1分钟生成教科书级结构式!InDraw化学绘图神器实操指南

专业化学绘图软件制作能精确处理原子键合关系、立体构型及排版规范(如键长对齐、取代基位置等),避免手绘误差。

无论是个人使用,还是教辅编辑、教师备课、工作汇报等场景,InDraw 都能满足您的需求!以下6个亮点功能:

1. AI化学结构图像识别

看到文献或专利里的结构式,直接截图框选,InDraw 就能识别出可编辑的化学结构,省去重画时间。

操作超简单:点“剪刀”图标→框选图像→1秒自动转换。

2. 结构式与IUPAC名称互转

InDraw不仅有英文IUPAC命名,还有中文IUPAC命名,以及实用的结构式和名称互转的功能。

结构式转名称:选中画好的结构式 →右键点击“结构转名称”→选择转为英文或中文IUPAC命名;

名称转结构式:点击纵排导航栏“文本工具”,输入IUPAC名称 → 右键点击“名称转结构”。

3. 深度兼容ChemDraw & Office

文件互通:支持导入导出.CDX、.CDXML等格式,与ChemDraw无缝协作。

Office/WPS双向编辑:

结构式复制粘贴到Word/PPT后仍是矢量图;

双击Word中的结构,直接用InDraw打开修改,实时更新。

4.15+期刊绘图格式

期刊绘图模板齐全(如如ACS Document 1996, Adv.Synth.Catal.Document, I Draw Styles等),符合各期刊或专利的要求。

5. 专业预测与扩展功能

自动计算物化性质:分子量、LogP、氢受体、氢配体等。

支持绘制生物大分子(蛋白、DNA/RNA、多糖)、聚合物,兼容HELM语言。

预测NMR谱数据,辅助结构解析。

6. 一键搜索​​​​​​​Reaxys

在InDraw画完结构式后可一键搜索Reaxys,快速获得可行的化学反应路线、相关论文或专利等信息;还能一键搜索PubChem、ChemSpider、ChemicalBook和鹰谷试剂商城,快速找到化合物的CAS号、理化性质、相关专利、价格和库存等信息。


InDraw是鹰谷自主研发的国内首个专业级化学结构式编辑器,旨在为科研工作者提供简单、易用的绘制化学结构式、反应式、聚合材料、DNA/RNA/多肽/多糖、生物信号通路和流程图、3D结构模拟、化学性质计算、ADMET预测等生化科研工具平台。有网页、客户端两种版本,目前InDraw用户超过30万,覆盖国内外各大高校、科研院所和企业单位。

内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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