人工智能水蒸气透过率测试仪

请教一下哪里能做ASTM E398 水蒸气透过率测试啊？

软质复合塑料材料氧气透过率和水蒸气透过率的国家标准，有没有一个具体的范围啊。不需要测试方法。新人求助，不胜感激。

我们想检测铝箔袋的透水率，查了下应用透湿仪或水蒸汽透过率分析仪的，没查到有提供这种检测服务的呢？有人知道吗？先谢谢了！

我找不到GB/T 21529-2008塑料薄膜和薄片水蒸气透过率的测定--电解传感器法不知道哪一位大侠可以提供这个标准，我表示感谢，呵呵[em0903]

1、 气体渗透仪――用于各种膜，片材气体透过试验之溶解度、扩散、渗透系数的测定，自控温，全自动，压差法。2、 透气性测试仪(透气仪)－适用于薄膜、复合膜等材料的O2、N2、CO2等气体透过率的测试。3、 透氧仪(容器/薄膜透氧仪)――适用于容器和包装膜的氧气透过量的测定。执行标准ASTM F 1307、ASTM　D3985，等压法。4、 透湿性测试仪（透湿仪）－ 适用于薄膜、复合膜等各种包装材料、聚合物产品的水蒸气透过率的测试。 5、 T3型透湿性测试仪－　适用于薄膜、复合膜等各种包装材料、聚合物产品的水蒸气透过率的测试,十二腔测试。

现在市面上用林上手机镜片透过率测试仪的客户越来越多，也会出现这样或那样的使用方法和操作方法的误区，为了防止客户在使用中出现类似问题而手足无措，现将新老客户在使用中常出现的一些问题列举如下，出现类似问题时能及时处理。 1、仪器插电，三个数据显示100%，但一直在闪烁。那是因为客户把5v的适配器插到9v的仪器里面了（PS：千万注意不能把9v的适配器插到5v的仪器里面，会烧毁）。这个问题一般是出现在老客户身上，老版的LS108A手机ir孔透过率测试仪是9v供电,2014年8月经过改版，供电方式更改为5v供电，拥有新旧两种仪器的客户就有可能出现这种问题。 2、仪器通不过自校准，数据一直往上走。这个是仪器在使用中外界光线太强造成的，如放在太阳直射的窗台上或者距离日光灯太近。 3、仪器测出的数据跟大型光谱仪测出的数据偏差大。这个需了解便携式手机ir孔透过率测试仪测出的是单波长的值，光谱仪是以加权平均的方法测出的平均值，以这两种方法对比是没有意义的，可以单点对比，一般误差不超过2个点。 客户在遇上以上问题是第一反应就是仪器坏了，其实不然，这只是操作方法和理解上的一些误区，通过我的解说，再遇到类似问题的您就轻而易举就解决了。

为了普及不同材料必须使用不同测试方法的知识，为了避免客户听信盗版无良商家说什么都能测而上当，我们反复的在强调磨砂，半透明，乳白的材料(散射材料透光率测试仪)不可以使用普通的透过率原理的仪器。 以扩散板为例，比较多用于灯具的灯罩，样品呈乳白色，行业内的人知道，这种材料透光率不低，少说都有百分之七八十，我们对着阳光或者灯光，可以很明显看到，有光线穿过。只不过光线被白色和雾状给分散了。可是我们用LS108A镜片透过率测试仪，LS183光学透过率测试仪或者更高精度的LS116透光率仪，测出来的数据都只有百分之几甚至更低，与实际的数据差之千里。这是为啥？还是咱们之前说过的，光线穿过样品的时候，被分散了，仪器的接收器接收不到完全的光，出来的数据就不准确。 LS117光密度仪是目前市面上性价比最好的可测试磨砂，雾状，乳白材料的仪器。便携式，可同时显示透光率和光密度值。仪器严格执行国家漫透射标准，数据可靠。比起带积分球测量原理的高价神器，LS117光密度仪的有点实在是比较多。 同理，磨砂的PC材料，白色的机顶盒盖，各种电器上印有油墨的磨砂标牌，普通的透过率原理机器都是不适用的。笔者在与客户的沟通过程中就发现，很多客户曾上过无良商家的当，因为仪器的价格便宜和其他原因，相信了他们。结果却是数据不准确，影响产线的生产结果或者对样品的评估工作，花了冤枉钱不说，还误事！

为了普及不同材料必须使用不同测试方法的知识，为了避免客户听信盗版无良商家说什么都能测而上当，我们反复的在强调磨砂，半透明，乳白的材料(散射材料透光率测试仪)不可以使用普通的透过率原理的仪器。 以扩散板为例，比较多用于灯具的灯罩，样品呈乳白色，行业内的人知道，这种材料透光率不低，少说都有百分之七八十，我们对着阳光或者灯光，可以很明显看到，有光线穿过。只不过光线被白色和雾状给分散了。可是我们用LS108A镜片透过率测试仪，LS183光学透过率测试仪或者更高精度的LS116透光率仪，测出来的数据都只有百分之几甚至更低，与实际的数据差之千里。这是为啥？还是咱们之前说过的，光线穿过样品的时候，被分散了，仪器的接收器接收不到完全的光，出来的数据就不准确。 LS117光密度仪是目前市面上性价比最好的可测试磨砂，雾状，乳白材料的仪器。便携式，可同时显示透光率和光密度值。仪器严格执行国家漫透射标准，数据可靠。比起带积分球测量原理的高价神器，LS117光密度仪的有点实在是比较多。 同理，磨砂的PC材料，白色的机顶盒盖，各种电器上印有油墨的磨砂标牌，普通的透过率原理机器都是不适用的。笔者在与客户的沟通过程中就发现，很多客户曾上过无良商家的当，因为仪器的价格便宜和其他原因，相信了他们。结果却是数据不准确，影响产线的生产结果或者对样品的评估工作，花了冤枉钱不说，还误事！

为了普及不同材料必须使用不同测试方法的知识，为了避免客户听信盗版无良商家说什么都能测而上当，我们反复的在强调磨砂，半透明，乳白的材料(散射材料透光率测试仪)不可以使用普通的透过率原理的仪器。 以扩散板为例，比较多用于灯具的灯罩，样品呈乳白色，行业内的人知道，这种材料透光率不低，少说都有百分之七八十，我们对着阳光或者灯光，可以很明显看到，有光线穿过。只不过光线被白色和雾状给分散了。可是我们用LS108A镜片透过率测试仪，LS183光学透过率测试仪或者更高精度的LS116透光率仪，测出来的数据都只有百分之几甚至更低，与实际的数据差之千里。这是为啥？还是咱们之前说过的，光线穿过样品的时候，被分散了，仪器的接收器接收不到完全的光，出来的数据就不准确。 LS117光密度仪是目前市面上性价比最好的可测试磨砂，雾状，乳白材料的仪器。便携式，可同时显示透光率和光密度值。仪器严格执行国家漫透射标准，数据可靠。比起带积分球测量原理的高价神器，LS117光密度仪的有点实在是比较多。 同理，磨砂的PC材料，白色的机顶盒盖，各种电器上印有油墨的磨砂标牌，普通的透过率原理机器都是不适用的。笔者在与客户的沟通过程中就发现，很多客户曾上过无良商家的当，因为仪器的价格便宜和其他原因，相信了他们。结果却是数据不准确，影响产线的生产结果或者对样品的评估工作，花了冤枉钱不说，还误事！

[align=center][b][size=16px]人工智能的计量校准[/size][/b][/align][size=15px][color=rgba(0, 0, 0, 0.298039)]梁志国,姜延欢[/color][/size] [size=15px]计量论坛[/size] [size=15px][color=rgba(0, 0, 0, 0.298)]今天[/color][/size][size=14px][color=#888888] [/color][color=#3333ff]摘要:针对人工智能的计量校准，阐述了其紧迫性、必要性以及可行性。提出了2种不同的人工智能计量解决方案。其一为基础方式，从智能的7个维度出发，分别进行语言智能、数理逻辑智能、空间智能、肢体运动智能、音 乐智能、人际关系智能、内省智能的计量校准研究，然后，针对同时含有两种以上智能的多元智能系统，进行面向具体任务目标的综合加权，给出面对具体任务目标的智能水平定量评价结果。其二为工程方式，从每一个具体而明确的人工智能系统入手，依据愿景目标确立评价指标体系，开展计量校准研究，最终以定量量化方式，评价系统的分项与综合智能水平。其主导思想是以定量量化方式，评价任意智能系统的智能水平。[/color][/size][size=15px][b]1概述[/b][/size][size=15px] 人工智能(AI，artificialintelligence)的思想，自从1956年在达特茅斯(Dartmouth)被麦卡赛(JohnMcCarthy)、明斯基(MarvinMinsky)、罗切斯特(Rochester)和香农(Shannon)等提出，经过60余年的发展变化，时至今日，已经形成为一个热点和前沿方向的代名词。[/size][size=15px] 由此导致全世界的技术发展都在向智能化方向飞速挺进［1～11］，智能机器人、智能翻译机、智能身份识别、智能诊断、智能网络、智能社区、智能制造、智能材料、智能武器、智能弹药、智能战士、智能飞机、智能机器、智能手表、智能交通、智能家电等等，几乎人类生活的所有方面，都无处不在体现智能化发展和智能化趋势。而且，在可以预见的将来，这种趋势将继续持续发展下去，并且更加深入持久地渗透和影响到人们的生产、生活的各个方面。[/size][size=15px] 远在20世纪70年代，人工智能就与空间技术、能源技术並称为20世纪的3大尖端技术，进入新世纪后，人工智能又与纳米科学、基因工程並称为21世纪的3大尖端技术。各大工业化国家，为了抢占未来的科技制高点，在新一轮科技竞争中占得先机，纷纷投入重兵，开启自身的有关方向的各类计划与研究。[/size][size=15px] 2018年4月16日，英国议会下属的人工智能特别委员会发布《英国人工智能发展的计划、能力与志向》(AIintheUK:Ready，willingandable?)报告［12］，从其概念、设计、研发和其对工作、生活、医疗等领域的影响以及应对人工智能威胁、塑造人工智能未来等层面进行了系统阐述。[/size][size=15px] 欧盟委员会发布了由人工智能高级专家组(AIHLEG)编制的《人工智能道德准则》(AIEthicsGuidelines)草案［13］，指出AI的发展方向应该是「可信赖AI」，即确保这一技术的目的合乎道德，技术足够稳健可靠，从而发挥其最大的优势并将风险降到最低。旨在为AI系统的具体实施和操作提供指导。[/size][size=15px] 2019年2月11日，美国总统Trump签署了《美国人工智能倡议》(AmericanAIinitiative)行政令［14］，将美国人工智能技术发展上升到了国家级战略的高度。这份倡议有5大核心要点:一是重新定向资金，要求联邦资助机构优先考虑人工智能投资 二是提供资源，为人工智能研究人员提供联邦数据、计算机模型和计算资源 三是建立标准，要求美国国家标准与技术研究院制定标准，以促进“可靠、强大、安全、可移植和可交互操作的人工智能系统”的发展 四是建立人才队伍，要求各机构优先考虑学徒、技能计划和奖学金，为美国培育能够研发和利用新型人工智能技术的研发人才 五是加强国际化参与，呼吁制定国际合作战略，确保人工智能的开发符合美国的“价值观和利益”。[/size][size=15px] 为抓住人工智能发展的重大战略机遇，构筑我国人工智能发展的先发优势，加快建设创新型国家和世界科技强国，2017年7月20日，国务院印发了《新一代人工智能发展规划》［15］。提出了面向2030年我国新一代人工智能发展的指导思想、战略目标、重点任务和保障措施，为我国人工智能的进一步加速发展奠定了重要基础。[/size][size=15px] 2018年1月18日，我国国家标准化管理委员会在北京宣布成立国家人工智能标准化总体组和专家咨询组，负责全面统筹规划和协调管理我国人工智能标准化工作。[/size][size=15px] 2019年3月4日，第十三届全国人大二次会议举行新闻发布会，已将与人工智能密切相关的立法项目列入立法规划。2019年6月17日，国家新一代人工智能治理专业委员会发布《新一代人工智能治理原则——发展负责任的人工智能》［16］，提出了人工智能治理的框架和行动指南。[/size][size=15px] 在智能制造领域，德国首先提出了人工智能特色鲜明的工业4.0 相应地，美国提出了再工业化 中国也提出了中国制造2025，站在历史的新高度，从全局战略出发，明确我国实施制造强国战略的第一个十年的行动计划，将高档数控机床和机器人作为重点推动领域之一。日本韩国也都将机器人和人工智能列为国家重大战略。[/size][size=15px] 人工智能的意义、价值、重要性，由此可见一斑。这也表明，人工智能已经上升为国家战略。相应地，人工智能的计量校准面临重大行业需求。[/size][size=15px] 与科技界、工业界等轰轰烈烈的人工智能运动相比，在计量测试行业一直没有明显的应对措施，人们所从事和所规划的，仍然是几何量、热学、力学、电磁学、无线电电子学、时间频率、光学、声学、化学、电离辐射等10大传统方向的物理量值计量校准，另外附加了有关生物量值、医学量值等新兴领域的量值计量，正在进行工作的展开和专业的深化。所有这些，目前都与人工智能相去甚远。现阶段提及人工智能的计量，人们甚至都不知道该计量校准什么，以及用什么样的量值和定义来衡量人工智能，更谈不上如何实现这些量值的计量校准了。[/size][size=15px] 然而，人工智能若被作为一门科学加以研究和发展，就需要探索其中的定义、范畴、领域、规律、规划，并对其进行符合性量化、差异性评估。没有计量手段介入，将无法细化和深化，很难进步和发展。若其被作为一种技术加以应用，其质量比较、完善程度、水平高低、效率高低、能力大小等，依然需要计量手段的衡量，以定量方式进行量化评估。如此才能给其应用提供指导、借鉴、参考和依据。[/size][size=15px] 由此可见，不论是否艰难，以及距离当今的工作有多遥远，人工智能的计量校准一直是一个典型的客观需求。在未来的计量科学发展中，应该是主流方向之一。目前，还远未达到这一地步，仅停留在功能展示、竞技博弈、人机博弈等粗浅层面。[/size][size=15px] 例如:[/size][size=15px]1997年5月，IBM公司研制的深蓝(DEEPBLUE)计算机人工智能系统战胜了国际象棋大师卡斯帕洛夫(Kasparov)［17］。2016年以来，AlphaGo成为第一个战胜围棋世界冠军的人工智能机器人［18］。[/size][size=15px] 2019年10月25至27日，中国智能机器人格斗大赛在杭州梦想小镇举办［19］，场面的热烈与火爆，恰恰说明了计量校准的缺失。[/size][size=15px] 本文后续内容，将主要讨论人工智能的校准问题，试图将计量校准理念引入人工智能的计量评价中，从而寻求技术解决方式。[/size][b][size=15px]2智能的有关阐述[/size][size=15px][/size][/b][size=15px] 智能，是智力和能力的总称［20］。其中，“智”是指进行认识活动的某些心理特点 “能”则是指进行实践活动的某些心理特点。可以认为，智是指认知世界的能力，而能是指改造世界的能力。[/size][size=15px]智能是一种多维度的范畴概念，哈佛大学的霍华德加德纳(HowardGardner)的多元智能理论将其分为7个范畴:语言智能、数理逻辑智能、空间智能、肢体运动智能、音乐智能、人际关系智能、内省智能［21］。[/size][size=15px] 其中，语言智能指能有效利用音(语言)、像(文字、手势、动作、图形)等表达自己的思想，并确切理解他人思想表述的能力，以及灵活掌握语音、语义、语法、语气，具备语言思维、语言表达、语言欣赏，并灵活运用语言的能力。[/size][size=15px] 数理逻辑智能指可有效计算、测量、推理、归纳、分类，并综合运用的能力。其包括逻辑方式和关系、陈述和主张、功能及其它相关抽象概念的敏感性。[/size][size=15px] 空间智能，指准确感知听觉、嗅觉、触觉、视觉空间及周围事物，并能将感觉到的形象以三维空间坐标图型方式表达出来的能力。其中包括对色彩、线条、形状、形式、气味、声音等的空间关系的敏感能力。[/size][size=15px] 运动智能，指善于用全部或局部身体表述思想和情感，以及灵活制作或操作物体的能力。包括平衡、协调、敏捷、力量、弹性、速度、触觉等方面的能力。 [/size][size=15px]音乐智能，指敏锐感知、识别和表达音调、旋律、节奏、音色及其变化的能力。该项智能强调的对节奏、音调、旋律或音色的敏感性，称为音乐天赋，包括表演、创作及思考音乐的能力。[/size][size=15px] 人际关系智能，指能良好理解他人并与之交往的能力。包括觉察他人情绪情感、体会他人感觉感受、辨别他人暗示、以及做出相应反应的能力。[/size][size=15px] 内省智能也表现为自认知能力，包括自我认知和自然认知。自我认知是指有自知之明，并据此进行行为规范的能力。包括自身的长处和短处、爱好、情绪、意向、脾气、自尊、独立思考的能力。[/size][size=15px] [size=15px]自然认知是指对自然界中各种事物的观察、体察、辨别、分类的能力。包括好奇心、求知欲、敏锐观察力、体会细微差别的能力。[/size][/size][size=15px][size=15px] 从上述有关智能的7个范畴来看，目前的计量校准工作中，仅仅在声学计量的部分工作与语言智能有一些关联，几何量计量的工作与空间智能有一定关系。有关智能的计量校准，基本上呈现空白状态。其根本原因，是智能从总体上说，仍然属于潜在的能力，尚未形成任何实体或状态。而计量校准则一直面对的是能够看得见、摸得着、或感受得到的实体和状态，对于未能形成任何实体状态的潜在能力，无法使用计量校准手段进行直接计量评价。若想对其进行计量评价，则必须通过具体实体的变化，将其潜在的能力进行释放，然后，根据潜在能力释放的效果对其进行计量评价。[/size][/size][size=15px][size=15px] 人工智能计量校准的工作之一，就应该是寻找出合适的各种状态变化的标准，并将其施加给相应的人工智能系统，以其对于不同智能范畴的标准状态变化的响应情况，定量评价其相应的智能水平。[/size][/size][size=15px] （未完待续）[/size]

[align=center][font=宋体][color=#444444][b]人工智能的计量校准[/b][/color][/font][/align][font=宋体][color=#444444][back=#ffffff]梁志国 姜延欢[/back][/color][/font][font=宋体][color=#444444][back=#ffffff][/back][/color][/font][url=http://www.gfjl.org/thread-13318-1-1.html][u][font=宋体][color=#336699][back=#ffffff]北京长城计量测试技术研究所[/back][/color][/font][/u][/url][font=宋体][color=#444444][back=#ffffff]计量与校准技术重点实验室[/back][/color][/font][font=宋体][color=#444444][back=#ffffff][/back][/color][/font][font=宋体][color=#444444][back=#ffffff]摘要：针对人工智能的计量校准,阐述了其紧迫性、必要性以及可行性。提出了2种不同的人工智能计量解决方案。其一为基础方式,从智能的7个维度出发,分别进行语言智能、数理逻辑智能、空间智能、肢体运动智能、音乐智能、人际关系智能、内省智能的计量校准研究,然后,针对同时含有两种以上智能的多元智能系统,进行面向具体任务目标的综合加权,给出面对具体任务目标的智能水平定量评价结果。其二为工程方式,从每一个具体而明确的人工智能系统入手,依据愿景目标确立评价指标体系,开展计量校准研究,最终以定量量化方式,评价系统的分项与综合智能水平。其主导思想是以定量量化方式,评价任意智能系统的智能水平。[/back][/color][/font]

从去年全国两会开始，“人工智能（AI）”就成为一个备受关注的热议话题，今年全国两会延续了这一热度。国务院总理李强日前在政府工作报告中多次提到人工智能，并提出开展“人工智能+”行动。对于“人工智能+”行动，接受《证券日报》记者采访的多位全国政协委员和人工智能相关企业普遍认为，“人工智能+场景创新”“人工智能+算力基础”“人工智能+法治建设”有望率先“动起来”。[color=#c00000]人工智能+场景创新[/color][color=#c45911]推动大模型与数字化系统融为一体[/color]我国人工智能技术快速发展、数据和算力资源日益丰富、应用场景不断拓展，为开展人工智能场景创新奠定了坚实基础，当前人工智能技术已经在医疗保险、交通运输、智能制造、智能家居、教育等领域广泛运用。全国政协委员、上海移动总经理陈力对记者表示，要明确我国人工智能所要解决的技术、社会和经济发展等问题，在此基础上锚定我国人工智能的发展模式和方向。明确人工智能产业发展规划布局，集中资源投入上游基础层企业，解决中高端人工智能产品自主供应能力不足的问题。提升我国人工智能主管部门与其他部门的联动，自上而下地激发人工智能与各行各业的融合活力。全国政协委员、360集团创始人周鸿祎在接受《证券日报》记者采访时表示，中国发展人工智能大模型的一个重要方向是借助产业和场景的优势，将大模型与业务流程、产品功能相结合，寻求多场景应用、垂直化和产业化的落地。昆仑万维董事长兼CEO方汉向记者介绍，在交通物流行业，人工智能技术应用可以助力企业提升运输效率，降低全社会物流的成本；在文化旅游行业开发文化大模型，能够贯通各类文化机构的数据中心，充分挖掘文化数据的价值；在科技创新领域以科学数据支撑大模型的开发，可以更深入地挖掘各类科学数据和科技的文献应用。[color=#c00000]人工智能+[/color][color=#c00000]算力基础[/color][color=#c45911]建立全国一体化算力大市场[/color]从ChatGPT到Sora，从单模态到多模态，从单一智能到通用智能，人工智能大模型技术正在引领新一轮全球人工智能创新热潮，同时，大模型计算也带来了智能算力需求激增，随着“东数西算”工程推进，去年以来全国多地掀起了智算中心建设热潮。全国政协委员、天娱数科副总经理、山西数据流量生态园董事长贺晗在接受《证券日报》记者采访时表示，需要鼓励引导市场主体建设区域级、行业级、企业级等多层次智算聚合服务平台、算力并网平台，广泛汇聚多方算力资源，整合闲置算力，特别是各地政府主导建设智算资源，实现多地算力资源的共享和最优利用，减少投资浪费，增加有效供给。贺晗提出，健全算力调度标准规范体系，为算力资源供给方提供能力自查参考，同时为算力需求方提供算力调度能力使用参考，引导新建算力资源按统一标准建设及接入。全国政协委员、中国信息通信研究院院长余晓晖对记者说，要发挥全国超大规模市场优势，利用互联网发展成功经验，以算力先互联、再成网、构建大市场为主线，基于统一标识符实现多样性算力互联感知，通过弹性网络能力和标准化架构接口实现业务和数据流动互通，进而打造智能感知、高速弹性、安全绿色、先进普惠的算力互联网。[color=#c00000]人工智能+法治建设[/color][color=#c45911]确保人类“守法”、机器“守德”[/color]去年7月份发布的《生成式人工智能服务管理办法》，促进生成式人工智能健康发展和规范应用；去年10月份发布的《全球人工智能治理倡议》，围绕人工智能发展、安全和治理三个方面系统阐述了人工智能治理的中国方案。全国政协委员、陕西省高级人民法院副院长巩富文对《证券日报》记者表示，我们应当以《全球人工智能治理倡议》为指引，全面整合相关法律、法规，形成“中国特色”人工智能伦理指南，建立科技伦理审查及负面清单准入、分级分类管理、协同监管等制度，确保人类“守法”、机器“守德”。巩富文建议设立新型财产权——“人工智能生成物者权”，认定其权利主体为人工智能生成程序的使用人，不仅可以明确生成物法律地位和归属，推动其进入相关产业链、价值链，激励人工智能生成物的创作传播和产业投资，还可以为侵权责任认定打下良好基础，降低人工智能生成物对现有创作市场的冲击，以达到激励人工智能生成物的生产传播与公共领域保留相平衡的目的。全国政协委员、金杜律师事务所高级合伙人张毅对记者表示，应该尽快推进《人工智能法》的制定和出台，以《人工智能法》及配套的监管工具为核心，形成完整的人工智能技术法律体系。全国政协委员、南方科技大学副校长金李对记者表示，我们在消费过程中，逐渐从现金支付到手机二维码支付，再到人脸识别支付，科技让我们的生活变得更加便捷高效，但这背后也面临着身份信息泄露和隐私安全风险，在科技的便利性和隐私保护之间，需要法律与监管尺度进行平衡，人工智能等新一代信息技术的发展，带来更多新的商业模式和应用创新，相关法治建设也要与时俱进。[来源：中国发展网][align=right][/align]

人工智能对实验人员可能会带来以下影响：更高效的实验设计和执行：人工智能可以通过分析海量数据和模拟实验来优化实验设计和执行，从而提高实验的效率和准确性。更多的数据和信息：人工智能可以自动化数据收集和处理，帮助实验人员获取更多的数据和信息，从而更好地理解实验结果和发现新的规律。更高的精度和可重复性：通过使用人工智能技术，实验人员可以减少实验过程中的人为误差，从而提高实验的精度和可重复性。更多的挑战和机会：随着人工智能技术的发展，实验人员将需要不断学习和适应新的技术和工具，以保持自己在领域内的竞争力和创新力。更多的合作和交流：人工智能技术需要跨学科的合作和交流，实验人员需要与工程师、数据科学家和计算机科学家等专业人士紧密合作，才能更好地应用人工智能技术解决实验中的问题。

JIS L 1099-2006 织物的水蒸气渗透率的试验方法[img]http://www.instrument.com.cn/bbs/images/affix.gif[/img][url=http://www.instrument.com.cn/bbs/download.asp?ID=190794]JIS L 1099-2006.pdf[/url]

央广网宁波11月15日消息（记者 俞烨 通讯员 周佳贝 仇维杰）近日，宁波市北仑区建成投用浙江省首个区县级水质监测AI人工智能实验室，通过监测技术升级、监测装备升级、监测效能升级等实现了水质监测实验室的全新建设。11月14日，一批地表水样品送达宁波市北仑区环境保护监测站的水质监测AI人工智能实验室，实验室里的设备如同工厂内的自动化生产线一样，开始不停地运行。智能移动机器人首先通过多模式扫码技术，对样品台上的样品进行迅速扫描识别，随后，精准抓取样品放上传送带。通过传送带后，水样进入自动取样系统，自动取样系统则以多方位多重感知技术、液体流路自动控制、机器人自动进样等一系列关键技术，实现批量地表水样品从分液、前处理、检测分析到数据报告的全流程自动化。[align=center][img]https://img1.17img.cn/17img/images/202311/uepic/a14e2d09-af1a-406a-b113-90dff0c30216.jpg[/img][/align][align=center]AI人工智能实验室（央广网发 通讯员供图）[/align]该实验室将自动化分析与人工智能、物联网、区块链、数据库管理等新技术融合创新，实现氨氮、总磷、总氮等9项监测因子的全过程智能化自动测试。移动机器人与智能样品台的“乐高组合”，使样品位扩充到200个，后续还可根据需要增加清洗、预处理等功能或拓展其他监测项目，满足不断变化的监测需求。“AI智能实验室实现了检测项目由‘单台测试’向‘协同测试’的转变，可以24小时无休眠工作，工作效率达到传统手工监测的5到10倍。”宁波市北仑区环境保护监测站站长祝旭初说，“同时，它有效减少了检测过程中引起的人为误差，并且大幅减少监测人员与含毒试剂等危险源的直接接触，降低安全风险”。[align=center][img]https://img1.17img.cn/17img/images/202311/uepic/6d84a480-a732-4bce-a2ea-1736f0463500.jpg[/img][/align][align=center]AI人工智能实验室（央广网发 通讯员供图）[/align]据了解，目前北仑区每月监测地表水样品量近500个，且监测项目多元化，城市水质监测任务繁重。开发建设AI智能实验室，有效缓解了生态环境监测系统“人少事多”的问题。以每日100个样品9项参数检测计算，传统人工监测预计需要投入约7至8人，而利用AI智能实验室，仅需2人便能完成试剂配置、方案确认及数据上传工作，节约人力成本超80%。近年来，北仑在生态创建、降碳减污、改革创新上发挥示范引领作用，并着力推进数字化水环境治理，不断增强城市水环境大脑。此次建成投用的AI人工智能实验室“升级版”， 把传统实验室以人力为中心的运行模式转变到以数据为中心的人工智能监测模式，为地表水样品的大通量检测提供了新思路、开辟了新路径，打造了全面提升生态环境监测自动化、智能化、信息化能力的样板工程，为北仑全面建设生态环境监测现代化区县奠定基础。[来源：央广网][align=right][/align]

有关傅里叶红外测试镜片透过率时的透过率，如果每隔10分钟测试同一个镜片一次，透过率会有多大的偏差？

在人工智能加速发展的今天，人工智能给人们带来了全新的变革，在这样的情况下，给仪器制造带来什么好于坏呢？就拿[url=http://www.xo-china.com]智能温压双控微波消解仪[/url]来说，人工智能带来的利与弊。人工智能带来的好处：1人工智能变得越来越广泛，使得人类解放了很多；2、人工智能可以帮助人类繁荣；3、人工智能可以给人带来方便；那么人工智能带来的弊端呢？1、人工智能为了你的工作而来，让你从此失业变成终生假期；2、机器没智商，不能完成所有人类可以完成的事；3、人工智能使得人类远远落后，在智慧上大大超越人类；4、人工智能安全性，因为今天的计算机漏洞百出，使得人工智能安全让人怀疑。这些的这些都说明了虽然人工智能给人类带来很多的便利，但是还是有着很多问题，在未来的人工智能更加成熟的情况下，这些的问题一定会很好的解决的。

随着科技的发展，未来人工智能在分析仪器中有哪些应用？

最近，在科技圈最火爆的话题莫过于Sora的问世。作为首款文生视频模型，它能根据简单的文本指令生成一段视频影像，且细节丰富、画面真实。“这意味着人工智能已经在一定程度上理解了人类物理世界运行的规律，如果未来人工智能能够理解环境系统的物理规律，我们可以更好地解决环境问题。”清华大学环境学院副院长、生态环境人工智能研究中心主任、碳中和讲席教授徐明告诉中国环境报记者。[align=center][size=18px][color=#4f81bd][b]人工智能应用的三个层次：资料库、助手、伙伴[/b][/color][/size][/align]目前，人工智能，尤其是判断式的人工智能已经在生态环境领域有了相对广泛应用。徐明介绍，“判断式的人工智能也可以看作弱人工智能，例如通过机器学习形成的专用模型，能够对环境材料进行判断和预测。”比如，在大气污染方面，利用人工智能判断异常情况及预测未来污染的发展趋势；在固废管理方面，可以辅助进行垃圾分拣分类；在生物多样性保护方面，可以用于监测野生动物的栖息地和迁徙路径。“但是，强人工智能（生成式人工智能）在环境领域尚未普及，在其他行业也基本是同样的情况。”徐明解释，未来强人工智能不仅能实现将现实世界平移到虚拟世界，或许还能实现真正的世界模型功能，拥有和现实世界相同的动态运行规律。从弱人工智能到强人工智能，人工智能的应用具体可以分为几个层次？徐明给出的答案是三个。首先，第一个层次是问答式信息获取，类似于ChatGPT。徐明团队开发的天工AI Chat工具可以实现此项功能，通过提问可以获取专业的生态环境领域的知识。协助处理日常工作的事务，是人工智能应用的第二个层次。人工智能可以在某个领域帮助完成简单的日常工作任务，解放人力，减少时间成本。第三个层次便是自主理解并管理工作，人工智能可以自主理解和解决涉及若干个步骤的所有复杂事件。“当人工智能发展到第三层次时，它将会理解庞杂的环境系统，针对已经发生或可能发生的环境问题提出解决方案，对我们建设美丽世界发挥着关键作用。”徐明说。随着层级的不断提高，人工智能扮演的“角色”也从“资料库”向“助手”转变，直到成为和人类并肩作战的“伙伴”。在生态环境保护领域，人工智能也将是一股强大力量，为保护地球提供全新的可能性。[align=center][size=18px][color=#4f81bd][b]人工智能在环境领域的发展：机遇与挑战并存[/b][/color][/size][/align]不久前，国务院国资委召开“AI赋能 产业焕新”中央企业人工智能专题推进会。会议强调，要推动中央企业在人工智能领域实现更好发展、发挥更大作用。会议的召开也体现了人工智能是进一步推进高质量发展的未来趋势。那么，目前来看人工智能在生态环境领域还有哪些潜在应用？徐明介绍，“比如，成为产品绿色设计、环境管理、绿色供应链管理等业务助手；再比如建立环境管理虚拟实验室，进行难以在大尺度实地进行的实验等。”总的来看，人工智能在生态环境保护领域的应用前景广阔，它可以帮助提高工作的准确性，提升管理效率，但同时也不能忽视其中潜在的挑战和问题。“人工智能对生态环境领域知识的总结和梳理需要大量的数据资料，包括学术文章、教材书籍、统计公报以及专利信息，甚至具体到企业的环评报告等，如何筛选出高质量的资料用以人工智能的训练学习，是目前需要完成的事情。”徐明表示，随之而来的还有数据隐私和安全问题，对于不同级别的数据资料进行合理的分类及管理也是需要解决的问题之一。[来源：中国环境][align=right][/align]

请问大家，造成薄膜透过率低的原因可能有哪些呢？（利用积分球测试的透过率，薄膜镀在FTO 上的，并且薄膜尺寸小于透射侧孔洞大小）

随着现在的人工智能技术的不断发展，越来越多的行业中都开展了人工智能化发展，在仪器行业中，像[url=http://www.made-instruments.com]超声波分散仪[/url]这些产品都在不断的发展自己的新技术，那么人工智能技术在中国应用发展如何呢？中国曾今是一个农业大国，在农业上很多事都需要人工去做，但是随着现在的科技的发展，像收割机、插秧机等等的机器的问世，大大的减轻了人们的工作，但这还不是最终，在现代社会中，无人农场的渐渐发展，这样的梦想将会成为现实。 一切关于农作物的播种等工序都由机器人代替。其中包括：1， 根据大麦种子需要播种的特定深度来钻孔松土，并由自主劳作机器人控制大麦生长所需的间隔。2，在必要时，按需喷洒杀真菌剂、除草剂和化肥。3，自主收获。由于现代农业比过去只有播种、待农作物成熟再收割的农业模式更为复杂。而如今针对农作物的不同状态、杀虫、除草、施肥的适当分量都需要依靠数据驱动去实行。在实施劳作策略之前，这一对“机器人侦察兵”组合（农用劳作机器人+无人机）不停地对田地监测。并给人们带回拍摄的田野视频样品。另外，在农业等领域里，机器人变得越来越高效、亲民。我们预测在不久以后，农业自动化将会通过常规的农作方法来实现，并保证一定的产出率和稳定性。小型移动机器人或分布式传感器系统可对农作物进行人类难以实现的不间断监测，并将数据反馈给系统，由此系统能够利用位置感知判断并提供农作物所需要的对策。近些年出现的自动除草机器人如Tertill等为农业作出了巨大贡献。无人精确农业预计会成为未来一种可行的农业解决方式 。从上述的种种技术都可以看出现在的科技发展的快速，渐渐的人工智能技术逐渐将取代人力，在超声波分散仪等等产品都是很好的体现现代化发展的快速。

[size=18px][font=&]在科技飞速发展的今天，仪器领域的前沿技术如雨后春笋般不断涌现，为科研工作带来了前所未有的机遇和挑战。作为科研工作者，紧跟这些前沿技术的步伐，是我们不断创新、取得突破的关键。[/font][font=&]近年来，人工智能与仪器的深度融合成为了一个引人瞩目的趋势。通过将人工智能算法应用于仪器的控制和数据分析，实现了仪器的智能化和自动化操作。例如，在光谱分析中，基于深度学习的算法能够快速准确地识别复杂的光谱特征，大大提高了分析效率和精度。而且，智能仪器还能够根据实验条件的变化自动调整参数，优化实验结果，为科研人员节省了大量的时间和精力。[/font][font=&]微流控技术的发展也为生物医学和化学分析领域带来了革命性的变化。微流控芯片将复杂的实验流程集成在微小的芯片上，实现了样品处理、反应、分离和检测的一体化。这种微型化、集成化的技术不仅减少了试剂的消耗，提高了分析速度，还能够实现高通量的检测，为疾病诊断、药物筛选等提供了强大的工具。[/font][font=&]纳米技术在仪器领域的应用也日益广泛。纳米材料具有独特的光学、电学和磁学性质，被用于制造高性能的传感器和探测器。例如，基于碳纳米管的传感器能够检测到极其微量的化学物质，其灵敏度比传统传感器高出几个数量级。此外，纳米技术还用于改善仪器的表面性能，提高仪器的耐磨性和抗腐蚀性。[/font][font=&]追踪前沿技术，不仅让我们开阔了视野，了解到最新的科研动态，还为我们的研究工作提供了新的思路和方法。然而，要将这些前沿技术应用到实际的科研工作中，并非一蹴而就。我们需要不断学习和探索，掌握相关的技术原理和应用技巧，同时结合自己的研究需求进行创新和改进。[/font][font=&]在这个充满机遇和挑战的时代，让我们保持敏锐的洞察力和勇于创新的精神，积极拥抱前沿技术，为推动科学研究的发展贡献自己的力量。[/font][/size]

纺织品 纤维含量测定 人工智能识别法发布实施的必要性 最近看到网上有了一个新标准，名称为TGDBX XXX－纺织品 纤维含量测定 人工智能识别法（征求意见稿），看完征求意见稿，个人有一些感悟，与大家分享一下。 纺织品成分分析是一个技术和经验要求都比较高的项目，也是各个实验室出错率较高的项目， 所以很多检测机构这些年一直都有讨论是不是有智能化的检测方法，但是行业内至今还没有比较切实可行的标准方法，大家实验室还是主要靠有经验的检验分析人员进行人工定性定量，分析时间长，对操作人员的经验要求高。 目前纺织行业实验室使用的国标标准GB/T 16988、纺织行业标准FZ/T30003、FZ/T 01101这三种镜检法，就是取样后在载玻片上平铺试样，然后根据整个视场的根数和直径，进行计算出此试样的各种纤维的比例。 物理法采用的就是常说的镜检法，则是根据纤维在显微镜下纤维形态的区别，经有经验的分析人员对纤维进行分类和测量进行定量的操作 目前纺织品实验室成分分析镜检法有两种方法，一种用之前的生物显微镜，用的是普通的羊毛纤维检测系统，做镜检时要一个手拿鼠标，一个手拿计数器，用鼠标不停地操作，从纤维的一边拖到纤维另一边，测量纤维的直径，然后计数器要跟着手动计数，看到一根按一下计数器，有时一个视场不够，要取多个试样，接着测量，最终达到测量最少根数后，计算平均值。这个整个过程一般时间比较长，有时一个平行样需要2-4个小时，甚至更长时间，分析人员眼睛长时间对着电脑看也容易出现视觉疲劳。出现误判。 另一种方法是目前各大检测机构使用的一个数字化纤维样品系统，不用手动计数了，可以直接在程序内设置，可以多层拍照，还可以视场自动排列，测量自动计数，可以在纤维上做标示，相对比较方便了，目前是纺织品成分分析物理测试的主力军，效率相对也会提高很多，还是受到各个检测机构喜爱的。 目前所有的物理方法做成分分析主要就是依靠分析人员的经验，经验不足的分析人员镜检法分析容易出现误差大的情况，基于这样的状况，物理分析方法一般除非是棉麻或者羊毛羊绒这些必须采用此方法，否则，大家都不愿意用镜检法，效率太低。 有部分实验室采用[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]分析法，DNA分析法以及蛋白质组学分析等方法进行含量测试，[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]分析法有些纺织品实验室会有，对于一些纤维定性定量还是有很大的帮助的。DNA分析法以及蛋白质组学分析等方法一般的纺织品实验室是很少能具备这样的条件，不仅设备贵，而且操作也需要高层次专业的人才。 纺织品成分分析一般用化学分析法，成分分析定量操作中会使用很多危险性的试剂，包括一些强酸强碱，还有有机试剂，有毒试剂，长期使用，不管做怎样的保护都会对分析人员身体健康造成一定的伤害，而且实验操作过程中也很危险，轻则烧坏衣服，重则伤害皮肤，还有可能出现其他危险因素. 纺织品成分分析一般用化学分析法会产生很多有毒有害的废液，虽然一般都是交给专业的公司处理，但是对环境还是会造成影响，也不符合现在国家提倡环境保护的政策。 如果能把人工智能这样的科学技术运用到检测方法中来，这个我相信是大家非常渴望的。现在纺织品 纤维含量测定 人工智能识别法这个团体标准能解决这个问题，也是大势所趋。 纺织品 纤维含量测定人工智能识别法通过在显微镜下自动获取纤维图像，利用图像处理方法获得纤维的特征图和特征指标，并通过图像识别的相关算法进行分类识别，实现纤维含量的自动化、智能化检测。与传统纤维含量测试方法相比，采用这种人工智能自动化测试方法，不仅检测速度更快，且其测试过程中减少了人工参与，可实现部分替代人工操作，将一线检测人员从繁重的重复性检测工作中解放出来，测试结果也更加的客观。 我很期待这样的方法尽快出来，造福一线的纺织品成分分析人员。1. 该设备是否已经商业化2. 设备的价格是否能被接受，售后能否得到保证。3. 该设备生产商是不是此团体标准的参与者4. 有没有用多种纤维标样进行验证

时不时会接到客户这样的询问电话，“我需要测试烟雾的透过率，不知道你们有没有仪器可以测量？”首先我想到的是烟雾袅袅升起的样子，不具备固定形态，不具备固定形态的物体也能测吗？ 延伸思考一下，我们的一款LS127的红外功率计，是顶端探测器的，测量功率强度值，如果在太阳下面做测试，天空中刚好飘过一片云，也会对数值产生影响。云和烟雾不是同类物质么？ 确实，很早的时候，就有客户问到过这个问题，我们之前没有这样的经验，工程师还特意拿纸来烧，用LS116透光率仪来做过实验，证明了机器是可以用来测试烟雾的透过率的，只是，烟雾会上升，在上升的过程中，透过率数值会随着烟雾的形态变化而产生变化。关于烟雾的透过率测量，您还可以参阅林上科技官方网站技术文章“怎样测试烟雾的透过率？”

北京时间2月15日消息，据《每日电讯报》14日报道，英国和欧洲航天局科学家研发的人工智能飞船，将能像人类一样做决定，有自己的期望和动机。这一概念在科幻片《2001太空漫游》里给宇航员造成致命后果，当时飞船上的人工智能电脑决定杀死所有宇航员，以便继续任务。尽管亚瑟·克拉克和主管斯坦利·库布里克发出了这种警告，但是欧洲航天局现在仍希望利用真实的人工智能控制未来飞船。　　研发新控制系统　　得到欧洲航天局支持的英国工程师正在研发用于人造卫星、遥控探索车辆和自控飞船的控制系统。这些太空飞行器会学习、查找问题、在任务期间适应不同环境、进行自我修复和自己做决定，确定如何能更好地执行任务。欧洲航天局公布了详细研究结果，该局准备发射第二艘自动货运飞船(ATV)，在这个月底给国际空间站送去补给品。欧洲航空公司阿斯特里厄姆公司设计和制造的“自动货运飞船2”将沿着预定路线前往空间站，然后利用机上传感器和防撞系统与该站安全对接。　　欧洲航天局还表示，它打算制造第一艘可以把人类安全送入太空和带回地球的飞船。南安普顿大学自动控制系统专家桑多尔·威勒斯教授负责研发人工智能控制系统的项目，他表示，这项技术最终将在用来运送人类的飞船上找到用武之地。他说：“我认为，最初它将被应用于遥控和无人任务中。采用这项技术后，现在需要地球上的控制员进行24小时不间断监控的通信卫星和太空探索任务，将能进行自我控制，这将大大减少开支。我们正在考虑把它应用到下一代自动货运飞船上。”　　人工智能 用途多多　　威勒斯说：“我们证实在特定知识领域内，以前只能人类做出的决定和优先考虑的对象，现在机器也能做出。我并不是说它们懂得所有物理学知识，但是在它执行的任务和活动方面，该系统有自己的目标，会对它可能遇到的问题进行预测，并很快想出应对办法。它评估的信息量比人类工程师更多。”威勒斯一直在研发被称作sysbrain的飞船控制系统，因此它能利用自然语言获得新指令或新信息。这意味着飞船的控制系统能够读懂用英文写成的文件，而不是只能识别特殊编码。　　威勒斯说：“该系统甚至能登陆网络，了解最新信息，从中学习新知识。我们已经把人类的推理能力与此结合，以便它能更好地理解这个世界、它的目标和在做决定前优化目标的能力。”飞船采用人工智能在科幻片和书籍里一直是个非常受欢迎的话题，但是科幻影片《2001太空漫游》里的电脑HAL 9000和其他书籍里的情节，令人对此产生担忧。　　未来任务采用人工智能　　在《2001太空漫游》里，HAL 9000故意引起故障，杀死飞船上的所有宇航员，不给他们留下毁掉电脑的机会。威勒斯表示，用于现实世界里的任何系统都要经过特殊编程，以便它们不会做出决定，对人类构成威胁。阿斯特里厄姆公司自动货运飞船生产和研发部主管沃尔夫冈·帕特斯彻博士表示，该公司还在研发可用在飞船上的人工智能系统。他说：“安全是载人太空飞行中的重中之重。载人任务采用的人工智能面临的最大挑战是确保人类安全。”　　欧洲航天局已经通过“火星快车”任务对一种人工智能形式进行了检测，该系统能帮助科学家在最佳时间段内从飞船上下载数据。欧洲航天局德国太空操作中心的先进概念和技术办公室主管艾里斯安多·多纳提表示，他希望在以后的行星探索车和其他飞船上使用人工智能软件。他说：“当它们发现一块比较感兴趣的岩石时，它们能自行决定是否给其拍照，不用等待控制员发出让它们如何做的新指令。”　　取代美国航天飞机　　2008年第一艘自动货运飞船成功与空间站对接，把补给送上去，此时该站正以每小时1.74万英里(2.80万公里)的速度围绕地球运行。它利用28个分离推进器进行自我操作，与空间站安全对接。第二艘自动货运飞船于2月15日发射升空，它像一辆双层公交车那么大，可携带7公吨货物，通过它有望证实该技术既安全又可靠。当前这代自动货运飞船经过特殊设计，完成任务后会在大气层里燃烧掉。不过欧洲航天局现在已经开始研发类似飞船，这种飞船能把货物和实验仪器放入重返舱里，重新送回地球。　　欧洲航天局自动货运飞船生产项目主管尼克·德特曼称，这种可以携带人类并能当作一种飞行工具的自动货运飞船，将能在美国宇航局的航天飞机退役后取而代之。他说：“我们有望为成员国设计出一些能用于自动重返飞行器和机组成员运输的东西。”

就是，做曲线时，不调透过率0，其他还是调透过率100%，吸光度0，做曲线。然后测试样，看看跟扣暗电流的情况比较。我觉得影响不大。

对于人工智能在仪器行业的应用，大家有什么看法呢？

最近最热门的话题莫过于人工智能Master摧枯拉朽般的战胜了15位围棋世界冠军，取得60连胜。我们不禁感慨，人工智能的水平已经战胜了人类。但是我们转念一想？人工智能真的能战胜人类吗？我表示怀疑。首先围棋是二维世界里的数学运算和单纯的逻辑运算。而化学实验的影响因素非常多，简单的就是温度、湿度、大气压，这些条件是人工智能无法体味到的，或者说变量和不确定度比较大。请大家谈谈人工智能何时能应用于食品分析？最有可能的出发点和落脚点是什么？请讨论。