人工智能
华泰诺安通过人工智能算法对传感器的超高维响应数据进行处理，通过多层神经网络计算，实现传统分析方法不能实现的数据特性区分，应用于拉曼光谱及气体监测传感器的细粒度特性区分等领域。
华泰诺安专有技术HT-MARS®人工智能识别算法应用于手持式拉曼光谱仪，使用大量光谱数据构建深度神经网络模型，可有效地提升物质识别的召回率、正确率和混合物识别的准确度，而且无需联网即可进行人工智能识别分析。与传统的拉曼识别算法相比，HT-MARS®人工智能算法克服了拉曼检测结果有可能受到环境和检测人员操作不规范的影响，使其计算结果更具稳健性，对相似物质的识别也更准确。在联网的环境下，与HTVision华泰系统平台的联接可以实现与更高一级的云端多模型融合深度识别算法相结合，在云端数据库物质种类不断扩充的情况下，深度神经网络的识别速度仍能达到毫秒级。
技术特点
大数据处理
数据处理和分析能力：传感器获取的数据通常庞大而复杂，需要进行有效的处理和分析才能提取有用信息。人工智能技术可以应用于传感器数据的处理和分析过程中，通过机器学习、模式识别等算法实现对数据的智能化处理，从而快速、准确地提取出所需信息
实时决策和反馈：基于人工智能的传感器系统能够实时对数据进行分析和处理，并根据分析结果做出相应的决策和反馈。这使得传感器系统能够在实时监测和控制过程中具备更高的智能化水平，快速响应各种变化和事件
自适应性和优化：人工智能技术可以使传感器系统具备自适应性和优化能力，根据环境变化和需求变化自动调整参数和工作模式，以实现最佳的性能和效果。这种自适应性和优化能力使得传感器系统能够适应不同的工作场景和应用需求，提高了系统的灵活性和适应性
故障检测和预测：借助人工智能技术，传感器系统可以实现对自身状态的监测和分析，及时检测出传感器的故障或异常情况，并进行预测和预警。这有助于及时采取措施修复故障，保障系统的稳定运行和可靠性
智能优化和节能减排：
通过人工智能技术的应用，传感器系统可以实现智能优化控制，有效调整和优化系统的工作状态和能耗，实现节能减排和资源有效利用。这有助于降低系统运行成本，提高能源利用率，同时减少对环境的影响
