澳洲防务科创企业获大额融资，加速布局北美市场版图
阿凯斯（Arkeus）计划运用新资金在美国设立生产基地、研发前沿技术能力 资讯概要 澳洲初创公司阿凯斯（Arkeus）成功完成1800 万美元 A 轮融资，拟扩大美国客户群体，并在美新建制造中心。 这家澳洲科技企业专注于无人机与飞行器高分辨率视觉感知技术，已从私人投资机构获得 1800 万美元资金。公司现有的美国客户已涵盖美国国防部，此次融资将深化北美市场业务布局。 阿凯斯基于人工智能构建技术底座，通过自主研发的传感器收集并处理光学数据，涵盖人眼无法辨识的光谱范围。该技术可支撑军用及民用装备在低能见度环境
智能感知新纪元：光谱技术与AI融合
光谱分析正在迎来深度变革。高光谱成像凭借“图像与光谱结合”的独特优势，近年来备受关注，同时拉曼光谱、近红外及傅里叶变换红外等技术也在不断进步。随着人工智能全面渗透到光谱数据采集与解析的各个环节，传统意义上仅能“呈现光谱”的设备正逐步演进为能“提供答案”的智能系统。从芯片级微型化设计到边缘计算实时推理，从实验室精密分析到现场快速诊断，AI赋能后的光谱科技正在重新定义物质识别的可能边界。高光谱技术引领潮流，光谱家族加速向AI演进AI与光谱技术的深度整合：由点状突破迈向多维度协同微型化与集成化趋势：晶圆级微纳制
红外成像算法与人工智能解析
一、红外光谱成像算法概述要获得更高质量的红外图像，通常需要依次完成以下关键处理步骤：原始探测器数据→非均匀校正（NUC）→坏点校正（DPC）→去噪/时域滤波→动态范围压缩（AGC/DDE）→伪彩处理→智能分析（测温/识别/追踪）整个方案可以归纳为两类核心工作：前端处理（校正与修复）：侧重修正探测器本身的缺陷，使输出图像具备基本可用性；后端处理（增强与理解）：进一步优化画面质量并挖掘关键信息，直接影响最终应用效果。二、核心算法：非均匀性校正（NUC）1.问题本质红外焦平面阵列（FPA）中各像元对相同辐射强度
300069明起停牌：筹划并购商业航天资产
金利华电（30.600, 1.99, 6.96%）（300069）正筹划购买相关资产。 5月5日晚间，金利华电发布公告称，公司拟筹划通过发行股份及支付现金方式购买资产，并同步募集配套资金，构成发行股份及支付现金购买资产并募集配套资金暨关联交易事项；公司股票将自2026年5月6日开市起停牌。 据了解，金利华电拟采用发行股份及支付现金相结合的方式，收购西安中科西光航天科技集团有限公司（以下简称“中科西光”）全部或部分股权，并同时募集配套资金。本次交易预计不会导致公司实际控制人发生变化。公告同时提示，本次交易仍
可解释靶向SERS用于细菌高精度鉴定与光谱条码挖掘
哈佛大学医学院的Young-Tak Kim等研究者于2026年4月在《ACS Nano》发表论文《Targeted Surface-Enhanced Raman Scattering for Highly Accurate Identification of Bacterial Species and Finding Spectral Signatures with Explainable Artificial Intelligence》。该研究的通讯作者包括美国哈佛大学医学院的Synho Do博士，以及
智感光锥ISOC-OTTER4-AI发布：AI光谱水质在线监测平台
ISOC-OTTER4-AI是智感光锥自主研发的光谱水质监测核心产品，集成AI光谱算法与嵌入式控制技术，可让多个采样点进行轮转式自动取样，并为传感单元持续提供稳定水样以完成分析。平台同时覆盖超标留样、数据展示、记录存储、远程传输以及断电保护等全流程能力。AI为光谱检测赋能的关键能力主要有三项：·机器学习回归模型（随机森林RF、多层感知器MLP、支持向量回归SVR）：将光谱特征矩阵转换为浓度结果·深度学习特征提取（1D-CNN/LSTM）：用于解析时序光谱信号，挖掘其中的非线性与复杂关联·小样本自适应推理：
41号令催生新需求：AI+光学技术赋能变压器智能监测
2026年4月9日，国家发展改革委颁布第41号令——《电力重大事故隐患判定标准及治理监督管理规定》（简称41号令），规定自2026年7月1日起在全国范围内强制执行。电力安全监管由此告别“模糊排查”时代，进入“量化判定”的强制新阶段。该规定首次以国家强制性文件形式明确：直流±800千伏、交流1000千伏及以上变压器（换流变）监测中，乙炔含量达5微升/升或周增幅超2微升/升，氢气含量超450微升/升，总烃含量超450微升/升，均直接列为重大事故隐患。当“合规”成为电力企业的必选项，更深层的挑战随之而来：如何保
脸纪AI面诊仪深度解读：功能原理与精准性实测
脸纪AI智能面诊仪作为品牌自主研发的生活美容类肌肤智能分析设备，其核心使命在于"借助科技手段清晰阐述、精确量化、精准匹配皮肤问题"。该设备摆脱了对美容师个人经验的依赖，运用多光谱影像技术与人工智能算法，将肌肤水分含量、色素沉积、泛红状况、细纹程度、毛孔健康等核心参数转化为可视、可测、可对比的专业化数据，为无创水光护肤疗程提供科学支撑。本文将从设备定义与原理、核心功能与流程、合规边界、准确度与验证、用户体验与局限五大维度，客观、详实拆解，确保内容中立、数据可核验。一、设备是什么？——生活美容级皮肤量化检测工
哈维特AI智能分选系统：攻克黑瓜子同色杂质筛选瓶颈
常规分选设备依赖"视觉"辨识色差。一旦异物与物料色泽一致，便立刻"失效"。哈维特科技最新发布AI智能分选系统，不仅"观察"表面，更能"洞察"本质——由单纯的色值判断，跃升至涵盖色泽、形态、质地的多维度智能识别，令隐藏瑕疵无所遁形。01. 更智能的核心Part.1常规设备需手动频繁调整参数，耗时耗力且无法适应多样化原料。哈维特AI智能分选系统，运用深度学习融合多维建模算法，可自主生成分选策略，免除重复设置。机器在作业中不断优化、自我升级，处理黑瓜子量越大，黑色异物的检出率越高。02. 更锐利的视觉Part.
AI正在解析拉曼光谱：一文看懂SERS迈向数据驱动
题目：SERSCheminformatics:OpportunitiesforData-DrivenDiscovery andApplications这篇论文最突出的突破，并不在于提出了某种全新的算法或设备，而是首次较为完整地搭建了一个“面向未来的SERS-cheminformatics融合框架”。作者指出，传统表面增强拉曼散射（SERS）虽然早已拥有极高的检测灵敏度，但阻碍其进一步实现大范围应用的关键，已经不再是仪器性能，而在于数据管理、结果解读以及数据复用能力的欠缺。基于此，文章构建了一条由四个核心支
AI加速超构光子学迈向新阶段
人工智能（AI）与超构光子学（metaphotonics）的结合，正为光与物质相互作用的调控开辟一种全新思路。AI擅长从多维数据中提取复杂关联并实现高速推断，而超构光子学则能够构造自然界中原本不存在的光学性质，二者协同正在推动计算设计、动态调控和全自动光学系统进入新的发展阶段。据麦姆斯咨询消息，近期，由高丽大学（Korea University）、洛桑联邦理工学院（EPFL）、浙江大学等单位研究人员组成的团队，在Opto-Electronic Advances期刊发表了题为“AI-assisted met
AI-Python驱动科研：机器学习、深度学习与自动化解决方案
在线课程课程时间：5月16日-17日、23日-24日【四天学习、配套资料与代码、提供永久回看】课程介绍学习形式线上授课+学习群支持+专家实践指导交流（报名后加入学习群、查看课程安排）专家指导1.建立专家指导交流群，长期解答疑问并分享经验，帮助学习与应用；2.课程结束后定期举办线上答疑活动，协助巩固学习并解决实际问题；教学亮点1、深入浅出的理论讲解；2、实用技巧与方法，提供所有案例数据及代码；3、结合项目案例讲解实现方法，对接实际工作应用；4、同步上机操作，独立完成案例练习，全程跟踪解答问题；5、课程结束专
郭守敬望远镜光谱发布量继续领跑全球
24日，中国科学院国家天文台发布郭守敬望远镜LAMOST DR13数据集，光谱总数达到3082万余条，首次突破3000万条，继续保持国际光谱巡天项目发布光谱数量第一的地位。 本次发布数据集的观测周期为2011年10月—2025年6月，覆盖6961个低分辨率观测天区、3404个中分辨率观测天区。发布的3082万余条光谱包括约1347万条低分辨率光谱、1735万条中分辨率光谱。 截至目前，来自中国、美国、德国、比利时、丹麦等国家和地区278所科研机构的1900多位用户，正利用郭守敬望远镜的观测数据开展研究，已