动态膜技术是一种新的膜分离技术，应用于化工分离过程、废水处理工程、给水深度处理等领域，性价比远高于普通的膜设备，但操作技术要求较高。本专利被欧洲专利局数据库收录（CN199

产品详细介绍 TST5915动态信号测试分析系统 产品介绍 1.采用标准便携式进口机箱，全屏蔽机箱结构设计，有效的提高了现场抗干扰能力。 2. 每通道独立16位Σ-△A／D转换器，以及每通道独立的高性能浮点DSP，构成实时数字滤波+模拟滤波的高性能抗混滤波器。 3.采用DDS高精度频率合成技术，保证了所有通道并行同步采集。 4.采用DMA数据传输技术，保证了数据的实时传输、实时显示、实时分析、实时存盘。 5. 系统配置了多种前置信号调理器（ICP、应变、电荷等），实现了多种信号的同时测量。 6.单台计算机最多可控制512个通道进行同步实时采集,多台计算机通过网络连接，可扩展到4096通道。 7.多通道并行同步采集，每通道采样频率最高达到128K。 8.采用进口雷莫接插件，更好的保证了小信号的可靠传输。 9.采用Q-FAN智能温度控制系统，最大程度上减少了温度对测量结果的影响。 10.提供LABVIEW、VC、VB、CVI等开发平台的接口程序，方便用户二次开发。 11.提供多通道转速测量模块，方便用户对旋转机械运行状态进行监控以及故障诊断。 12.功能丰富的控制分析软件，以及模态分析软件，用户可以很方便的对采集数据进行操作和处理。 13.符合GB6587.1-86-11使用条件。 详细技术指标： 1.仪器接口：USB2.0、1394高速数据传输接口 2.扩展方式：并行 3.同步方式：同步时钟发生器 4.连续采样频率：      8通道同步采集，每通道最高采样频率128K;    16 通道同步采集，每通道最高采样频率51.2K;    32 通道同步采集，每通道最高采样频率25.6K;    64 通道同步采集，每通道最高采样频率12.8K;   128通道同步采集，每通道最高采样频率5.12K;   256通道同步采集，每通道最高采样频率2.56K;   512通道同步采集，每通道最高采样频率1.28K。 5.定制采样频率：用户在满足最高采样频率的条件下，可定制任意采样频率。 6.满度值: ±20mV、±50mV、±100mV、±200mV、±500mV、±1V、±2V、±5V、±10V、±20V;   7.线性度: 满度的0.05％; 8.失真度: 不大于0.5％; 9.系统准确度: 小于0.5％(F.S)(预热半小时后测量);  10.系统稳定度: 0.05％/h)(预热半小时后测量); 11.最大分析频宽: DC～50kHz; 12.输入方式：AC、DC、ICP、GND; 13.滤波器：      a.模拟滤波器：截止频率为 10、30、100 、300、1k、3k、10k 、PASS(Hz)八档分档切换；      b.DSP数字滤波器：截止频率为采样速率的1/2.56倍；      c.平坦度(分析频率范围内):小于0.05dB;       d.阻带衰减:-150dB/oct; 14.白噪声: 不大于5μVrms; 15.共模抑制: 大于100dB; 16.共模电压(DC或AC峰值): 小于±10V、DC～60Hz ; 17. 时间漂移: 小于3μV/小时； 18. 温度漂移: 小于1μV/℃； 19.A／D分辨率: 16位; 20.输入阻抗: 10MΩ或40PF; 21.触发方式：手动触发、外触发、信号触发;  22. 电源： AC220V（±10%）50HZ（±1 HZ）或DC  12V 23.使用环境： 适用于GB6587.1-86-Ⅱ组条件; 24.外形尺寸:   317mm（长）×236mm（宽）×88mm（高）(八通道);       317mm（长）×236mm（宽）×133mm（高）(十六通道);       317mm（长）×487m（宽）×133mm（高）(三十二通道)。  

定量系统生物学是描述生命体的细胞、组织、器官以及整体水平上结构和功能各异的各种分子（包括基因、蛋白质、小分子代谢物等），以及分子在生命体的内部之间、与外界环境之间的相互作用，通过精准的分析测量技术、结合计算生物学来定性、定量构建生命的数字化模型，预测生理状态或者疾病的功能、表型和转化的前沿科学。生命体的运作是在基因调控下，由许许多多的生化反应形成

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。

产品介绍 GL720D是瑞惯科技采用MEMS惯性测量技术研制的一款小型IMU动态姿态仪，通过对陀螺仪角速率信号进行动态姿态解算，可实时输出物体的水平方位角、角速率及前进轴向的机体加速度。该产品内置自主研发的惯性导航算法，构建卡尔曼滤波模型，实时反馈并校正系统误差，有效抑制发散，显著降低陀螺仪短期漂移对测量精度的影响。 该产品专为机器人车辆、AGV小车方位导引及无人机姿态控制等应用场景设计，克服了传统磁导引方式需铺设磁条的局限，无需在场地上部署大量磁条，是新一代机器人车辆实现自动循迹行驶的理想导航组件。 技术亮点 ❖ 水平姿态角度实时输出 ❖ 三轴角速率信号输出 ❖ 前进方向轴向加速度测量 ❖ 支持RS232/RS485双接口可配置 ❖ 结构紧凑，重量轻巧 ❖ 长期工作稳定性高，使用寿命长 应用范围 ❖ AGV运输车辆                ❖ 车载导航系统                ❖ 三维虚拟现实 ❖ 平台稳定控制                 ❖ 工业自动化控制              ❖ 机器人技术

技术分析(创新性、先进性、独占性)开发了新颖的深度学习算法，准确识别患病部位，准备诊断患病类型，可以显著提高临床效益。自主独立开发。已经在两家大型三甲医院做测试，算法和程序代码完整，

技术分析(创新性、先进性、独占性) 开发了新颖的深度学习算法，准确识别患病部位，准备诊断患病类型，可以显著提高临床效益。自主独立开发。

通过人脸检测模块对输入图像进行预处理，自动而准确地定位人脸所在位置并分割出相应的人脸 区域，对人脸面部图像进行特征提取，利用模式分类器进行性别识别。

本成果已经成熟，可进行大规模转化。