NIST拨款逾300万美元资助小型企业推进人工智能、生物技术、半导体、量子等领域发展

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扫描电子显微镜模拟充电验证与改进：AMAG销售SimuSEM软件包，用于模拟电子显微镜中电子束与材料的相互作用。为改进其产品，AMAG将增加模拟充电效应和磁相互作用的能力。这将使该软件能够在模拟中加入磁场和表面粗糙度效应，从而生成更准确、更有用的图像。

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用于测量NISTmAb生产型NISTCHO细胞培养物质量属性的在线短波红外高光谱成像与机器学习系统（SWIR-HSI/AI）：该项目将开发一种新型成像系统，利用短波红外高光谱成像和人工智能机器学习来监测生物药品生产中使用的细胞培养物。通过实现对细胞活力、代谢物水平及其他关键因素的非接触式监测，该技术将能够更精确地控制生物反应器。该项目利用进行开发，旨在推动挽救生命的药物的开发，同时提高生物制药制造的效率和安全性。

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用于多模态磁共振成像和计算机断层扫描测量脂肪变性组织的定量体模：Calimetrix将设计和开发称为“体模”的成像测试对象，用于模仿人体解剖结构，提高MRI和CT等医学成像测试的准确性。这些体模仿真了脂肪肝组织的特征，可促进医学研究，并有助于改善患者护理，确保在不同时间和使用不同厂商设备进行的扫描结果能够进行有意义的比较。

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用于增强光学图像的二元伪随机阵列（Binary Pseudo-Random Array，BPRA）：HighRI Optics正在开发一种商用成像系统，配备校准标准和专门的数据重建软件。这项创新旨在大幅提高几乎所有成像系统的分辨率能力，包括医疗保健、科学研究、制造业和国防领域使用的成像系统。

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半导体量子点的无噪声激发：该项目将开发一种基于半导体量子点技术的即用型光子源。该平台在制造和性能方面具有可扩展性，可以在单个芯片上集成多个高效光子源。作为一种即插即用的解决方案，它将帮助研究人员和开发人员将量子互连集成到其系统中，从而加速量子技术的发展。

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使用硅胶腕带作为全氟/多氟烷基物质（PFAS）暴露的个人监测器：硅胶腕带用作可穿戴监测设备，记录个人对包括某些全氟和多氟烷基物质（PFAS）在内的环境化学物质的暴露情况。该项目提出将腕带与新颖的无溶剂萃取方法相结合，以扩大可检测PFAS的范围。该项目的成功实施将为个人暴露监测提供一种经济高效的工具，从而支持研究市场和消费市场。

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运营技术人工智能——NIST合规工具（OTAI-NCT）：OTAI-NCT工具用于评估硬件和软件制造商的网络安全实践，生成网络卫生评分，供消费者据此做出明智的购买决策。该工具使用权威数据源，如国家漏洞数据库（NVD）、网络安全和基础设施安全局（CISA）的已知被利用漏洞目录以及其他公开数据集，将赋能用户，同时有助于维护国家安全和公共安全。

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第二阶段逐户住宅建筑能耗负荷曲线优化：由于电力需求激增，房主面临不断上涨的能源成本。如果广泛安装，能源传感器可用于优化能源使用。然而，安装传感器所需的成本和技能对其广泛应用构成了障碍。为应对这一挑战，该项目开发一种智能数字基础设施，无需辅助硬件传感器即可估算家庭能耗。这将加速新技术的采用，实现更高效、更具弹性的电网，使美国制造商、企业和房主受益。