将AI专有技能应用于从世界领先，最强大的科学仪器搜集的庞大数据池中，能够加速科学发现的进程。强大的机器学习办法提供了从原始试验数据中提取科学含义的新办法，杭州苹果手机维修终究能够协助赞助者从研讨投资中释放更多价值。

　　诸如中子和同步加速器源之类的大规模试验设备已成为现代科学研讨的基本要素，杭州苹果手机维修使来访的研讨人员能够探究许多不同类型材料的结构和特性。它们还会生成大量的试验数据，假如没有专门的试验知识，拜访科学家可能很难从原始数据集中提取有含义的信息。成果，在其名贵的波束时间期间搜集的某些数据将永远无法得到正确的剖析。

　　好消息是，在过去的10年中，这种情况已得到显着改善，由领先的中子设备财团共同努力，以简化和标准化用于剖析来自中子散射和μ子光谱试验数据的软件。这个名为MANTiD的框架支撑通用的数据结构和共享的算法，使来访的科学家能够轻松地处理和可视化他们的试验成果。

　　Tessella的高级项目经理之一尼克·德雷珀(Nick Draper)表示：“这一共同框架有助于来访的科学家掌握不同设备的仪器。” 杭州苹果手机维修“可是它也能够协助研讨人员在同一设备中使用不同的仪器。”

　　依据长时间参加大型科学项目支撑的德雷珀所说，下一个主要挑战是使来自不同科学背景的研讨人员更容易剖析和解说能够产生的杂乱试验成果。杭州苹果手机维修“通常，不仅有一个模型适合您的数据，可能有20或30个选项，有时并不确定要挑选哪种模型，” Draper解说说。“目前，需求真正了解仪器试验的仪器科学家的专家定见来辅导和辅导选用哪种办法。”

　　可是，随着越来越多的数据要经过，这会形成推迟成果的瓶颈。杭州苹果手机维修加快流程的一种挑选是使用人工智能(AI)来协助模型挑选。这个概念有些研讨人员可能会感到不安，可是Draper的搭档Matt Tess(泰斯拉(Tessella)的剖析师，亲近重视最新的行业趋势)对此有些定心。他说：“人工智能是在协助人类，它不是在管理和提供答案，而是在不断扩大。”

　　马特·琼斯(Matt Jones)跟随着AI从早期的单一产品到今天的根据云的解决方案的鼓起，并指出了它在辅佐药物开发方面的成功。一个示例是在扩大药物发现流程时进行的AI增强剖析–反过来又使专家腾出精力来从事更高价值的使命。杭州苹果手机维修他主张采取量身定制的办法来最大化收益。他评论说：杭州苹果手机维修“构建了最准确，最好的解决方案来解决眼前的急迫问题。”

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