在爱达荷国家实验室（INL）的实际应用中，该系统的表现尤为出色。仅需不到5个小时★■，它便能完成对30多个3D打印样品的全面分析，而传统的检测方法完成单次扫描就需要耗费30多个小时。这一对比充分展示了该系统在提升检测速度方面的巨大优势◆★★◆。

　　这一创新不仅大幅削减了检测成本，还将检测时间大幅压缩■■◆■，同时显著减少了所需的扫描次数，为核设备零件的检测工作带来了革命性的改变◆★■◆★。

　　这项突破性技术得到了美国能源部先进材料和制造技术（AMMT）计划的有力支持，预示着它将有力推动先进材料和制造技术的商业化进程，为核能领域的发展注入新的活力。

　　该系统深度融合了先进的机器学习算法★■★★，能够迅速且精准地重建并分析计算机断层扫描（CT）图像，极大地提升了检测效率。

　　美国橡树岭国家实验室（ORNL）在核设备3D打印零件检测领域取得了里程碑式的进展，其最新研发的人工智能检测系统成功将检测时间缩短了惊人的85%◆◆■■。

　　目前◆★★■◆，橡树岭国家实验室正全力推进该系统的优化工作，旨在进一步提升其在放射性材料和核燃料检测方面的应用效能★■。