北京大学现代农业研究院是北京大学与山东省人民政府共建的省属公益二类事业单位，是北京大学在京外设立的首个高端农业类研究院。先后获批山东省新型研发机构、国家自然科学基金依托单位、博士后科研工作站，参与共建山东省农业生物技术国际联合实验室、小麦育种全国重点实验室、山东省作物精准分子设计育种重点实验室、国家盐碱地综合利用技术创新中心。聚力攻坚关键领域和核心技术，不断强化基础研究人才培养，加速成果转化。已组建42个独立课题组，人员规模约760人，形成院士领衔，杰青、长江为两翼，中青年骨干为主体的雁阵人才团队。目前已在多个主粮、油料及经济作物开展精准设计育种，取得了原创性理论及技术突破，也在智慧农业、农业经济政策、数字乡村建设等领域进行开创性研究，争取国家、省级科研项目72项，累计发表论文333篇，已授权国际专利6项、国内专利31项，申请24个植物新品种权，完成6项技术合同认定登记，8项科技成果实现转化。

在智慧采摘方面，提出了一种结合检测网络与点回归的新型方法，为葡萄采摘自动化提供了高效精准的解决方案。

智教高校报修管理系统优化校园设施维修流程，提升服务效率与质量，满足学校师生及后勤管理部门的需求，维修完成后，能对维修服务质量（如维修效果、维修人员态度）进行打分评价，并可填写反馈意见，以便学校改进服务。 教师、学生可以通过手机端，点击报修服务、我要报修后，可以根据实际报修情况进行问题描述、上传图片等。学生可以实时跟踪维修进度，并对维修结果进行线上打分、评价。

一 、鼎软天下TMS运输管理系统产品介绍 基于企业运输环节管理诉求，针对企业普遍面临的自有运力缺乏规范管理、外部运力竞价招标繁琐、外部运力难管控、运输质量难监控、运输费用居高不下、入园排队拥堵、运输跟单困难、财务对账繁琐等管理痛点，打造的一套融合云计算与物联网技术的TMS运输管理平台，提升企业运输智慧化水平及财务精细化程度。鼎软天下TMS运输管理系统，可广泛应用于汽车制造、大宗能源、机械制造、管材生产、轮胎、商贸连锁等行业，为企业打造“数智可视物流运输一体化”管理体系，助力企业降本增效。   二、行业痛点   三、产品功能 （一）PC端功能 1、订单管理 订单导入 接口订单 新增订单 订单分配 生成运单 2、运输管理 新增运单 配载运输 车辆到达 中转外包 中转入库 到货回单 回单收回 运单签收 3、运输调整 运输调整申请 运输调整审核 4、财务结算 运费结算 代收款结算 司机结算 中转结算 5、统计报表 每日应收应付 发货流水统计 入库费用统计 出库费用统计 （二）客户端APP功能 注册登陆 我要下单 在线支付 我的历史订单查询 我的个人中心 （三）司机端APP功能 我要接单 在途跟踪 签收管理 我的历史任务查询 我的个人中心 （四）PDA功能模块 受理开单 装车管理 卸车管理 中转管理 签收管理 盘点查询     四、核心流程   五、产品架构图   六、系统优势 （1）有标准化产品功能，也可根据客户需求做定制化开发。 （2）可集成PDA、地磅等外部设备，实现各环节扫描确认； （3）可实现运费代收款预充值模式，降低财务管控风险； （4）建立清分体系，开单即可生成分成数据； （5）集成司机端app、客户端小程序等功能。   七、预期投资回报 (1)提高企业营收水平 基于企业战略规划,TMS信息系统可支撑企业对外发展运输业务,配合市场业务拓展的前提下,预计可为企业提升20%以上的营业收入; (2)降低企业运费成本 视企业具体情况,预计每年可为生成企业降低5%-30%不等的运输费用开支; (3)提升员工工作效率,减少人员数量,降低人员成本 大大降低企业调度岗、客服岗、运营岗、财务岗工作量,可为企业缩减至少2-5名工作人员,可为企业节省人员开支15-50万/年不等; (4)提高物流调度效率 物流调度效率至少提升30%,物流准时到达率提升30%-50%不等。 (5)提高财务核算效率 财务核算结账效率至少提升50%,财务数据准确性提高50%-80%不等; (6)提高装卸货效率 司机平均等待时长降低80%以上,装卸货效率提升50%以上; (7)提升客户满意度 提高作业效率及货物信息的可追溯性,实现货物运输过程的可视化管理,客户物流环节满意度100%提升; (8)提升数据统计准确性 日常统计数据效率提升100%以上,数据统计准确性100%提升。   八、部分合作案例（排名不分先后） 九、鼎软资质 鼎软天下是国家高新技术企业、双软认证企业 拥有80余项软件著作权 拥有60多项登记测试报告 拥有40多项软件产品 国际ISO9001质量管理体系 鼎软天下与山东师范大学、济南大学、山东交通学院等知名高校建立校企合作关系 获得中国物流软件知名品牌 获得中国供应链管理最佳实践案例 获得70周年山东物流行业风云人物奖 获得仓储现代化优秀工程奖 获得抗疫先进单位、抗疫爱心单位 为山东交运集团定制开发的“智慧物流平台”，被央视“新闻联播”节目作为信息化典型案例报道

本项目聚焦于锂电池管理系统在智能化监测与预测中的关键痛点，尤其拟面向电池容量衰减预测、SOC/SOH估计不准、电池剩余时间不准确、MAP/SOP估算等方面。通过引入人工智能算法，构建融合机器学习与深度学习的电池状态预测模型，拟实现高精度SOC（荷电状态）与SOH（健康状态）估计的优化，提升电池管理系统的智能水平与安全性。 解决方案方面，项目基于实地检测磷酸铁锂电池充放电数据构建训练集，采用轻量级线性回归模型及改进型人工神经网络进行建模优化，并结合特征工程技术提高预测精度。同时，设计适用于边缘计算的部署方案，使模型可在BMS嵌入式硬件平台实时运行，降低对计算资源的依赖。 在竞争优势方面，项目成果具备算法轻量化、部署便捷、预测准确度高、兼容性强等特点，特别适用于电力储能、电动汽车等对安全性和可靠性要求高的场景。相比传统BMS方案，该AI算法可显著提升电池使用效率与寿命，精准估算SOC/SOH，降低维护成本。 目前项目成果已在合作企业内部储能设备中开展应用测试，初步反馈表明荷电状态预测准确度提升40%左右，电池健康度准确度提升40%左右，系统响应及时，具备较高实用性和推广价值。专家评审一致认为，该项目在智能电池管理系统方向具有较强的创新性和实际应用前景。