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保障“加码”,守护每一刻精彩
高博会现成展现高精尖技术成果、校企协同创新成果、学校特色科技成果与大学生创新创业成果等集中亮相,引发高度关注。
人民网 2025-05-24
保障“加码”,守护每一刻精彩
5月23日,第63届高等教育博览会(以下简称“高博会”)在中铁•长春东北亚国际博览中心开幕。本届高博会以“融合•创新•引领:服务高等教育强国建设”为主题,聚焦新时代高等教育改革与产教融合发展,吸引了全国千余所高校及科研机构、800余家科技企业参与。
长春日报 2025-05-24
嘉宾观点抢先看 | 李玉:通过系统性机制创新 为学科交叉融合提供保障
在第63届高等教育博览会 建设教育强国·高等教育改革发展论坛即将举办之际,中国高等教育学会联合人民网教育频道推出“建设教育强国”系列访谈栏目,重点邀请东北地区高校领导、专家学者,围绕活动主题:融合·创新·引领:服务高等教育强国建设,畅谈思考体会、凝聚发展共识。
人民网-教育频道 2025-05-16
新型空气净化滤芯
中国发明专利ZL202110169888.1:采用蒸汽诱导相分离与分步喷涂技术相结合的方法制备三维网孔结构、超疏水的复合膜,压降低于100Pa、水接触角大于150°,因而高透气且易于自清洁,所负载纳米材料可实现同步杀菌灭毒,可应用于拔插式重复利用空气净化滤芯。
厦门大学 2025-02-07
基于深度学习的光伏并网系统电能质量预测及调控策略研究
本成果围绕光伏并网系统电能质量展开。基于深度学习算法,研究谐波等电能质量指标变化规律,运用特征提取技术处理时序数据,实现电能质量预测。研发基于态势感知的电能质量调控装置,总谐波补偿率不小于 90%,补偿次数 2 - 50 次。成果形式包括研究报告、调控装置示范应用,申请发明专利 3 项,发表论文 3 篇。应用场景涵盖光伏电站、配电网等,可提升电网可靠性与经济性,减少设备损耗、优化调控策略、降低弃光率,为新能源消纳提供支撑。
沈阳农业大学 2025-05-21
高校智慧资助系统
建设智教智慧资助系统,通过其高效协同的后台分类处置能力,把高校学工资助事项进行整合和业务流程的约简化处理,运用大数据打通“最后一公里”,将线下的业务操作剥离开实体大厅转化为线上业务,实现高校学生资助工作的无纸化办公,让学生真正实现“最多跑一次”。 管理员可以灵活设定经困生等级(比如一般困难、困难、特别困难等)。 管理教师可以根据学校的经困生管理办法灵活设定经困生认定条件,在对应的条件下可以设置多条困难条件类型及对应的权重值、限制条件。 管理员可以灵活设定经困生申请计划,包括起止时间、对应认定条件、申报条件参数设置、申报对象。 学生通过移动端进行在线填写经困生申请材料,提交后系统可根据管理员设定的经困生等级条件自动给审核人员推荐申请经困生等级并可以手动调整,学生提交后可以实时查看审核进度。 班主任可以根据系统推荐的经困生等级自行根据实际条件进行手动确认等级,并保留推荐等级和班主任确认等级查询痕迹。 经困生认定条件需具备权重分配方案和认定版本的统一联动管理。 二级学院可以根据权限设置批量打包下载学生上传的经困生证明文件,并以学号+姓名方式保存。
吉林省智教软件有限责任公司 2025-05-16
高校报修管理系统
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。
吉林省智教软件有限责任公司 2025-05-16
电供暖智能控制系统
技术成熟度:技术突破 本成套设备,以电供暖的各个电暖气为控制对象,以建筑内不同房间不同区域的取暖温度为控制参数,自下而上,组成了由单片机现场控制器(控制室单独使用PLC控制器)、PLC中间层算法控制器、工控机为上位机构成监控界面的DCS控制系统,从而实现分散控制集中管理的控制系统。此系统的目的在于替换传统水暖系统,利用合理科学的软件算法,实现节能、环保、减排的效果。设备兼具教学、实验、科研及实用的功能。 成果技术特点:本套装置由四个单片机组成现场控制器,一个PLC组成的控制室控制器,与中间层面的S7-300PLC控制系统,以及顶层监控层的工控机装置,统一安装到了一个整体的平台上。此平台便于实地集中实验、研究,也有利于集中编程与项目演示。 图1 设备实物图 图2 为智能控制系统电脑操作界面
吉林建筑科技学院 2025-05-19
芯片热设计自动化系统
TDA(芯片热设计自动化)软件是清华航院曹炳阳教授团队全自主研发的国际首个芯片跨尺度热仿真与设计系统。TDA软件可实现芯片从纳米至宏观尺寸的热设计与仿真,支持芯片微纳结构内部热输运过程的模拟研究,直接提高芯片热仿真精度与结温预测准确度,进而提高芯片性能、寿命和可靠性。
清华大学 2025-05-16
锂电池管理系统AI算法研究
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。
西南大学 2025-05-12
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