特迪亚传感器9010-15kg

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供应商：广州洋奕电子科技有限公司

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着眼未来发展，鄂维南提醒，要把资源真正配置到一线科研人员手中。AI for Science时代，更需构建垂直整合的人才团队，以重点问题为牵引，真正让人工智能的研究人员与基础科学领域如材料、能源等领域的研究人员一起工作，进行高频的学术交流和思想碰撞。

　　“AI for Science的潜力正在不断释放，但也面临‘点’上研究较多、追逐‘热点领域’研究较多，而系统布局较少的现实问题。”徐波说，为此，科技创新2030—“新一代人工智能”重大项目将在第二个五年实施阶段(2023—2027年)持续加强体系化布局和支持力度，拟研究AI for Science的新理论、新模型、新算法，研发跨尺度建模、高精度仿真、微分方程智能解算等共性研发工具和平台，发展一批针对典型科研领域的AI for Science专用平台，推进软硬件计算技术升级，打造智能化科研的开源开放创新生态。众所周知，种子中必需矿质营养元素和有毒重金属元素的含量、空间分布和化学形态对人体健康有着重要的影响。为了解析作物元素吸收、转运和储存的分子机制，需要识别元素积累或空间分布的极端种质。然而，当前仍缺少一种能够高通量快速筛选种子突变体库和自然变异群体的方法。

近期，南农资环学院汪鹏教授课题组基于X-射线荧光显微成像技术平台，建立了种子元素表型高通量分析平台。该平台能直接对种子中存在元素的含量和空间分布等表型进行无损分析，采集完整种子或种子不同部位的形状、相对应元素含量等多种表型数据。用户能在短时间内高通量获取植物组织中元素的浓度和空间分布信息，例如，扫描4190株突变体库种子，仅需39个小时。本研究基于该平台，高通量扫描了4190株乙基甲酸盐诱变的突变体库和533份水稻自然变异品种，为研究控制植物种子中矿质元素的积累及其空间变异的遗传和分子机制提供了重要材料。

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