DeepSeek作为国内领先的AI技术提供商，正与华为等行业巨头紧密合作，利用AI智能体和人形机器人等新兴技术，聚焦工业智能化改造需求，加速AI与流程工业场景的深度融合，以标杆案例落地引领行业变革。流程工业亟…

本文将深入探讨流形理论在化学反应过程控制中的应用，揭示其如何通过几何和拓扑的方法解决传统控制理论难以应对的问题，并展望其未来的发展方向。通过结合流形学习和模型预测控制，我们可以设计出一种数据驱动的化学反应过程…

这种过度依赖外在规范的行为，使得社会变得虚伪、做作，人际关系也变得复杂而扭曲，因为人们更多地是在迎合“礼”的要求，而非顺应自然之道去真诚地对待彼此和生活中的事物。这种“仁”的行为是在现代社会背景下，对人类命运…

工业4.0的出现，标志着人类社会进入了一个新的发展阶段，它将为我们带来新的机遇，也带来新的挑战。工业革命的历史告诉我们，技术进步并非总是带来进步，它需要我们以一种理性的态度进行引导，确保技术进步能够促进社会更…

休谟的怀疑主义，如同尖锐的匕首，刺破了传统哲学中对知识的盲目自信，他深刻地质疑了人类知识的来源和可靠性，并对时间、空间、因果律等基本概念提出了挑战。康德将客观世界本身称为“物自体”，认为物自体是独立于我们的意…

以一个简单的例子来说明，假设我们基于一个误差较大的尾流模型预测下游涡轮机将会受到严重的尾流影响而减少发电量，于是我们采取了过度激进的功率调节策略，试图将上游涡轮机的发电功率大幅降低以减轻尾流效应。在一些风电场…

其分子中含有大量的芳香环和取代基，与土壤有机质的相互作用可能以π-π堆积和疏水作用为主。针对β-内酰胺类:研究不同土壤pH值对β-内酰胺环稳定性的影响、与土壤有机质和粘土矿物吸附的机制；以及不同β-内酰胺类抗…

在构建用于SERS光谱分类的机器学习模型时，可以利用知识图谱中的分子分类信息和光谱特征关联信息，对模型进行预训练和优化，使得模型能够更快地学习到不同分子的光谱特征模式，提高分类的准确性。可解释性机器学习模型为…

其时间和空间分辨率的固有局限严重制约了在界面反应监测、生物体系分析以及能源研究等关键应用中的效能发挥。SERS技术在时间和空间分辨率方面面临着诸多挑战，但通过与多种技术的融合与创新，如与超快光谱、TERS、S…

从早期面临的复杂实验环境描述和理论模型计算精度与效率权衡的挑战，到过去十年中在小分子SERS光谱分析框架建立、高阶极化率考虑、计算与实验差距弥合以及迈向大型复杂系统分析等方面取得的一系列关键进展，再到未来在生…

同时，不断探索创新应用领域，如单细胞分析、体内成像、大气和水体污染监测与溯源等，并积极应对技术发展中的挑战，如SERS衬底优化和数据处理与人工智能融合等，将推动SERS技术逐步发展成为一种常规且不可或缺的分析…

SERS强度高度依赖于局部的近场增强效应，而衬底表面的微观结构和化学环境存在不均匀性，这使得内标物和分析物在吸附过程中可能面临不同的增强效果。同时，由于CMS方法的应用，测量的可重复性得到显著提高，不同批次实…

本文深入探讨了影响SERS信号可重复性的多方面因素，包括仪器条件、衬底材料选择、基材的均匀性、固体与胶体基材的稳定性以及保质期等。实验设计与数据分析方法的应用采用先进的实验设计方法，如响应面法、田口实验设计等…

通过对这些策略的深入剖析和实例论证，揭示了如何通过优化底物-分子相互作用来提高SERS信号的强度、稳定性和选择性，进而拓展SERS技术在复杂样品分析、痕量检测以及生物医学等领域的应用前景。通过静电改性、分子空…

同时深入研究了纳米材料在增强抗生素检测信号方面的独特优势，如量子点和石墨烯等纳米材料的特性及其与抗生素的相互作用机理，以及设计合成高选择性和灵敏度纳米探针的策略，特别聚焦于靶向性纳米探针开发面临的挑战与潜在解…

人工智能驱动的化学合成，不再依赖于化学家的经验和直觉，而是通过数据驱动的方式，对反应体系进行理性探索，从而提高反应效率、改善产物选择性和降低研究成本。人工智能可以处理大量的数据，进行复杂的计算和模拟，但最终对…

通过结合非线性动力学、多代理建模、数据融合以及人工智能技术，构建一个能够实现对污染事件“全息感知”的智能系统，才是解决问题的关键。未来的污染监测系统将不再局限于单一传感器的精度，而是通过对复杂系统整体性的认识…

进一步分析这些方法面临的挑战，包括构型空间过大导致计算成本剧增、力场参数适用性受限、模拟条件对采样准确性的影响、基于图的规则在复杂电子结构系统中的失效以及转换规则集完整性难以保证等。复杂反应机理的探索在化学研…

通过求解这些方程，可以得到污染物在不同时间和空间位置的浓度分布，进而追溯污染源的位置和排放强度.应用案例：在一些大型河流的污染事故应急处理中，如某化工企业发生泄漏事故导致河流污染，可利用该模型模拟污染物的扩散…