2024年4月27日至28日，由中国海洋湖沼学会藻类学分会主办，中国科学院海洋研究所和深圳大学承办的中国海洋湖沼学会藻类学分会换届大会暨第二十二次学术讨论会在深圳维纳斯皇家酒店盛大举行。作为藻类行业最具权威的学术会议之一，吸引了来自全国各地的藻类专家老师学者等共计800余人共襄盛会，就藻类多样性与系统进化，藻类生态、生理与环境适应，藻类分子生物学和组学分析，藻类(海、淡水)良种选育和规模化生产等议题展开分别讨论，盛况空前。
迅数作为国内藻类图像辅助鉴定分析产品的市场开拓者与领导者，此次也应邀携重磅AI藻类智能人工分析产品出席大会，展示国际最新前沿技术。凭借着源自美国硅谷的国际领先AI模型架构与建库学习能力，现场功能各项演示获得了各位专家老师的一致好评，尤其是针对一些客户的样本未经学习盲测数据也接近人工计数结果，真正实现傻瓜式操作，降低对实验人员藻类经验要求，提高效率解放人力。
迅数AI藻类人工智能分析产品是以国际前沿的神经网络深度学习为基础，又开创性的融入了迅数15年的藻类研究成果，即“随机共振纹理分析与分离技术”和“模糊推理形态分析与推算技术”，使得该系统具备极高的鲁棒性，能够快速准确地处理各种复杂的藻类样本，精准识别各种藻类并自动分析计算相关的藻密度和生物量等一系列数据。具备以下5大突出性能：
1. 样本无需稀释至浓度很低。迅数AI对客户实际自然水体样本中普遍存在的藻类数量繁多、且存在较多杂质的情况，系统基于内部的随机共振分析技术，无需稀释照样能精准的识别出各个不同的藻细胞。从而不需要依靠对样本的过分稀释，大大减轻了工作量。
2. 对部分藻细胞相互交叉重叠、或局部缺损的情况，系统依靠领先的AI模型架构及智能推算技术，依然能够快速实现对交叉重叠细胞的分离，或对局部缺损细胞的完整形态的推算识别。
3. 对部分模糊、或近乎透明的藻细胞图像（例如脆杆藻、盘星藻等），系统依靠智能模糊推算技术，可实现良好的藻种识别与统计分析。
4. 不受制于硬件，对于藻类图像无严格的硬件要求，老师现有的拍摄好的图像也可导入直接分析。
5. 一个视野处理时间在1-2秒左右，闪现即结果，结果即报告。
【例1】对藻类数量和种类繁多的情况，不到2分钟即可完成上百张图片的自动分类识别
【例2】对背景复杂、藻细胞存在于计数框阴影中的情况，也能实现精准识别
【例3】对相互交叉重叠、局部缺损的藻细胞，系统能够实现良好的分离和分辨识别
【例4】对脆杆藻、盘星藻等近乎透明的藻类，《迅数_藻类AI系统》也能轻松检测出来
迅数也热忱欢迎广大用户提供藻类样本图片实测自动分析处理效果，感受科技之赞AI之美，迅数也将一直致力于图像AI识别处理技术的突破，用实力让荣誉实至名归。
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