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數字化時代 近紅外光譜分析與大數據撞出火花

  數字化時代就是我們常說的運用計算機將我們生活中的信息轉化為0和1的過程,是指信息領域的數字技術向人類生活各個領域全面推進的過程。其中通信領域包括、大眾傳播領域內的傳播技術手段以數字制式全面替代傳統模擬制式的轉變過程。
 
  另外,數字化時代是一個偉大的時代尤其是在我們的傳媒領域通過計算機存儲、處理和傳播的我們的信息得到了最大速度的推廣和傳播,數字技術已經成為了當代各類傳媒的核心技術和普遍技術。
 
  數字化下,大數據來臨
 
  隨著數字時代的到來,人類對自然和社會認識的進一步加深,人類的活動空間得到進一步擴展。高度數字化的生活使得人類在科學研究、互聯網應用、電子商務、移動運營等諸多領域均出現了大規模的數據增長,大數據時代已經來臨。
 
  與傳統的數據集合相比,大數據可以通過挖掘和應用創造出巨大的價值,因此迅速發展成為工業界、學術界乃至世界各國政府高度關注的熱點。大數據以其顛覆性的技術對國家治理模式、企業決策、組織和業務流程以及個人生活方式等均產生了巨大的影響。
 
  在數字化時代下,大數據給我們帶來了新的便利,大數據或者稱巨量資料,指的是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。大數據目前已廣泛應用于生命科學、醫療、商業、金融等行業中。
 
  而在近紅外光譜分析方面,與大數據撞出了火花不得不說一下。那么,你知道什么是近紅外光譜分析嗎?
 
  近紅外光譜分析
 
  近紅外光譜分析技術自上世紀60年代開始首先在農業領域應用,隨著化學計量學與計算機技術的發展,80年代以來逐步受到光譜分析學家的重視,該項技術逐漸成熟,90年代國際匹茨堡會議與我國的BCEIA等重要分析專業會議均先后把近紅外光譜分析與紫外、紅外光譜分析等技術并列。
 
  近紅外光譜分析是將近紅外譜區的光譜丈量技術、化學計量學技術、計算機技術與基礎測試技術交叉結合的現代分析技術,主要用于復雜樣品的直接快速分析。近紅外分析復雜樣品時,通常首先需要將樣品的近紅外光譜與樣品的結構、組成或性質等丈量參數,采用化學計量學技術加以關聯,建立待丈量的校正模型;然后通過對未知樣品光譜的測定并應用已經建立的校正模型,來快速猜測樣品待丈量。
 
  與全球近紅外的發展相比,我國對近紅外光譜技術的研究及應用起步較晚,上世紀70年代開始,進行了近紅外光譜分析的基礎與應用研究,到了90年代,石化、農業、煙草等領域開始大量應用近紅外光譜分析技術,但主要是依靠國外大型分析儀器生產商的進口儀器。目前國內能夠提供完整近紅外光譜分析技術(近紅外光譜分析儀器、化學計量學軟件、應用模型的研發)的公司正處于發展階段。
 
  但是,中國近紅外光譜學科的發展處在急劇上升的階段,相關的新技術、新應用基本上每年都會有新花樣,不僅如此,中國的光譜學學者在近紅外的前沿研究方面也取得了突出的成果。而現在近紅外光譜分析也遇上了大數據的黃金時代!
 
  近紅外光譜分析與大數據“撞出火花”
 
  由于我國經濟的快速發展,持續發展型經濟與建立節約型社會方針的確定與貫徹我國生產、科研、教學領域和市場對產品的檢測與控制要求迫切,按照國際經驗,近紅外光譜分析技術將是一種技術。隨著國產近紅外光譜儀的研制和生產,近紅外光譜分析技術在分析界必將為更多的人所熟悉和接受,會在越來越多的領域廣泛應用。
 
  隨著近紅外光譜儀中所使用的檢測器的物聯網和大數據技術的應用和拓展,近紅外光譜的個性化建模也可望成為現實。它必將大幅提高終端的分析能力,同時,又可以提高基于大數據的近紅外光譜的數據的質量以及精確度。
 
  而與物聯網的結合,也使紅外光譜分析能夠與工業環境下的各種其他機器進行交互,利用大數據與深度學習的力量,將全世界所有的分子的光譜圖都儲存到一個服務器中,然后通過類似人工神經網絡、偏最小二乘、主成分分析的算法對檢測結果進行精確檢測及識別,從而從復雜的光譜圖中一一分離出它所蘊涵的分子,從而不用接觸的迅速得到它的所有信息。
 
  不難看出,基于大數據的光譜建模及分析技術的發展將會成為中國近紅外光譜學的下一個重要突破方向,近紅外光譜分析與大數據“撞出火花”,科技發展迅速。

2021-02-01 17:05

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