本发明涉及一种基于离子选择性电极的农田硝态氮检测方法和系统，该方法包括：检测不同浓度的标准样本溶液在不同温度下的第一响应电势和第二响应电势；根据各个浓度的标准样本溶液在各个温度下的第一响应电势和第二响应电势，建立检测模型；检测所述待检测土壤浸提液在农田环境温度下的第一响应电势和第二响应电势；利用所述检测模型计算所述土壤浸提液的硝酸根离子浓度；根据土壤浸提液的硝酸根离子浓度确定待检测土壤的硝态氮含量。本发明所建立的检测模型不仅考虑了共存离子氯离子对硝酸根离子电极的影响，而且还考虑了温度对离子选择性电极的影响，因此相对于传统的检测方法，可以大大提高土壤硝态氮的检测准确率。

本发明公开了一种强化冬季削减农田面源污染的保温型生态浅沟的构建方法，该浅沟能够在冬季增强生态浅沟在冬季对农田面源污染的治理能力。其构建方法包括以下步骤:步骤1：用板材模拟建造生态浅沟，纵向从上至下分为三层，上层土壤层，为植物种植区；中层填料层，为火山石填充区；下层垫层，为砾石填充区，每层之间用土工布分隔，将生态浅沟沿长度方向用隔板均分为3个隔间；步骤2：对生态浅沟进行保温处置：用厚泡沫保温材料粘贴于浅沟四周及底部外表面；在浅沟四周罩上加厚白色透明农膜,顶部农膜高出浅沟表面1.2m-1.8m，农膜与地面接触处的缝隙用木板压实；每日中午温度较高时揭开农膜对浅沟换气，下午3点后重新覆盖，如此循环。

1. 财务管理：熟悉现代企业财务管理方法并能熟练应用，梳理财务内部管理制度，建立并完善成本管理、预算管理，协调公司财务资源和业务规划等；2. 销售管理：建设强有力的业务销售团队，制定年度销售目标并组织分解落实。，可独立分析市场行情和行业动向，及时掌握最新的销售动态，为公司营销策略及新产品研发提供依据。3.生产管理：制定生产部各个科室合理有效的人员结构，使每个科室每个人员的潜能都能得到最大化的发挥；根据业务需求作出合理产能规划并合理安排生产，确保计划达成；制定作业标准，确保工人按标准作业；改善工艺，并在内部形成奖励机制，以提高作业效率；做好生产成本管理。4.技术研发管理在线材制品领域具有一定的理论基础和技术工作经验。

1.通过“书法教学仪+书法服务器+临摹书法桌+学生书写仪”构建高端书法教室。 2.教师下发数字字帖和资源，书生书写视频采集与回传教师。 3.学生使用传统笔墨纸硯，配合数字字帖进行摹帖和临帖。 4.全程记录所有学生的书写过程，教师大屏多窗口展示、回放与讲解。 5.学生统一学习，读帖赏贴、临摹练习、书法知识学习。

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。

智慧教育AIGC信创一体机是集pc端畅学杏林，手机端掌上金课为一体，结合高质量知识图谱、国产通用大语言模型和自主芯片算力的3级全信创AIGC服务器。响应教育部高校教育质量控制建设号召，结合OBE教育理念将BOPPPS教育模式，应用于学生手机端，教师在课堂中把控五步关键环节，激活学生4种互动状态，保障继教课程质量。构建起智学、智教、智管、智评“四位一体”服务平台，推动全终端、全受众、全空域、全时域、全场景、全连接的“六全式”融合教学模式改革。 丰富的课程资源：汇聚成都中医药大学1200门优秀本科课程，包括国家一流课程、省级一流课程、名师讲堂等，全校师生可以选择学习。提供全面的中医药数字教学资源，涵盖电子教材、视频讲座直播课堂和在线测试等功能，方便师生随时访问。 特色AI教学工具：主要特色通过集成的AI教学工具，实现线上线下混合式学习，提高教学效率，并促进教学方法的。允许教师通过AI出题、AI答疑、AI微课功能协助开展教学，提高备课、教学效率。学生则可通过AI助学功能，利用语音或文字输入进行提问和获取智能答疑。 可视化“教学督导”：围绕课程教学质量，搭建“学生画像”、“教师画像”教学评价，提供校内、校外业务相统一的督导巡课平台。创建校外专家评审链接，在外网环境下，点击链接即可访问平台进行督导巡课。 智慧教育AIGC信创一体机一体机集大模型Agent软硬件、算法和数据处理多维层级灵活部署，搭载鲲鹏920处理器，支持8张Atlas300i加速卡超强算力，结合多核高效鲲鹏架构，提供高效AIGC大语言模型推理和数据处理及安全保护体系。 让高校智慧教育快速实现：智慧教育AIGC信创一体机在手，教育创新与数字化转型的蓝图便触手可及。

以服务区域产业人才培养体系为目标，校企双轮驱动数字化产业高质量发展，联合政府、行业、企业、学校一同打造，大数据驱动下的产教融合基地、智慧产业学院、虚拟仿真实训室为在校生、行业产业人员双师培训等，支撑高质量数字经济人才培养。

以全息书法技术为基础的新一代数字书法教学系统 创云版书法互动教室的特点： 学生端采用互动专用护眼屏，特殊成像技术，可同步接受教室端推送的电子字帖、碑帖、例字、大师书写视频、教师现场书写示范直播，同时学生端可自主独立操作，查询临摹、自主创作学习、在线提交作业以及上网查找资料等。 该方案集教与学全程数字化，师生同步互动，老师在教学软件上可以看到并记录每一位学生的书写过程和书写结果，随时调出来进行讲评，在大班教学过程中可以实现老师对每一个学生的关注与知道，掌控课堂秩序，提升课堂效果。适用于教室进行自主授课，并将授课内容实时同步到学生端，实现海量碑帖同步临摹，在教师端和学生端互动的同时，还可借助本系统进行自主学习、临摹、创作、为书法教育开辟了全新的授课方式。

本项目提供压缩机全生命周期管理系统，建立模块化、集成化数据环境，面向于往复压缩机、隔膜压缩机，服务于石油化工、加氢站、储气库、船舶动力等行业主要包括： 设计规划阶段——压缩机整体方案设计，压缩机结构形式设计，核心部件材料遴选分析，启/停流程设计，安全控制策略设计等； 运行工作阶段——压缩机运行数据实时采集、远程动态展示，核心部件状态监测与故障诊断，监测诊断一体式/分体式硬件与软件系统开发； 检修维护阶段——零部件维修预警、寿命预测，可视化维修方案、维修模型、维修视频，压缩机及其辅助系统、零备件信息数字化管理平台。 关键技术一：压缩机性能计算技术与选型设计技术 基于 Windows 平台，遵循结构化、模块化原则，采用 QT 框架、C++语言编制交互设计软件，可实现往复压缩机物性计算、热力计算、动力计算、设计校核复算、平衡计算、产品系列化自动匹配、多工况计算七项功能于一体，可实现往复压缩机机组设计计算、选型、零部件管理一体化功能。现阶段已授权发明专利 1 项，软件著作权 1 项。 关键技术二：压缩机状态监测与故障诊断技术及设备 针对压缩机核心零部件构建相应状态监测方案与故障诊断方法，包括：①集成气缸内热力过程特征和阀片声发射信号的诊断方法，基于气阀声发射信号获得气阀故障的特征参数和反映故障程度的量化指标，诊断不同类型气阀故障；②基于活塞杆应变重构 pV 图方法的往复压缩机气阀无损故障诊断方法，基于活塞杆应变重构压力-容积图（p-V图）的无损监测方法，为传统侵入式方法破坏气缸完整性带来安全隐患的问题提供解决方案；③十字头销磨损、活塞杆松动的故障诊断方法，对不同程度十字头销磨损、活塞杆松动故障进行模拟试验，对比时频域分析研究十字头销磨损、活塞杆松动的故障机理、声发射信号和振动信号特征，提取故障特征识别故障程度；④基于压缩机内油-气压力“伴随”关系，国内外首次提出了集成声发射与油-气压无损监测的隔膜压缩机状态监测新方法，进一步根据油-气压力“伴随”关系的失调追溯故障根源；⑤基于增量式编码器的往复压缩机轴系扭振测试方法，基于增量式编码器构建了往复式压缩机扭振测试系统，为传统方法在现场实际应用时难于实施提出解决方案；⑥压缩机气流脉动和振动模态分析技术，隔振结构设计、管路结构设计，提供机组振动测试、诊断以及改进方案。 本项关键技术现阶段已授权国内发明专利 4 项，申请国际专利 2 项、国内发明专利10 项；应用于中海油海洋平台天然气压缩机；开发压缩机故障诊断仪，已在某加氢站压缩机调试中成功检测出气阀泄漏、膜片运动失效、活塞环磨损、溢油阀阀芯磨损等严重故障。 关键技术三：压缩机数据共享与健康管理云平台 构建压缩机及其辅助系统、零备件信息数字化管理平台；构建压缩机热力-动力-应力-寿命分析模块，集成监测数据评价机组运行状态；基于故障诊断技术，建立机组现场监测数据与健康/故障状态信息实时共享平台，打破机组现场与远程管理者之间的技术壁垒；实现压缩机核心部件维修预警、寿命预测，交互 GUI 界面集成可视化压缩机维修维保手册、指导视频、三维模型；压缩机全生命周期管理，显著提高运维效率和管理水平。