光度數據分析的案例
"紫外-可見分光光度計：成分定性定量分析全攻略！避開這些坑，數據更精準！
濕度：超過75%會導致光柵、反射鏡鋁膜銹蝕，產生雜散光，數據漂移。
防塵：定期清潔樣品室，避免灰塵堆積影響光路。
6. 數據計算：兩種方法，別用錯公式！
易錯點：單位換算！吸收系數法要求濃度必須是1%（g/100ml），別當成mg/ml算錯了！
LITESTAR 4D問答（七）：您是否需要一個具有開放數據庫的程序來存儲所有光度和光譜數據？
主窗口視圖：
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通過互聯網自動更新新產品
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在幾秒鐘內在多個目錄中搜索燈數據（現代系統現在需要幾個小時才能檢索到相同的信息）
Liswin功能可允許您：
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管理產品規格和報價
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價目表和貨幣管理
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輔助文件（證書、說明書等）的管理
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使用各種可定制模板生成技術數據表
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通過互聯網或CD-ROM/DVD自動更新數據
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使用拖放功能通過 WebCatalogs 通過 Internet 更新數據
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燈具和燈具的多級參數化和產品樹搜索
它是交互式電子目錄程序模塊，它集成了以下功能：
關于Liswin：
解決方案：您可通過使用Liswin來對光度光譜數據進行儲存管理。
您是否需要一個具有開放數據庫的程序來存儲所有光度和光譜數據？
可通過Liswin進行數據庫管理
您是否需要一個具有開放數據庫的程序來存儲所有光度和光譜數據？
展開 LITESTAR 4D問答（五）：您是否需要將光度和光譜數據保存到一個文件中？
說明：
□ 導出 OXL 文件，包括頻譜、驅動電流表、高級儀器表、標準品列表、測量參數不確定度表
□ 導出 IES TM-33-18 （IESxml） – UNI 11733：2020 （UNIxml） 文件（僅限光譜部分）
□ 導出 OXL 文件，其中包含光度測量、實驗室數據、設備電源和電源的電氣參數、產品圖像
□ 導出LDT文件 – IES LM-63 – IES TM-33-18 – Cibse TM14 - CIE102 – LTLI– Saastan – UNI 11733：2020 （UNIxml）（僅限光度部分）
□ 數據導出允許：
□ 導入RAW文件（OxyTech 測角光度計根據 EN 13032-4：2015、IES LM79-08 和 IES LM-79-19 在光譜測量中生成的多光譜文件）
□ 導入 OXL 文件 （XML OxyTech），其中包含光度測量、光譜、設備和電源的電氣參數、實驗室數據和產品圖像
□ 導入LDT文件– IES LM-63 –IES TM-33-18 – Cibse TM14 – CIE102 – LTLI – Saastan– UNI 11733：2019 （UNIxml）
□ 數據導入允許：
關于Litestar 4D的Photoview中的數據導入/導出：
□ 以標準和自定義模式自動生成數據、圖形和表格
□ 從 OxyTech 和通用測角光度計導入數據（可自定義）
□ 將光度從一個測量系統轉換為另一個測量系統：C-Gamma 到 V-H （B-Beta），反之亦然（僅適用于光度文件）
展開 LITESTAR 4D問答（五）：您是否需要將光度和光譜數據保存到一個文件中？
您是否需要將光度和光譜數據保存到一個文件中？
使用OXL文件即可實現
您是否需要將光度和光譜數據保存到一個文件中？
解決方案：使用OXL文件即可達到此要求。
Photoview集成了以下功能：
□ 表管理
□ 可見光和園藝環境的光度測量
□ 紫外線、紅外線和可見光的輻射測量
□ 查看和打印圖表和表格
□ 導入和導出光度和輻射交換文件類型：
□ IESNA TM-33-18 （IESxml）
□ UNI 11733：2019 （UNIxml）
□ OXL，OxyTech 自 2007 年以來開發的 XML 技術數據交換格式。
展開 
分光光度計 | RP 系列激光分析設計軟件
非掃描分光光度計
非掃描分光光度計的基本原理是用寬帶光照射物體，并在光電探測器側進行光譜分析。這樣，就可以同時測量所有相關波長的特性，并且假設光譜分析不需要太多時間，測量速度可以相應加快。
用于分析來自物體的光的光譜儀可能是通常的切尼爾—特納類型。這種方法在分析透射光或反射光時非常合適，其中分析的光可以很容易地被引導到光譜儀的輸入狹縫，但對于在很寬方向上散射的光則不那么合適，特別是當散射效率也取決于波長時。
光譜分析也可以使用傅里葉變換光譜儀進行;這種技術通常用于紅外光譜區域的測量，然后稱為傅里葉變換紅外光譜 （FTIR）。有關測量原理的更多信息，請參閱有關白光干涉儀的文章。
就掃描分光光度計而言，必須考慮與波長相關的光源強度（非平行光光譜）。通常，人們只比較有樣品和沒有樣品的測量結果，或者比較樣品和參考樣品的測量結果。還有一些儀器包含兩個光譜儀，一個用于樣品光，一個用于參考光束。
固定波長分光光度計
也有分光光度計，它只測量有限數量的固定波長，這些波長是為特定的應用而設定的。
分光光度計的性能數據
這些儀器最重要的性能特征是:
· 可以測量的量(例如，僅吸收率，或吸收率和反射率)
· 可獲得的光譜范圍，理想的是紫外-可見-紅外
· 光譜分辨率(固定或可變，通常受單色儀限制)
· 吸收率范圍(受光源和檢測器靈敏度的限制)
· 給定光譜范圍和分辨率的測量時間
分光光度計的應用示例
比色法
在某些應用中，目的是客觀地評估某些物體的顏色，例如印刷材料或紡織品。這有時是必要的，因為人眼對顏色的評估會受到各種干擾影響，例如不同的環境光條件、相鄰物體的不同顏色以及不同人之間的感知差異。
展開 LITESTAR 4D軟件隧道照明特點
LITECALC是軟件中的照明設計模塊，用來完成照明計算，數據分析，光線追跡，場景渲染和方案導出等工作。可用于隧道照明，道路，室內外，體育場所和應急照明等場景的設計。
在隧道照明場景中，LITECALC的功能全面而且強大，可定義隧道模型，設置參數，計算亮度曲線，布燈，計算渲染及報表導出等。有效的使用以上功能，可以高效的完成隧道照明工程作業。
一、隧道照明特點 – 建模能力
LITECALC有簡潔但功能強大的隧道建模能力，可以對隧道形狀，隧道活動區參數，隧內道路結構，幾何體，道路照明等級，隧內燈具位置等進行參數化定義。還可以有效使用軟件自帶模型和導入外界模型，讓所建模型更真實。
二、隧道照明特點– 隧道精細定義
Tunnel Plus提供您更專業的隧道照明參數設置，可設置照明標準，隧道地理方位，燈具安裝方式，路面狀況，最高時速，交通流量，大氣能見度，大氣亮度等。
三、隧道照明特點– Adrian圖和亮度曲線
基于照明標準，并通過分析Adrian圖或設置固定亮度數值的方式，定義隧道所需亮度及其變化曲線。
四、隧道照明特點– 一體化布燈
燈具布置方式自由，可定義恒定或可變間隔的燈具行，可進行燈具組的層管理。
五、隧道照明特點 – 數據計算精準
先進的高精度光子映射算法和功能強大的光度數據分析管理工具。
六、隧道照明特點– 渲染真實
調整色調映射后，進行動態光線追跡渲染，渲染的效果更接近人們的視覺感知，給人以身臨其境的真實感。
七、隧道照明特點– 專業報表
專業的報表功能，有效呈現出工程中的各種參數。
展開 LITESTAR 4D軟件隧道照明特點
LITECALC是軟件中的照明設計模塊，用來完成照明計算，數據分析，光線追跡，場景渲染和方案導出等工作。可用于隧道照明，道路，室內外，體育場所和應急照明等場景的設計。
在隧道照明場景中，LITECALC的功能全面而且強大，可定義隧道模型，設置參數，計算亮度曲線，布燈，計算渲染及報表導出等。有效的使用以上功能，可以高效的完成隧道照明工程作業。
一、隧道照明特點 – 建模能力
LITECALC有簡潔但功能強大的隧道建模能力，可以對隧道形狀，隧道活動區參數，隧內道路結構，幾何體，道路照明等級，隧內燈具位置等進行參數化定義。還可以有效使用軟件自帶模型和導入外界模型，讓所建模型更真實。
二、隧道照明特點– 隧道精細定義
Tunnel Plus提供您更專業的隧道照明參數設置，可設置照明標準，隧道地理方位，燈具安裝方式，路面狀況，最高時速，交通流量，大氣能見度，大氣亮度等。
三、隧道照明特點– Adrian圖和亮度曲線
基于照明標準，并通過分析Adrian圖或設置固定亮度數值的方式，定義隧道所需亮度及其變化曲線。
四、隧道照明特點– 一體化布燈
燈具布置方式自由，可定義恒定或可變間隔的燈具行，可進行燈具組的層管理。
五、隧道照明特點 – 數據計算精準
先進的高精度光子映射算法和功能強大的光度數據分析管理工具。
六、隧道照明特點– 渲染真實
調整色調映射后，進行動態光線追跡渲染，渲染的效果更接近人們的視覺感知，給人以身臨其境的真實感。
展開 數據分析與AI丨如何用數據分析找到更優的橡膠配方？
我們會用歷史數據訓練一個模型，然后在虛擬空間里生成成千上萬個候選配方，讓模型去預測，再挑出拉伸強度最高的組合。這種方法確實能找到“強度最優解”，但現實問題是：<strong>高強度配方往往伴隨高成本，或者耐磨、硬度達不到要求</strong>。這就像做菜時只求“最咸”，結果味道完全失衡。</p><p><br></p><p><strong>1多目標優化：兼顧性能與成本</strong></p><p><br></p><p>新的方法就是基于AI Studio的多目標反向優化。我們不再只盯著一個性能，而是同時考慮多個，并且考慮變量之間的約束：</p><p><br></p><ul><li>拉伸強度要盡量高；</li><li>耐磨要大于一定標準；</li><li>壓縮永久變形要盡量小；</li><li>硬度要在合理區間；</li><li>成本還必須控制住。
展開 數據分析與AI丨產品全生命周期的數據分析與AI提效案例
“從產品誕生到報廢的整個生命周期，決策方式正逐漸從依賴經驗轉向以數據為依據。在產品構思階段，過去主要依靠設計師的判斷，而如今，我們可以借助 AI 加速研發流程。”
—— Altair 數據分析工程師 楊國宇
在2025 Altair 區域技術大會·華南站的精彩演講
眾多周知，Altair 是計算智能領域的全球領導者之一，在仿真、高性能計算 (HPC) 和人工智能等領域提供軟件和云解決方案，今天想與大家分享Altair三大產品線之一——數據分析與人工智能平臺RapidMiner。
本次分享主題是“產品全生命周期的數據分析與AI提效”，希望與大家探討在產研、營銷、服務以及人機料法環測等環節中，數據分析與人工智能如何發揮價值。將從以下幾個方面詳細講解：
1、 產品&產線
2、 工業中的 AI 應用
3、 LLM 在工業中有什么用
4、 Altair 能提供什么
以下為全文內容：
01產品&產線
首先，我想談談產品與產線的關聯。大家或許已多次見過我們展示的這張產品生命周期圖，實際上，從產品誕生到報廢的整個生命周期，決策方式正逐漸從依賴經驗轉向以數據為依據。在產品構思階段，過去主要依靠設計師的判斷，而如今，我們可以借助AI加速研發流程。
例如，在評估設計可行性時，傳統做法需要制作樣品或反復試驗，而仿真技術的出現顯著降低了成本與時間。我們可以通過仿真測試手機的抗摔性能，無需真的將新手機從高樓拋下；也可以在客戶尚未反饋前，通過冷水機的實時數據掌握其運行狀況。
可以說，在產品生命周期的每個階段，數據分析和AI都有廣泛的應用空間。
那么，這些數據未來將如何進一步被利用？以白車身產線為例，其蘊含了大量隱性信息。
展開 ViCANdo — 智能駕駛數據采集及數據分析平臺
經緯恒潤基于ViCANdo軟件，為智能駕駛測試提供從數據采集到數據分析全流程的解決方案，幫助智能駕駛研發測試人員快速了解產品性能，提升產品可靠性。
產品介紹
?ViCANdo是瑞典Zuragon公司研制的一款針對智能駕駛功能的開發和測試平臺軟件，具備如下特性:
?兼容性好，能運行在Windows、Linux、MacOS等操作系統，支持x86、ARM等平臺
?能夠完成車載總線全量數據的采集和同步
?具備數據實時分析和后處理能力
?提供靈活的API接口，方便后續二次開發
產品功能
?智能駕駛數據采集分析
? 全量數據采集，CAN、LIN、Ethernet和GPS串口數據等
? 定制化傳感器接入
? 遠程事件監控/數據傳輸
? 數據同步
? 數據可視化
?ViCANdo擴展工具組(ICVT)
ViCANdo軟件搭配有多種擴展組件，用于智能駕駛的測試和數據分析。
展開 【Python數據分析基礎】: 數據缺失值處理
本篇開始分享如何使用Python進行數據分析，主要側重介紹一些分析的方法和技巧，而對于pandas和numpy等Pyhon計算包的使用會在問題中提及，但不詳細介紹。本篇我們來說說面對數據的缺失值，我們該如何處理。文末有博主總結的思維導圖。
1 數據缺失的原因
首先我們應該知道：數據為什么缺失？數據的缺失是我們無法避免的，可能的原因有很多種，博主總結有以下三大類：
無意的：信息被遺漏，比如由于工作人員的疏忽，忘記而缺失；或者由于數據采集器等故障等原因造成的缺失，比如系統實時性要求較高的時候，機器來不及判斷和決策而造成缺失；
有意的：有些數據集在特征描述中會規定將缺失值也作為一種特征值，這時候缺失值就可以看作是一種特殊的特征值；
不存在：有些特征屬性根本就是不存在的，比如一個未婚者的配偶名字就沒法填寫，再如一個孩子的收入狀況也無法填寫；
總而言之，對于造成缺失值的原因，我們需要明確：是因為疏忽或遺漏無意而造成的，還是說故意造成的，或者說根本不存在。只有知道了它的來源，我們才能對癥下藥，做相應的處理。
2 數據缺失的類型
在對缺失數據進行處理前，了解數據缺失的機制和形式是十分必要的。將數據集中不含缺失值的變量稱為完全變量，數據集中含有缺失值的變量稱為不完全變量。而從缺失的分布來將缺失可以分為完全隨機缺失，隨機缺失和完全非隨機缺失。
展開 
Python零基礎入門數據分析實戰之小費數據集應用
一、數據來源
本節選用的是Python的第三方庫seaborn自帶的數據集，該小費數據集為餐飲行業收集的數據，其中total_bill為消費總金額、tip為小費金額、sex為顧客性別、smoker為顧客是否吸煙、day為消費的星期、time為聚餐的時間段、size為聚餐人數。
import numpy as np
from pandas import Series,DataFrame
import pandas as pd
import seaborn as sns #導入seaborn庫 tips=sns.load_dataset('tips') #seaborn庫自帶的數據集 tips.head()
二、問題探索
小費金額與消費總金額是否存在相關性?
性別、是否吸煙、星期幾、聚餐人數和小費金額是否有一定的關聯?
小費金額占小費總金額的百分比是否服從正態分布?
三、數據清洗
tips.shape #數據集的維度
(244，7)
共有244條數據，7列。
tips.describe() #描述統計
描述統計結果如上所示。
tips.info() #查看缺失值信息
此例無缺失值。
四、數據探索
tips.plot(kind='scatter',x='total_bill',y='tip') #繪制散點圖
由圖可看出，小費金額與消費總金額存在正相關性。
展開 數據分析與AI丨AI Fabric：數據和人工智能架構的未來
wx_fmt=jpeg&from=appmsg"></p><p><br></p><p>在當今商業環境中，數據分析和人工智能領域發展可謂日新月異。幾乎每天都有新興技術誕生，新的應用場景不斷涌現，前沿探索持續拓展。可遺憾的是，眾多企業在利用數據和人工智能方面，腳步總是滯后。</p><p><br></p><p>這是每個行業進行創新和獲得競爭優勢的沖刺階段，但正如大多數企業時常感受到的那樣，<strong>大規模實施下一代數據和 AI 工具說起來容易做起來難。</strong></p><p><br></p><p>實際操作中，無論企業員工能力如何、專長在哪方面，想要實現數據與人工智能的順暢應用都困難重重。一方面，數據格式陳舊，沿用幾十年的遺留系統架構混亂復雜；另一方面，企業常常難以精準定位問題根源，而這其中，數據架構往往就是“罪魁禍首”。<strong>解決這一系列難題的關鍵方案則是：AI Fabric。</strong></p><p><br></p><p><strong>AI FABRIC：一種大膽的創新方法</strong></p><p><br></p><p>AI Fabric 源自 Data Fabric的演變。Data Fabric （數據架構）是過去十年左右出現的，它巧妙地融合了數據倉庫和數據湖的優勢特性，為企業的數據資產構建起一個統一且流暢的管理體系。借助這一體系，企業在數據管理工作上效率大幅提升，操作更加便捷，并且能夠輕松實現管理規模的擴展。</p><p><br></p><p>然而，隨著 AI 領域創新步伐的不斷加快，單純依靠 Data Fabric 已難以滿足企業的需求。</p><p><br></p><p>Data Fabric 固然重要，但它無法完全涵蓋有效激活和運用數據所需的全部要素。
展開 ENGEL sim link數據接口實現模流分析和射出機之間的直接數據傳輸
模擬仿真越接近現實，效益越高
模擬仿真的準確度很大程度上取決于建模和材料數據的質量，換句話說，模流分析遵循「若輸入是垃圾，則輸出亦是垃圾」的原則。模擬仿真越接近現實，則結果越好，效益越高。因此，sim link也是后處理工具（將初始工藝設置導出至射出機）和預處理工具（將現實的工藝數據導入模流分析軟件）。sim link的目的是從模擬仿真的參數設置中生成初始工藝設置建議，并通過生產反饋不斷提高模擬仿真的質量。為此，sim link有三種功能：修改、導出和導入。
修改功能
使模擬仿真的參數設定適配所選機器的真實動態，這樣，模擬仿真能夠將機器動態表現和機器極限考慮在內，顯著提高模擬仿真的質量。借助修改功能，可以判斷產品是否確實可以在選定的射出機上生產。
導出功能
能從模擬仿真中自動創建一個工藝數據集，并將其直接傳輸至ENGEL射出機控制系統。經過轉換，模擬仿真所用的參數設定可以被寫入工藝數據集，并確保其能被射出機控制系統正確讀取載入。通過這種方式，操作員可快速地將模擬仿真中經過測試的參數設置傳輸至機器，從而更高效地開始生產。
導入功能
是一個反向的數據傳輸，能將真實生產機器的工藝數據集和信號進行格式轉換后，傳輸回模流分析軟件。通過這種反饋，模流分析工程師可以檢查其模擬仿真的質量，對比壓力曲線，并進一步積累專業知識。
在當前版本中，sim link與兩種模流分析軟件配合使用，即Autodesk的Moldflow和Simcon的Cadmould。數據接口與ENGEL CC200和CC300射出機兼容，無需額外軟件或硬件。
數據安全具有高優先級
在ENGEL e-connect客戶門戶中，機器庫可自動顯示所有適用sim link數據接口的射出機。
展開 數據分析與AI丨AI+數據，助力企業實現全生命周期智能運營
在當今快節奏且競爭激烈的制造業環境中，數據已成為企業保持領先地位的核心要素。充分挖掘數據潛力，能夠助力工程師做出更明智的決策、預測未來趨勢、并快速響應不斷變化的市場需求。通過實時洞察優化生產流程、減少停機時間、提升生產效率，是制造行業維持敏捷性與競爭力的關鍵所在。
Altair 的制造行業分析解決方案致力于簡化企業運營，強化預測性維護能力，并協助團隊獲取實時洞察，從而推動創新，加速智能制造轉型進程。
01
實現數據驅動的智能運營
40 年來，Altair 始終致力于通過在產品全生命周期中應用仿真、數據分析等技術，助力客戶實現產品設計與決策模式的革新。
我們深諳企業制造運營與數據分析的復雜性。依托在制造行業人工智能（AI）與機器學習領域的專業積累，我們推出的低代碼/無代碼分析解決方案，讓不同技能水平的用戶都能輕松構建應用程序，支持更快速、高效的決策。
通過全面的自助式數據分析與機器學習平臺，Altair 助力企業在從車間到管理層的全數據生命周期中充分利用運營數據，實現價值提升，并降低風險。
（視頻）
02
增強制造業運營分析能力
數字孿生
借助數據構建產品與流程的數字孿生模型，實現對生產系統的預測與優化。通過融合 AI、機器學習和知識圖譜技術，構建高價值模型，為團隊提供深度洞察，輔助制定更優決策，提升運營效果。
可持續性
跟蹤整條生產線的能源使用情況，是提升效率與實現可持續發展的重要環節。通過測量與報告多維度環境數據，企業能夠精準定位需改進的領域，如及早發現效率瓶頸、減少資源浪費與能源消耗、優化產量、最大限度降低廢料產生等。Altair 的專業工具將助力企業實現經濟效益與環境效益的雙重突破。
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