本文收录了30余篇关于AI在环境化学和过程工业中的应用的博客文章，涵盖了多个领域和主题，如环境监测、化学系统、食用油脂、中药、计算毒理学、质谱解析等。这些文章展示了AI技术如何帮助科研人员探索复杂的自然现象和工业过程，发现新的规律和假说，提高实验效率和精度，优化工艺流程和产品质量，解决环境污染和安全问题。同时，也旨在为博友提供一个全面而深入的视角，了解AI在环境化学和过程工业中的机遇与挑战，以及未来的发展趋势和前景。

博文目录：

2  利用AI探索环境物质的迁移转化

2  利用刺激输入-效应输出进行实验方式重构——科学研究的第一性原理

2  AI将促进建立化学的新科学假说模式

2   运用AI手段提高环境监测的准确性和效率

2   AI for Science的底层逻辑：利用数据和算法发现自然科学的新规律

2  将大模型引入人体健康诊断的创新

2  应用迁移学习来进行质谱解析优化

2  可解释的机器学习将推进计算毒理学发展

2  AI将如何逐渐改变科研人员的思维方式？

2   如何用复杂网络理论研究复杂化学系统

2  化学指纹：表征复杂物质的新技术

2  食用油脂加工过程的智能检测新技术

2  食用油脂精炼工艺的智能化升级

2  基于CNN的化工过程故障检测与诊断

2  如何来调控一个复杂化学系统？

2  将大模型引入中药加工制造工艺流程的管理与创新

2   面向河流污染的大模型系统及其创新

2  高维感知与深度学习：一种应对自然界复杂问题的新途径

2   流程工业核心工艺智能升级的科学思考

2  大模型背景下的科学与环保研究

2  面向大模型的传感技术需要突破

2  衔接自然科学与机器学习

2  漫谈AI时代的环境毒理学研究

2  尿液大数据化是未来健康检测的万能法宝

2  中药企业的智能化升级还需技术突破

2   复杂性系统论视角下的土壤环境化学

2  中药加工过程监控：通过化学机器视觉技术，实现中药质量的智能保障

2  发散性——ChatGPT给科学家递来了一个扳手

2  人工智能可以观察过程工业的化学信息

2  快速发展的机器学习支持环境化学中复杂系统的研究

2  “暗知识”与自然科学

2  今后科研工作里的人工智能随笔

2  [转载]颠覆传统医疗科研：借助人工智能研发抗癌药物