從光譜到分選：人工智慧在材料分類中的產業應用
隨著全球資訊技術的快速發展，人工智慧(Artificial Intelligence; AI)與機器學習(Machine Learning; ML)由早期以單一神經元或感知器與規則式推論為基礎之模型，發展至統計學習方法為主，並進一步邁向深度學習技術，使模型能自動從資料中擷取特徵，有效提升分析能力。近年來，各種大型語言模型相繼出現，顯示人工智慧已進入具備跨任務學習與高度泛化能力之新階段。在產業應用方面，國外已發展出結合人工智慧、多感測技術與資料分析之智慧分選系統，具備高度整合與自動化能力... [詳細]