AI不仅在生物信息学领域取得了显著成果，还在其他生命科学领域发挥着重要作用。在医学影像分析方面，AI技术通过深度学习算法，能够实现对医学影像的精准分析，辅助医生进行疾病诊断。例如，在肺部CT影像分析中，AI技术可以将信息密度低的CT影像转变为三维图像，直接跨屏移植到手术视野屏，实现实时导航，提高手术准确度。

AI技术在半导体材料设备产业中的应用正在不断深化，为产业的创新发展注入了新的活力。在半导体材料研发方面，AI技术可以通过大数据分析和机器学习算法，快速筛选出具有潜力的新型半导体材料，缩短研发周期，提高研发效率。同时，AI技术还可以对半导体材料的性能进行精准预测和优化，提高材料的可靠性和稳定性。

中投产业研究院发布的《2025-2029年中国 煤炭工业 ...

随着人工智能（AI）技术的持续突破与广泛应用，其在电子信息产业中的影响力日益显著，不仅推动了产业的深度转型与升级，还极大地丰富了人们的生活与工作方式。本章将全面剖析AI在电子信息产业中的典型应用，并通过一系列国内外成功案例，展示其技术 ...

机器学习是利用计算机模拟人的学习能力，从样本数据中学习得到知识和经验，然后用于实际的推断和决策。机器学习是一门多学科交叉专业，涵盖概率论知识、统计学知识、近似理论知识和复杂算法知识，使用计算机作为工具并致力于真实实时的模拟和实现 ...

废塑料是指社会回收的包括管、板、片、膜、包装材料等在内的《固体废物进口管理办法》和《进口废物管理目录》相关要求、可用作原料的进口的同类材料，以及塑料生产加工过程产生的边角料、下脚料、残次品。塑料回收利用即是将废弃塑料以物理或化学的 ...

在科技飞速发展的今天，人工智能（AI）正逐步渗透到环境保护的各个领域，从环境监测到污染治理，再到碳减排和资源管理，AI技术的引入为环保产业带来了前所未有的变革。本文将详细探讨AI环境保护产业在多个关键领域的落地应用情况，并结合具体案例和 ...

随着科技的飞速发展，AI技术在能源产业中的应用正逐步深化，展现出广阔的技术发展趋势和市场潜力。 （一）AI技术的未来发展方向 AI技术的未来发展方向主要体现在以下几个方面： 1、深度学习技术的优化：深度学习作为AI技术的核心，其在能源产业中的应用 ...

风机主要应用在矿井、地下工程、地下发电厂通风；锅炉的通风和引风；化工厂高温腐蚀气体的排送；车间空调和原子防护设备的通风等方面，用途非常广泛，几乎涉及国民经济各个领域，属于通用机械范畴。 据国家统计局统计，通用机械行业规模以上企业7889 ...

氢能是一种绿色、高效的二次能源，具有热值较高、储量丰富、来源多样、应用广泛、利用形式多等特点。氢能产业链包括 ...

AI能源产业链是一个复杂而庞大的系统，涵盖了从数据采集、处理、分析到应用的全过程。这一产业链可以大致分为上游、中游和下游三个环节。 1、上游环节：主要聚焦于数据采集与预处理。能源数据的采集是AI应用的基础，这包括电力、石油、天然气等能源 ...