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        江西的陶瓷助劑成分分析

        報告用途: 科研、研發(fā)
        檢測需要樣品量: 100g
        檢測周期: 7-10個工作日
        單價: 5000.00元/件
        發(fā)貨期限: 自買家付款之日起 天內(nèi)發(fā)貨
        所在地: 廣東 廣州 增城
        有效期至: 長期有效
        發(fā)布時間: 2023-12-14 00:21
        最后更新: 2023-12-14 00:21
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        未知物成分分析是通過綜合的分離和分析手段對復(fù)雜的未知化學(xué)品的成分進行定性和定量分析,為科研、產(chǎn)品生產(chǎn)、產(chǎn)品開發(fā)、改進生產(chǎn)工藝提供科學(xué)依據(jù),為企業(yè)引進、消化吸收再創(chuàng)新提供強大技術(shù)支撐。

        未知物成分分析覆蓋電子、紡織、日化、塑料、橡膠等各個領(lǐng)域,具體包括:

        ? 助劑產(chǎn)品:紡織、皮革助劑(柔軟劑、勻染劑、整理劑等);電鍍(鋅、銅、鉻、鎳、貴重金屬)助劑(前處理添加劑、光亮劑、輔助光亮劑等);塑料和橡膠制品助劑(增塑劑、抗氧劑、阻燃劑、光和熱穩(wěn)定劑、發(fā)泡劑、填充劑、抗靜電劑等);涂料助劑(乳化劑、潤濕分散劑、消泡劑、阻燃劑等);線路板制造化學(xué)品助劑;電子助焊劑;陶瓷助劑;鋁合金表面處理助劑;其它精細化工助劑

        ? 油墨產(chǎn)品:墨水,感光油墨等

        ? 化妝品:洗發(fā)、護發(fā)用品、護膚用品、美容用品、口腔衛(wèi)生制品等

        ? 香精、香料

        ? 表面活性劑、民用和工業(yè)用清洗劑

        ? 有機溶劑: 油漆稀釋劑,天那水,脫漆劑,電子、紡織、印刷行業(yè)用溶劑

        ? 水處理劑:緩蝕劑、混凝劑和絮凝劑、阻垢劑等

        ? 石油化學(xué)品:潤滑油,切削液等

        ? 氣霧劑、光亮劑、殺蟲劑、脫模劑、致冷劑、空氣清新劑等

        ? 高分子材料

        ? 其它化工產(chǎn)品

        工業(yè)診斷分析是指通過樣品或生產(chǎn)過程中微量污染物的鑒定,來查找工業(yè)生產(chǎn)過程中的質(zhì)量事故原因的方法。
        工業(yè)診斷分析需要綜合運用各類常量、微量和痕量檢測技術(shù),主要成分與雜質(zhì)成分鑒定并舉,有機分析與無機分析并重,成分分析與生產(chǎn)工藝流程分析結(jié)合,尤其是對檢測結(jié)果的分析和綜合判斷能力要求很高,才能對產(chǎn)品質(zhì)量事故原因進行分析診斷。

        工業(yè)診斷分析業(yè)務(wù)已涉及精細化工、醫(yī)療制品及臨床、造紙、電鍍、精密儀器制造、汽車生產(chǎn)等工業(yè)領(lǐng)域。













































        行業(yè)資訊:



        LDA、SVM和LR模型,這可能是由于RF在進行分類預(yù)測時,綜合了模型訓(xùn)練時多個決策樹分類器的 結(jié)果,具有預(yù)測結(jié)果準確可靠、抗干擾能力強等優(yōu)勢。
        此外,RF還具有分析復(fù)雜相互作用分類特征的 能力,對數(shù)據(jù)集的適應(yīng)能力強,特別是對于噪聲數(shù)據(jù)和高維特征的數(shù)據(jù)具有很好的魯棒性,并且模型 易實現(xiàn)并行化,訓(xùn)練速度快。
        值得注意的是,表1的數(shù)據(jù)分類結(jié)果顯示了4個模型對這3種膀胱癌細胞 系均具有較高的靈敏度(≥ 88. 6%)和特異性(≥ 93. 3%)。
        2. 4 模型評估  ROC分析是描述模型正確分類“case”和“nocase”能力的一種可視化工具,顯示了真陽率(即靈 敏度)如何隨假陽率(即1-特異度)的變化[25] ,曲線下面積(AUC)可用于評估分類能力,因此將其作為模 型性能的互補測量。
        為了更全面的評估模型,本文對 4 種模型進行 ROC 分析。
        在本研究中使用多類 ROC分析(廣義二元ROC分析)[26] 評估不同ML模型的分類能力,即在每個模型中均執(zhí)行三組二元ROC 分析并分別計算其對應(yīng)的AUC,*終取每個模型的平均AUC。
        結(jié)果表明(表2),4個模型均表現(xiàn)出突出 的預(yù)測能力(----- AUC ≥ 0. 991),RF模型具有更大的AUC,這是因為隨機重采樣產(chǎn)生的多個分類器對噪聲 的抵抗力更強。
        3 結(jié) 論 本研究基于 SCMS系統(tǒng)開展了單細胞中代謝物的檢測與鑒定,并成功實現(xiàn)了膀胱癌細胞亞型的準 確區(qū)分。
        采用 LDA、RF、SVM和 LR方法對獲得的數(shù)據(jù)集構(gòu)建模型,結(jié)合預(yù)測精度、分類能力等指標 綜合評估這些模型的性能。
        結(jié)果表明,4種方法的分類結(jié)果均較好,分類準確率在94. 9%以上。
        然而, 各模型之間的性能表現(xiàn)不一。
        其中RF模型表現(xiàn)*優(yōu),具有分類準確率高、泛化性能強等優(yōu)點,能夠在 無須特征選擇的情況下處理直接電離高維質(zhì)譜數(shù)據(jù),克服了SVM、LR等其他算法在處理高維數(shù)據(jù)中的 局限性。
        因此,本文提出的單細胞代謝組學(xué)結(jié)合機器學(xué)習(xí)的分析方法實現(xiàn)了快速準確地預(yù)測不同類型 的膀胱癌細胞,該方法還可直接應(yīng)用于其他樣本的分析預(yù)測,為單細胞代謝組學(xué)研究提供了數(shù)據(jù)分析 的方法參照。

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