问题定制围绕具体课题定义输入、输出和评价标准
CUSTOMIZED AI PROJECTS
定制化AI项目
围绕论文数据、实验记录、图谱图像和科研流程，按具体科学问题定制规律挖掘、预测模型、智能分析工具与自动化工作流。
01
方案概述
不同课题的数据形态、样本规模和研究目标差异较大。本项目不限定固定算法，而是先明确科学问题，再选择统计分析、机器学习、深度学习、自然语言处理、多模态模型或科研智能体等技术路线，从概念验证到可运行工具分阶段交付。
规律挖掘识别趋势、阈值、异常、耦合与潜在机制
多模态融合联合处理表格、文本、图像、图谱与时序数据
工具化交付输出模型、报告、代码或可使用的轻量工具
02
适用场景
- AI 分析论文正文、表格和补充材料中的数字规律、变化趋势与异常点
- AI 批量提取多篇文献的实验条件、材料参数和性能指标并横向比较
- AI 识别实验数据中的拐点、阈值、周期性、非线性关系和变量耦合
- AI 批量读取 Excel、CSV 或数据库，完成清洗、统计、绘图和规律总结
- AI 分析光谱、显微图、曲线和时序信号，完成分类、回归或异常识别
- AI 建立配方—工艺—结构—性能关系，预测结果并筛选候选条件
- AI 根据历史实验推荐下一批实验，支持 DOE、主动学习或贝叶斯优化
- AI 将论文、SOP、实验记录和内部资料构建为可追溯知识库
- AI 自动生成数据摘要、项目周报、测试报告、图表说明和结论草稿
- AI 定制科研问答助手、分析智能体、内部网页工具或轻量应用程序
03
整体流程
目标指标
质量与样本量
验证策略
训练与调优
不确定性分析
原型与使用说明
04
技术模块
- 论文与数据解析：提取正文、表格、补充材料、Excel、CSV、图片和实验记录中的关键字段。
- 数字规律分析：识别相关性、非线性、阈值、拐点、周期、异常点、聚类结构和变量交互。
- 预测与筛选模型：根据样本规模选择统计学习、集成学习、深度学习或小样本学习方法。
- 图像与图谱分析：支持显微图、医学图像、光谱、衍射图、曲线图和时序数据的定制分析。
- 文献知识与智能体：构建可追溯知识库、科研问答助手和能够调用工具的任务工作流。
- 轻量工具开发：可将成熟流程封装为网页、桌面脚本、内部应用或标准化分析入口。
05
项目价值
贴合具体课题根据真实数据和科研问题设计，不套用固定模板
发现隐含规律从分散数据中提取可验证的趋势、异常与变量关系
缩短分析周期减少重复清洗、统计、绘图和报告整理工作
便于持续扩展后续可加入新数据、新模型、新工具和新应用场景
AI/模拟
表征/耗材