布图、表矿物连生关系图、表矿物解离度计算图、表矿物的生存关系计算图、表矿物理想回收率、品位估算图、表元素理想回收率、品位估算图、表 样品矿物成分分布图 矿物成分图、表 矿物连生关系图、表 AMICS-Minning的应用范围十分广阔●矿产评估，预测矿藏的价值通过对矿石中有价值的成分及赋生状态的分析，对矿石的磨矿粒度，可分选性及回收率的进行预测，对矿产评估，预测矿藏的价值。 ●选矿、选煤工艺设计通过对样品的参数分析，特别是矿物粒度尺寸分布、单体矿物颗粒尺寸分布、目标矿物的解离度的分析，为确定合理的磨矿粒度、有的放矢地进行选矿实验、选矿方案的制定提供牢靠的数据。 ●新选矿、选煤工艺研发通过对矿石的深度分析比如目标矿物元素在矿物中的分配，加深对矿物的认识。研究新的选矿工艺，提高选矿的经济效益。新选矿工艺的诞生往往可以改变一个矿山的命运，使一个难选的矿变成一个有价值的好矿。 ●选矿、选煤流程优化，提高回收率，降低能耗通过对现有选矿工艺不同位置的样品参数分析，发现磨矿及浮选改进的方向及潜力并及以改进，达到优化流程、提高回收率，降低能耗的目的。 ●选矿流程的监控通过不断对原矿、精矿、尾矿，及时地调整选矿参数，使选矿厂始终工作在最佳状态，提高生产效益。在发生选矿回收率下降的情况下，通过分析尾矿中目标矿物的赋生状态，可以确定回收率下降的原因，加以修正。 ●环保通过对岩石、土壤、河床泥、空气粉尘、烟道粉尘的成分与物相分析，为环保提供依据。 ●煤矿灰份矿物的含量及粒度分布测定，指导煤矿资源的评估和综合利用 ●为现代数字化矿山提供基础数据 AMICS-Mining自动矿石特征分析系统系统的特点●先进的全自动矿物识别技术系统采用了先进的第三代自动矿物识别技术。矿物识别无需人工干预、无需人工建立编辑矿物数据标准。大大降低了系统的复杂性，将操作人员从繁琐、复杂的矿物数据标准库建立维护工作解放出来，同时最大限度地减少人为因素造成的矿物识别错误，使矿物识别更为精准、更快速。 ●完整的矿物数据库矿物数据库矿物种类齐全，数据完整。 ●全新先进的图形处理技术在分析过程中，系统采用了全新先进的图形处理技术分离矿物颗粒，区分矿物边界。不仅处理速度、及处理能力（处理图形面积的大小及复杂性）几倍、几十倍于第二代自动矿物所采用的图形处理技术，且结果更为精准。 ●快速在线矿物分类矿物分类在测量过程中同时进行，用户可以随时监视测量过程。测量完成后立即就可以输出简单的测量结果，如矿物成分及颗粒数。 ●简便测量设定及结果输出合理的软件设计，使得测量设定及结果输出及为方便，大大缩短了系统使用培训所需要的时间。 ●全新现代化软件界面采用了最新的软件编制工具，软件界面符合当今的潮流，更为人们所熟悉，方便使用。 ●合理的文件管理系统合理的文件管理系统设计，达到了即能自动管理结果文件，又方便转移结果文件的目的。 ●系统有英、中两个版本 AMICS-Mining自动矿石特征分析系统技术指标最小可识别矿物：1微米样品测量时间（直径30厘米）：15分钟数据库：2000种以上基本矿物样品台样品数：高精度5轴电动9桩样品台 AMICS-Mining自动矿石特征分析系统的能谱仪技术指标硅漂移探头（BRUKER等）超快速脉冲处理电制冷（无需液氮）参照系统选择的能谱仪术指标 AMICS-Mining自动矿石特征分析系统的电镜技术指标参照系统选择的电镜技术指标 AMICS-Oil&Gas矿物特征自动定量分析系统作为一个为石油、天然气行业、地质科研、生产打造的专用岩芯、岩屑特征的定量分析工具，AMICS-Oil&Gas自动矿石特征分析系统软件主要功能。 数据采集 数据分析 结果显示 智能信息管理系统 AMICS-Oil&Gas可以快速而准确地对岩芯、岩屑样品进行分析，分析结果样品矿物成分样品元素成分岩屑颗粒、单体矿物颗粒尺寸分布孔隙度及孔隙尺寸分布矿物相关关系孔隙与矿物相关关系可定制分析 系统可生成的分析图表样品BES图样品矿物成分分布图矿物成分图、表矿物元素图、表岩屑颗粒尺寸分布图、表矿物颗粒尺寸分布图、表岩屑颗粒比重分布图、表矿物连生关系表岩屑岩性分析图、表 样品矿物成分分布图 矿物成分图、表 矿物连生关系表 AMICS-Oil&Gas的应用范围十分广阔油田勘探、开发地质分析压裂点的选择（水平井）测井数据修正辅助录井为现代数字化油田提供基础数据特殊应用功能定制
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    厂商： 北京欧波同光学技术有限公司
    品牌： 欧波同/OPTON
    型号： AMICS
    价格： 700万 - 1,500万元
  • 风光功率预测 400-860-5168转4733
    旗云中天风光功率预测服务内容 为发电集团提供区域内光/风功率预测提升方案，为电力交易提供数据保障减少因预测不准所导致的罚款； 为电网提供区域范围内的光/风功率预测精度提升方案，为维护电网安全稳定运行提供基础数据。产品优势 根据国际风光资源监测规范，严格控制气象环境监测设备质量，优化场站和区域气象环境监测方案，数据精度高、代表性强、传输稳定； 应用历史气象实测、卫星实测、模型等多种方法对观测数据进行清洗，得到最具价值数据集； 基于数值气象预报同化技术和人工智能算法优化区域数值天气预报，可提供公里级高精度预报数据，较行业平均预报精度提升3%～5%； 根据高精度气象历史数据和预报数据，构建气象和功率的人工智能模型、物理模型、统计模型，形成面向不同环境的天气过程的高精度功率预测。功率预测精度提升技术路线 高精度光伏气象监测：水平总辐射、倾斜总辐射、积灰污染比、风速、风向、环境温湿压、背板温度、云量、数据采集通信； 数值天气预报算法：实测数据前处理、四维同化技术、全球高精度气象预报、人工智能算法预报订正； 功率预测优化模型：辐射预报优化模型、背板温度分区优化模型、积灰-发电效率优化模型、风速风向修正模型、专家修正、功率预测提升技术服务群。功率预测技改服务效果 0-4小时的超短期预测精度较现有情况提升3-5%以上； 日前预测可在场站当前精度基础上提升1%-3%。
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    厂商： 南京旗云中天科技有限公司
    品牌： 旗云中天/ZTWEATHER
    型号： 风光功率预测
    价格： 面议
  • Wiley预测红外光谱数据库 400-860-5168转2272
    Wiley 预测红外光谱数据库（Wiley Database of Predicted IR Spectra）利用扩展光谱数据覆盖面加速分析工作流程 作为光谱数据库领域的知识公司和领导者，Wiley 将 60 多年来在红外 (IR) 光谱学和光谱数据卓越性方面的专业知识与最新的机器学习 (ML) 技术相结合，通过全新的 Wiley 预测红外光谱数据库为您拓展化学空间。.该预测数据库可与未知鉴定中的经验红外光谱参照数据库一起使用，扩大您的化合物覆盖率，改进您的分析工作流程。该数据库利用 Wiley 备受信赖的各大数据库和信息学工具搭建，预测光谱将基于可靠的科学原理和方法，让您放心无忧。这一开创性的预测红外光谱库：提供额外 250,000 条预测红外光谱，扩大了 Wiley ATR-IR 和 FT-IR 红外光谱的本已庞大的目录当在经验数据库中找不到匹配数据时，可帮助分析未知物质，尤其是较罕见的化合物和材料适用于官能团分类，尤其适用于刚性结构源自 Wiley 高质量的全方位经验参考数据集，包括 Sadtler 光谱涵盖广泛的化合物类别，适用于各种应用领域包括实用的元数据，如物理性质和化学结构，以及光谱，以缩小光谱搜索结果的范围经过外部和内部主题领域专家验证这能在多大程度上扩大您的化合物覆盖率？如下图所示，预测数据（蓝色）填补了经验训练集（红色）的化学空间，为您显著扩大了化合物覆盖率，从而增强了您的分析能力。放大 130%，仅为 Wiley IR 经验数据。放大 130%，包括预测红外光谱数据。
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    厂商： John&Wiley约翰威立商务服务（北京）有限公司
    品牌： 约翰威立/Wiley
    型号： KnowItAll Predit IR
    价格： 3万 - 5万元
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  • 快速预测体系物理悬浮稳定性来缩短产品上市周期
    介绍悬浮液体系广泛应用于许多产品中，如制药、化妆品和食品行业。为了使新产品可以符合市场需求，悬浮液体系需要在保质期内保持化学和物理稳定性（例如，在制药行业通常为3年）。如果实际用3年时间来评估产品是否具有足够的稳定性显然是不可行的。因此，快速上市需要更有效的预测方法。化学稳定性可以用众所周知的阿伦纽斯方程来预测。但预测物理稳定性是比较困难的问题，例如没有沉降或颗粒聚集。Zeta电位测量在一定程度上可用于预测是否存在聚集，但它们不能提供有关沉降行为的信息。即使是药典也缺乏合适的方法来预测是否存在沉淀。有些悬浮液产品可以在使用前简单地晃动。然而，很多产品只有在没有沉淀的情况下才能上市使用。药品中的沉淀可能会导致用药错误，而消费品中的沉淀是由于其可用性的原因而避免的。在本研究中，利用LUMiSizer® 进行了测试，以预测smartPearls® 悬浮液的稳定性。smartPearls® 是一种多孔二氧化硅颗粒，含有无定形活性物质，可增强皮肤渗透性。这些颗粒的尺寸为50μ m及以上，因为它们的粒径较大，在没有沉淀的情况下很难形成悬浮液。LUMiSizer® 能够以预测和识别稳定的非沉淀悬浮液配方。因此，我们尝试对LUMiSizer® 预测物理长期悬浮稳定性的这一方法进行评估，同时以此来确定上市产品（胶凝剂类型）最佳配方。
  • 运用化学计量学和拉曼光谱对高分子的物理和化学性质进行定量预测
    The resulting synergism between Raman spectroscopy and Chemometrics will provide a powerful tool for monitoring and control of manufacturing of polymeric materials.
  • 多变量预测烫漂甜玉米硬度的低场核磁研究
    该文旨在结合化学计量学和低场核磁(LF-NMR)技术研究不同温度烫漂的甜玉米粒区分和硬度预测效果，探讨多变量方法用于低场核磁定量测量分析的可行性。本研究通过主成分分析可以将不同烫漂温度的样品被大致分成三类；多元模型能够提高预测甜玉米硬度的精度，其中偏最小二乘法模型（PLSR）优于逐步回归模型（MSR）的预测能力。结果表明，化学计量学能很好的利用低场核磁数据进行样品分辨和理化参数的定量建模，为拓展低场核磁应用范围提供了良好的参考依据。
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  • 基于多模型加权预测的近红外定量分析方法

    基于多模型加权预测的近红外定量分析方法

    [b][size=18px][font=宋体]1[/font][font=宋体]、背景介绍[/font][/size][/b][font=宋体] 随着微机电技术的发展，近几年，便携式[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]被广泛应用于食品、饮料、医药、煤炭等各个领域，相较于传统的大型傅里叶变换光谱分析系统，其具有结构简单、成本低廉、携带方便、结果实时可见等优势，目前已成为光谱领域的热门产品。但是便携式[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]易受光源、检测器、使用方法、环境条件等影响，使得采集的光谱数据稳定性差，精度低，进而造成预测结果不稳定、预测准确率低等问题。[/font][font=宋体] 为了解决上述问题，提升便携式[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]分析结果的稳定性及准确性，目前行业内[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]数据建模优化工作，主要集中于数据源筛选、预处理算法优化、模型筛选算法优化等基于PLS算法的单模型建模优化工作，此类建模算法主要适用于高精度的傅里叶[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]。对于自身硬件分辨率较低的便携式[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]，适用性较差。因此本帖在基于PLS算法建模的基础上，提出多模型加权预测的方法，以特定准则选取相对稳定、准确率较高的若干个光谱模型，结合模型自身系数进行加权预测的方式来提升便携式[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]整体性能，进而提升便携式[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]的预测稳定性及准确率。[/font][b][size=18px][font=宋体]2[/font][font=宋体]、方法解析[/font][/size][font=宋体]2.1[/font][font=宋体]样本集合划分[/font][/b][font=宋体] 使用便携式[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]采集400个待测样品，采用Kennard Stone（K-S）算法对样本进行划分，将样本划分为训练集（200个）、验证集（100个）、盲测集（100个）、避免人为划分样本的主观性。[/font][b][font=宋体]2.2[/font][font=宋体]光谱预处理[/font][/b][font=宋体] 便携式[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]采用常规的单一预处理方式效果不佳，本贴采用双预处理嵌套的方式对样品进行处理，其中第一级、第二级预处理均可设置不同的预处理参数，通过不同预处理方式，预处理参数的设置可以获取多种预处理结果。[/font][align=center][img=双预处理嵌套,690,325]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2023/09/202309042103332831_7122_5075516_3.png!w690x325.jpg[/img][/align][b][font=宋体]2.3[/font][font=宋体]光谱建模[/font][/b][font=宋体] [url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]定量分析建模方法包括多元线性回归（[/font][font='Times New Roman',serif]MLR[/font][font=宋体]）、主成分回归（[/font][font='Times New Roman',serif][url=https://insevent.instrument.com.cn/t/jp][color=#3333ff]PCR[/color][/url][/font][font=宋体]）、偏最小二乘回归（[/font][font='Times New Roman',serif]PLS[/font][font=宋体]）、人工神经网络（[/font][font='Times New Roman',serif]ANN[/font][font=宋体]）和支持向量机（[/font][font='Times New Roman',serif]SVM[/font][font=宋体]）等。其中，[/font][font='Times New Roman',serif]PLS[/font][font=宋体]算法应用最为广泛，选用[/font][font='Times New Roman',serif]PLS[/font][font=宋体]算法进行建模。通过多种预处理结果、不同[/font][font='Times New Roman',serif]PLS[/font][font=宋体]主成分数选择组合建立多个光谱定量分析模型，若设定一级预处理为[/font][font='Times New Roman',serif]M[/font][font=宋体]种，二级预处理为[/font][font='Times New Roman',serif]N[/font][font=宋体]种，[/font][font='Times New Roman',serif]PLS[/font][font=宋体]主成分数选择为[/font][font='Times New Roman',serif]T[/font][font=宋体]种，则通过不同排列组合可以建立合计[/font][font='Times New Roman',serif]M*N*T[/font][font=宋体]个光谱定量分析模型。[/font][align=center][img=多种建模方式,690,198]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2023/09/202309042104079253_7276_5075516_3.png!w690x198.jpg[/img][/align][b][font=宋体]2.4[/font][font=宋体]光谱模型选择[/font][/b][font=宋体] 基础模型一：在上述建立的大量光谱定量分析模型中，选择光谱模型最通用的两大表征系数，即模型相关系数（[/font][font='Times New Roman',serif]R2[/font][font=宋体]值）以及均方根误差（[/font][font='Times New Roman',serif]RMSECV[/font][font=宋体]值）进行基础模型筛选，选择模型相关系数最大的模型为基础模型[/font][font='Times New Roman',serif]A[/font][font=宋体]，模型均方根误差最小的模型为基础模型[/font][font='Times New Roman',serif]B。[/font][font=宋体] 基础模型二：在基础模型一中引入验证集，通过训练集建立的多个光谱模型对验证集进行预测，将预测值与验证集标定值进行计算，获取偏差值，选择偏差值最小的光谱模型为基础模型[/font][font='Times New Roman',serif]C。[/font][align=center][img=基础模型C,690,264]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2023/09/202309042104332526_3725_5075516_3.png!w690x264.jpg[/img][/align][font=宋体] 基础模型三：在基础模型二中引入准确率，在近红外快检的实际应用中，对于预测偏差值在一定阈值范围内的样本定义为准确预测样本，若超出阈值则为预测错误样本，选择准确率最高的光谱模型为基础模型[/font][font='Times New Roman',serif]D。[/font][align=center][img=基础模型D,690,235]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2023/09/202309042104460652_3475_5075516_3.png!w690x235.jpg[/img][/align][b][font=宋体]2.5[/font][font=宋体]权重系数计算[/font][/b][font=宋体] 光谱模型不同，对盲测样本的预测能力不同，结合光谱模型的模型相关系数（[/font][font='Times New Roman',serif]R2[/font][font=宋体]值）或者均方根误差（[/font][font='Times New Roman',serif]RMSECV[/font][font=宋体]值）计算各个模型的预测权重，以模型相关系数为例：[/font][align=center][font='Times New Roman',serif]Ti=Ri/(R1+R2+R3+R4)[/font][/align][font=宋体] 其中，[/font][font='Times New Roman',serif]R1[/font][font=宋体]为基础模型[/font][font='Times New Roman',serif]A[/font][font=宋体]的模型相关系数，[/font][font='Times New Roman',serif]R2[/font][font=宋体]为基础模型[/font][font='Times New Roman',serif]B[/font][font=宋体]的模型相关系数，依此类推。[/font][font='Times New Roman',serif]Ti[/font][font=宋体]为各个基础模型对应权重系数。[/font][b][font=宋体]2.6[/font][font=宋体]多模型加权预测[/font][/b][font=宋体] 分别采用光谱基础模型[/font][font='Times New Roman',serif]A[/font][font=宋体]、[/font][font='Times New Roman',serif]B[/font][font=宋体]、[/font][font='Times New Roman',serif]C[/font][font=宋体]、[/font][font='Times New Roman',serif]D[/font][font=宋体]对盲测集[/font][font='Times New Roman',serif]100[/font][font=宋体]个样本进行预测，以盲测集单个样本为例，四个光谱模型对应获取四个预测值[/font][font='Times New Roman',serif]a[/font][font=宋体]、[/font][font='Times New Roman',serif]b[/font][font=宋体]、[/font][font='Times New Roman',serif]c[/font][font=宋体]、[/font][font='Times New Roman',serif]d [/font][font=宋体]，结合权重系数计算最终单一预测值[/font][font='Times New Roman',serif]S[/font][font=宋体]：[/font][align=center][font=宋体][/font][/align][align=center][font='Times New Roman',serif]S=a*T1+b*T2+c*T3+d*T4[img=多模型加权预测,690,212]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2023/09/202309042106560595_5692_5075516_3.png!w690x212.jpg[/img][/font][/align][b][size=18px][font=宋体]3[/font][font=宋体]、实际应用[/font][/size][font=宋体]3.1[/font][font=宋体]硬件信息[/font][/b][font=宋体] 硬件设备为四川长虹研发的[/font][font='Times New Roman',serif]PV800-III[/font][font=宋体]便携式[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]，光谱仪波段范围为[/font][font='Times New Roman',serif]1350nm-2150nm[/font][font=宋体]，采样间隔为[/font][font='Times New Roman',serif]6nm[/font][font=宋体]，尺寸为[/font][font='Times New Roman',serif]Φ100mm×76.8mm[/font][font=宋体]，重量约[/font][font='Times New Roman',serif]750g。[/font][b][font=宋体]3.2[/font][font=宋体]样本采集：[/font][/b][font=宋体] 采集[/font][font='Times New Roman',serif]400[/font][font=宋体]个酒醅样品，其中酒醅水分、淀粉、酸度等理化指标均由车间经验丰富化验员按常规化学方法测定所得。[/font][b][font=宋体]3.3[/font][font=宋体]分析对比[/font][/b][font=宋体] 结合酒醅常用的光谱预处理算法及[/font][font='Times New Roman',serif]PLS[/font][font=宋体]单模型建模算法对本应用中酒醅数据进行建模，通过多种预处理组合优化，有效剔除光谱数据中的大量无用信息，并结合[/font][font='Times New Roman',serif]PLS[/font][font=宋体]算法，将高维光谱数据进行有效降维，提升光谱数据的有效性及准确度。最后以[/font][font='Times New Roman',serif]RMSECV[/font][font=宋体]作为模型筛选指标，利用筛选的最优模型对[/font][font='Times New Roman',serif]100[/font][font=宋体]条未知样本进行模型外验证，图[/font][font='Times New Roman',serif]a~c[/font][font=宋体]依次给出了传统单模型水分、酸度、淀粉[/font][font='Times New Roman',serif]3[/font][font=宋体]个指标的模型外预测分布情况，图中横坐标为标定值，纵坐标为预测值，黄色区域为模型允许的误差范围（水分、淀粉允许误差为绝对偏差[/font][font='Times New Roman',serif]±1[/font][font=宋体]，酸度允许误差范围为绝对偏差[/font][font='Times New Roman',serif]±0.3[/font][font=宋体]），采用基于多模型加权预测的近红外定量分析方法对上述酒醅光谱数据进行建模，利用筛选的多个光谱模型对相同的[/font][font='Times New Roman',serif]100[/font][font=宋体]条未知样本进行加权预测，图[/font][font='Times New Roman',serif]d~f[/font][font=宋体]依次依次给出了多模型加权预测方法水分、酸度、淀粉[/font][font='Times New Roman',serif]3[/font][font=宋体]个指标的模型外预测分布情况。[/font][img=酒醅定量分析,690,318]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2023/09/202309042105316390_239_5075516_3.png!w690x318.jpg[/img][font=宋体] 多模型加权预测方法相较于传统单模型预测方法，各指标准确率均有不同幅度提升，3个指标准确率平均提升约11%。各指标准确率均达到了企业车间应用要求。[/font][b][size=18px][font=宋体]4[/font][font=宋体]、结论[/font][/size][/b][font=宋体] 利用便携式[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]，分别以传统单模型建模方法、多模型加权预测方法进行酿酒车间酒醅各成分光谱建模，并对[/font][font='Times New Roman',serif]100[/font][font=宋体]个未知样本进行模型外预测分析。结果表明，基于多模型加权预测的近红外定量分析方法，可以有效弥补便携式[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]在采样精度、稳定性等方面的不足。相较于单模型建模预测结果，多模型加权预测方法将酒醅样本各成分预测准确率平均提升了约[/font][font='Times New Roman',serif]11%[/font][font=宋体]，甚至可有效逼近大型傅里叶光谱仪设备预测效果，是一种可以在便携式[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]快检领域推广应用的实用方法。[/font]

  • NIR近红外定量指标校正或者预测误差均方根RMSEC的意义及影响因素

    在近红外（NIR）进行定量时的指标有相关系数R和校正误差均方根RMSEC及预测误差均方根RMSEP的意义是什么呢？应该还有个RMSECV交叉验证误差均方根。他们的影响因素是什么呢？意义：我的理解是计算值和实际值（或参考值）的偏差大小，那它的影响因素都有什么呢？在建模时，有时相关系数已经达到0.9以上了，但是RMSEC还很大，有0.3多，通过什么手段能降低呢？

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  • 颠覆物理学基本认知：量子跃迁可以被预测了
    量子力学理论的标准解释认为，量子场内的变化不可预测且是瞬时的。在难以观测的微观世界里，阐明量子跃迁的性质，一直是困扰物理学家的重要难题。1986年，研究人员通过实验首次证实量子跃迁是一种能被观测和研究的实验现象。从那时起，科学家借助不断发展的技术，对这种神秘现象进行了更深入的观察。2019年的一项研究显示，量子跃迁的过程可以被预测，且开始后可以被阻断。近期，一项新的理论研究更深入挖掘了量子跃迁过程，以及它何时会发生。研究显示，这个看上去简单和基础的现象，实际上十分复杂。预测量子跃迁美国耶鲁大学研究人员通过一种干扰度最小的装置来监测量子跃迁进程。每一次跃迁都发生在一个超导量子比特的两个能态之间，这个小循环可用于模拟原子中离散量子能态的超导微环路。研究人员测量了低能态系统中量子比特的“附加活动”——可被观测设备捕捉但不会影响量子系统的运行。研究中的“附加活动”是一种监测设备所捕捉的、由系统散发的光子信号，这表明光子未被系统吸收、跃迁尚未发生。这种方式首次实现了对量子跃迁的间接监测，揭示了一个重要的性质：在“附加活动”中，量子向高能态跃迁之前会有一个停顿。而科学家可以通过这种停顿预测甚至阻止量子跃迁。跃迁过程由系统低能态开始也称为基态；当跃迁至系统高能态时，也称为激发态，随后跃迁路径转向，再次回到基态。文章作者Kyrylo Snizhko是德国卡尔斯鲁厄理工学院的一名博士后学者，他表示，模拟实验显示，在这个可间接预测或干扰量子跃迁中，一定存在一个不可捕捉的组分。具体来说，量子跃迁从激发态向基态的回落过程，并不总是平滑和可预测的，这就是作者所描述的“不可捕捉”的组分。研究指出，观测设备与受测系统的“连接度”，对系统跃迁有直接影响。在这一过程中，量子跃迁由观测的时间尺度而非跃迁过程定义。观测设备和量子系统的连接可能很弱，在这种情况下，通过信号的暂停能预测量子跃迁。量子系统的转变通过基态和激发态的混合实现，这称为量子系统的叠加态。然而，在观测设备和系统的联系超过一定阈值时，这种系统叠加态就会趋向某一个能值，并保持相对稳定，直至再次突然回到基态。论文的共同作者Parveen Kumar解释道，这意味着，即使我们一开始成功预测了量子跃迁发生，但无法避免会再次“跟丢”系统。而即使在跃迁可预测的期间，也会存在一些差异。Snizhko表示，这些过程中还包含着一种不可预测的组分。可捕捉的量子跃迁通常具有一个处在基态和激发态的叠加态上的跃迁“轨迹”，但整体的跃迁轨迹并没有明确的方向或终点。量子物理正在坍缩Zlatko Minev是微软托马斯沃森研究中心的研究员，也是这项耶鲁大学研究的第一作者。他表示这项新的理论研究“在以量子比特作为参数的实验条件下，描绘阐述了一个简单清晰的量子跃迁模式”。他认为，这项研究与先前的耶鲁实验互相参照，显示“相比于我们之前的认识，量子跃迁轨迹的离散性、随机性和可预测性还有待更广阔而充分的研究。”具体而言，耶鲁大学进行的研究首次揭示了量子跃迁的微妙行为——系统从基态到激发态的跃迁能被预测，表明量子世界中部分是可以预测的。这在此前曾被认为是不可能的。当Minev首次与组内的其他研究者讨论预测量子跃迁的可行性时，受到了一位同事激烈的回击：“跃迁轨迹如果能预测，量子物理界就要坍缩了！”“我们的实验最终成功了，并且推断出量子跃迁整体路径是随机和离散的。然而，在更精密的时间尺度上，每一步跃迁都是连续而逐步开展的。这二者尽管看似矛盾，却是量子跃迁中同时存在。” Minev解释道。而这一跃迁过程能应用到整个物质世界吗，如预测实验室外的原子？Kumar还不确定，而很大部分原因在于研究条件上的过多限制。Kumar说：“推广这项研究当然很令人兴奋。”如果未来不同的观测设备都得到了类似结果，那么这种量子行为将能解释量子世界的更多基本性质：在量子世界中，事件在某种意义上同时具有随机性和可预测性、离散性和连续性。量子跃迁是自然界中最基本、最原始的物理问题，但一直很难被真正观测到。直到最新的科技进展扭转了这一局势。美国华盛顿大学的助理教授Kater Murch表示：“耶鲁大学的实验启发了这项理论研究，为解决这个数十年的物理难题打开了全新的局面。在我心目中，实验与理论的相辅相成，最终转变我们这些理论物理学家对世界的认知，为日后的新发现奠定了基础。”
    时间： 2021-01-15
    作者： KPC
  • 锘海生命科学参加北京大学定量生物学中心：计算与单分子生物物理国际会议
    【大会简介】2017年6月23日至26日，由北京大学定量生物学中心主办的“定量生物学2017：计算与单分子生物物理国际会议”在北京大学隆重召开，会议组织者为宋晨研究员和齐志研究员。本次会议分为两大主题，计算模拟和单分子生物物理。计算领域的学术报告涉及染色质、蛋白质、细胞膜等多方面的动力学模拟，单分子领域的学术报告涵盖了单分子荧光共振能量转移（smFRET）、光镊、DNA帘幕等技术的前沿应用。主题报告内容丰富有趣，开拓了参会师生的眼界，促进了相关学术领域之间的交流与合作。【现场图片】【仪器简介】：产品简介： 荧光光镊--C-Trap，是世界上首款将光镊、共聚焦或STED 超分辨显微镜和微流控系统结合的单分子操控仪器。C-Trap通过高度聚焦激光束产生的力来操作纳米/微米颗粒，实现了对生物分子的单分子操纵，并且结合力学检测系统和共聚焦或 STED 超分辨显微镜，可以定位反应的结合位点，并实时监测生物分子的单分子动力学特性。LUMICKS 超分辨单分子动力分析仪技术特征：多重连续激光光阱捕获 超稳定负压驱动微流体 多重共聚焦扫描荧光显微镜 无与伦比的刚性范围 自动控制的微流控芯片 单光子灵敏度较低的力学噪声 高度相关的力学-荧光数据采集 可升级到STED超分辨率绝对的3D捕获定位应用领域：应用包括：利用 CTFM（CorrelativeTweezers – Fluorescence Microscopy）揭示大量分子相互作用机制的详细信息，主要包括： DNA的修复 中间纤维 核糖体的翻译 细胞的运动机制DNA的复制和转录 生物分子马达和酶 细胞膜的相互作用 DNA-DNA的相互作用DNA发夹结构动力学 DNA/RNA的结构动力学 蛋白质的折叠（去折叠） DNA的组织化和染色质化 DNA-蛋白互作可视化 蛋白折叠/去折叠微管微丝的力学特性的研究 膜蛋白、膜融合的研究小分子、酶活性的研究 细胞骨架、分子马达动力学的研究锘海生命科学整体解决方案：
    时间： 2017-10-25
    作者： 锘海生物科学
  • 破解国际难题！工程热物理所原创质谱定量分析理论实现气相组分产率实时原位检测
    p 　　利用气相组分的变化分析反应过程特征广泛应用于众多领域，如能源、材料、医药、化工等等，目前普遍采用的气相组分检测参数是“浓度”，然而其作为相对值，无法真实地反映出反应过程质量的动态变化 而物质质量的变化率(产率)虽能够客观代表反应动态特征，但实现多组分气体产率的同步实时精确检测一直是国际性技术难题。 /p p 　　研究所创新提出了质谱定量分析的多输入多输出非线性系统理论模型，发展为多组分气体产率的质谱定量测试分析方法-等效特征图谱法(ECSA)。该方法遵循质谱检测工作原理与气体流动过程特点，基于气体动力学、热力学、信号处理等多学科、领域的基础理论，通过建立气体流动、采样、电离、质量分析等多环节相耦合无量纲参数，自适应消除检测过程的温度依赖特性、压力变动造成的信号漂移，实现复杂多组分气体产率的同步原位检测。在国际上首次破解了质谱检测信号从理论上未能与气体参数建立定量物理关系的核心科学问题。 /p p 　　在研究活性焦的吸附与再生性能的典型应用实例中，通过吸附前、后活性焦的燃烧特性研究，利用吸附气体污染物组分的释放产率，可以准确定量获得活性焦自身吸附气相污染物的能力、确定再生工艺条件，检测结果实现了物料、组分、元素的质量三平衡，具有高度的重复性与再现性，充分体现了等效特征图谱法对气相组分产率实时分析的可靠性。 /p p 　　目前等效特征图谱法(ECSA)已经在能源、地质、医药、材料、环境、化工等多领域支持国内外的科学研究与技术发展，支持了中科院过程所的有机物质检测、中国医学科学院药物所的心脑血管药物及辅料分析、北京有色金属研究院的金属氢化物特性分析、北京化工大学的石墨烯催化特性研究等，相关成果已发表在Nature Chemistry、Carbon、Fuel、Fuel Processing Technology等国际期刊 并针对上百种气体已完成标定并形成标准的三维指纹信息图谱库，与国际知名设备企业如日本理学公司、德国耐驰公司等形成了良好的合作关系。 /p p style=" text-align: center " img width=" 500" height=" 276" title=" 质谱定量分析理论-等效特征图谱法ECSA模型.png" style=" width: 500px height: 276px max-height: 100% max-width: 100% " alt=" 质谱定量分析理论-等效特征图谱法ECSA模型.png" src=" https://img1.17img.cn/17img/images/202004/uepic/4cb3a8b9-6756-4c4b-8ba7-3636b9132754.jpg" border=" 0" vspace=" 0" / /p p style=" text-align: center " 图1. 质谱定量分析理论-等效特征图谱法ECSA模型 /p p style=" text-align: center " img width=" 500" height=" 335" title=" 气相组分产率实时分析在活性焦的吸附特性与再生工艺条件研究中的应用.png" style=" width: 500px height: 335px max-height: 100% max-width: 100% " alt=" 气相组分产率实时分析在活性焦的吸附特性与再生工艺条件研究中的应用.png" src=" https://img1.17img.cn/17img/images/202004/uepic/513873ab-bb56-47f8-ada1-68bafbd277a5.jpg" border=" 0" vspace=" 0" / /p p style=" text-align: center " 图2. 气相组分产率实时分析在活性焦的吸附特性与再生工艺条件研究中的应用 /p p 　　 strong 背景资料： /strong /p p 　　热重质谱联用TG-MS： /p p 　　热重分析法(TG)是应用热天平在程序控制温度下，测量物质质量与温度关系的一种热分析技术，具有仪器操作简便、准确度高、灵敏快速以及试样微量化等优点，因此广泛应用于无机、有机、化工、冶金、医药、食品、能源及生物等领域。但热重分析法无法对体系在受热过程中逸出的挥发性组分加以检测，这给研究反应进程，解释反应机理带来了一定的困难。质谱具有灵敏度高，相应时间短等突出优点，在确定分子式方面具有独特的优势。通过TG-MS联用，可以扩大分析内容，是现代热分析仪器的发展趋势。 /p p 　　具体仪器信息请点击查看: a href=" https://www.instrument.com.cn/zc/68.html" target=" _self" 热分析联用仪专场 /a /p p 　　TG-MS系统的等效特征谱分析方法(ECSA)： /p p 　　在ECSA中，对所有被测气体的特征光谱和相对灵敏度进行了标定。该方法有效地分离了质谱，消除了特征峰重叠时的质量分辨和温度依赖效应。在碳酸钙和碳酸钙分解的基础上，动态测定了实际气体流量和单个组分浓度，分析的逸出气体质量流量与ECSA和TG分析的实验数据吻合较好。 /p p 　　日本理学： /p p 　　理学公司的前身是理学电机制作所，创立于1923年，是世界上研制和生产X射线科学分析仪器的开拓者之一。1951年正式创立理学电机株式会社，十年后1962年又创立理学电机工业株式会社，此后又相继创立了理学计测株式会社、日本仪器株式会社、理学服务株式会社和株式会社理学等机构。半个多世纪以来，理学公司一直致力于研制和开发X射线科学分析仪器，并为世界科学分析仪器的发展做出了重要的贡献。 /p p 　　德国耐驰： /p p 　　德国耐驰仪器制造有限公司(NETZSCH Scientific Instruments Trading (Shanghai) Ltd.)是世界著名的分析仪器制造厂商之一，其产品主要包括热分析仪器、导热分析仪与树脂固化监测仪三大类。 在热分析仪器领域，耐驰公司拥有60余年的软、硬件研制及应用经验，其产品覆盖了热分析的各个分支领域。 /p p 　　相关文献： /p p 　　Equivalent characteristic spectrum analysis in TG–MS system, Thermochimica Acta 602 (2015) 15–21. /p p 　　Quantitative Study on Adsorption and Regeneration Characteristics of Activated Coke using Equivalent Characteristic Spectrum Analysis [J]. Ind. Eng. Chem. Res. 2019 58 5080-5086. /p p br/ /p
    时间： 2020-04-14
    作者： 管晨光
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