Intelligent Remote AI Analysis
根据压强变化的特征,自动识别并标记实验数据中的特征点,协助研究人员更快速准确地进行实验数据的特征分析。
基于时间序列的异常检测方法检测并修正实验中的异常数据点,减少实验中的误差。
基于AI神经网络学习各种变量和压强阈值之间的关系,推理未知参数下的实验结果,减少重复性工作。
智能分析模块是液体门控智能测试分析仪的核心创新功能,通过内置7种专业算法,将实验数据自动转化为可视化图表与报告,帮助用户快速理解实验结果,挖掘数据背后的科学规律。将复杂的实验数据转化为直观的科学结论,大幅降低科研门槛,适用于高校实验室、工业研发及环境检测领域,是高效科研与精准测量的理想工具。
| 算法名称 | 应用场景 | 输出结果示例 |
|---|---|---|
| Rotha | 溶液浓度对跨膜压强阈值分析 | 压力变化曲线、拟合方程 |
| VFlow | 流速与系统压力阈值关联分析 | 压力-流速关联曲线 |
| Csurf | 表面活性剂临界胶束浓度(CMC)测定 | 表面张力-浓度曲线 |
| Dpore | 多孔材料孔径性能关联评估 | 阈值与孔径关系图 |
| kind_ion | 金属阳离子响应特性对比分析 | 离子-压力分布柱状图 |
| Vliqu | 门控液体量及其系统稳定性评估 | 压力阈值变化曲线 |
| exp_stability | 长期稳定性及重复性量化测试 | 压力监测曲线、标准差统计 |