智能试剂管理柜具有自动出入库、防盗、阻燃、耐腐蚀、通风、净化、远程监控、智能物联等功能，双人双锁、带自净化系统，过滤柜内的有毒有害气体。联网后可自动上传数据至云端，可通过任意电脑、手机进行查看试剂出入柜情况并实时盘点。 产品特点 屏幕显示:配备13.3/7英寸触摸屏，数据集成可视化。 权限登录:人脸识别、账号密码登录、刷卡登录(校园卡、员工卡等)或设置双重身份验证登录。 集成称重:独立集成称重系统，自动采集、计算并录入系统。 净化模块:采用高效率椰壳碳净化模块，有效吸附柜内挥发气体，净化柜内和实验室空气。 视频系统:配有移动侦测摄像头可实时追溯查看领出状态。 异常预警:具备异常情况报警和预警的能力，提前预警试剂有效期，和物质流转全程追踪。 数据分析:系统提供的统计筛选分析功能，且可根据用户需求定制。 系统识别:二维码/RFID

内蒙古大学创业学院(以下简称“学院”)是内蒙古大学与社会投资方合作，于2005年开始筹建、2008年经教育部正式批准设立并在当年开始招生的一所本科层次的独立学院。2012年经内蒙古自治区学位委员会审查批准，获得学士学位授予权。学院位于内蒙古首府呼和浩特市，毗邻南湖湿地公园和内蒙古大学南校区，环境优美、交通便利，地理位置优越。 学院依托内蒙古大学综合办学优势，根据自治区经济社会发展的需要，设有艺术学院、语言与传媒学院、信息工程学院、交通与环境学院、商学院、外国语学院6个二级学院，开设了绘画、动画、表演、视觉传达设计、环境设计、产品设计、服装与服饰设计、播音与主持艺术、新闻学、汉语言文学、英语、日语、会计学、金融学、财务管理、人力资源管理、电子商务、信息与计算科学、计算机科学与技术、通信工程、电子信息科学与技术、自动化、土木工程、环境科学、汽车服务工程25个本科专业，形成了以现代传媒、文化创意为特色，以商学为重点，文、理、工、经、管、艺多学科协调发展的学科专业体系。学院面向全国招生，目前有全日制普通本科生7900余名。 学院以内蒙古大学师资为基础，自有专任教师为骨干，社会行业专家为补充，形成一支层次高、结构优，业务水平与师德师风相融，教学能力与科研水平并重，且富有创新精神、充满活力的高水平师资队伍。建院之初，内蒙古大学选派知名学者和教授，承担创业学院相关专业的教育教学工作，成为学院人才培养的中坚力量。近年来，学院面向社会广纳贤才，不断引进有活力、高素质的专任教师。 学院实行了优秀学生可以攻读内蒙古大学辅修专业第二学士学位制度(双学位制度)。2009年12月被内蒙古大学批准参与并正式实施《1+2+1中美人才培养计划》。2013年，学院和美国圣马丁大学签订了合作办学协议，联合培养会计学专业本科生。 学院设立了优秀学生奖学金，30%的在校生每年可获得该项奖励。优秀学生奖学金设四个等级：特等奖学金每生4000元/年，一等奖学金每生2000元/年，二等奖学金800元/年，三等奖学金500元/年。 学院坚持“德育为先、知识为本、能力为重、全面发展”的育人理念，培养厚基础、宽口径、重实践、强能力的高素质应用型人才，立足内蒙古，面向全中国，服务全社会。学院秉承内蒙古大学“求真务实”的校训，弘扬“崇尚真知、追求卓越”的内大精神，坚持创新引领，内涵提升，特色发展，以立德树人为根本任务，以高素质人才培养为核心，建设位于中国正北方有特色、高水平、国内知名的应用型大学。

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。

关于举办第十四届中国创新创业大赛的通知

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。