产品详细介绍 产品详细介绍 一、整体概述 吉美幼教凭借专业的幼儿园专家管理团队、庞大的设计师团队、丰富的园所文化设计经验，助力幼儿园品牌形象建立。我们提供园歌创编、VI设计、文化建设场馆设计建筑外观设计、园区户外景观设计、园舍分区规划设计等，根据每一个园所不同的实际情况，由内到外的定制打造独一无二的幼儿园品牌形象，提升园所价值。 二、功能模块 1、顶层设计：园所建设背景分析，园所特色文化主线，顶层园所文化设计理念 2、平面设计：logo设计，logo应用 3、环境设计：建筑外观设计，室内装饰设计，户外活动区规划 效果图：    三、特色亮点 独特性——从园情特点出发，选择和确定具有自身特色的办学理念和策略。 整体性——坚持多视角，全方位的塑造设计园所形象，建立园所文化与信誉。。 形象性——设计引人注目，易于识别的象征标记，打造园所特色文化品牌形象。 发展性——为发展幼儿教育事业做到长计划、短安排，适应社会变化，不断改进和更新。

农户小额贷款信用风险决策评价系统是一个既反映清偿能力又反映还款意愿的，信用等级越高、违约损失率越低的客户信用风险决策评价系统。农户小额贷款信用风险评价指标体系包括基本情况、还款能力、还款意愿、宏观环境和保证联保五个一级准则层。 基本情况主要考察农户年龄、婚姻状况等因素。还款能力主要考察农户的收入水平、支出收入比等因素。还款意愿主要考察农户的居住稳定性、民间借贷等因素。保证联保主要考察联保小组成员关系、保证人的实力等因素。宏观环境主要考察农户所处地区的GDP增长率、居民消费价格指数等因素。农户小额贷款信用风险决策体系是通过判别分析的思路选择显著区分违约和非违约客户的指标，根据信用等级越高，违约损失越低的检验标准最终建立了农户小额贷款信用风险决策评价系统。 农户小额贷款信用风险决策评价系统的功能有以下三个方面：一是对小额贷款农户进行信用等级划分。为贷款风险管理提供依据。二是通过确定对不同信用等级客户贷款时的银行损益值反推到的信用等级临界点、使评价系统具有贷款的决策功能。研究表明：对CCC等级及其以上的客户贷款，可以保证银行的目标利润；对CC等级及其以上的客户贷款，可以达到盈亏平衡。三是为测算小额贷款的违约风险提供依据，为按照农户信用等级进行贷款定价打下基础。 农户小额贷款信用风险决策评价系统的特点包括以下七点：一是构建了符合信用等级较低的客户对应较高违约损失率这一信用评价根本目的的评价系统。二是通过确定对不同信用等级客户贷款时的银行损益值反推到的信用等级临界点、使评价系统具有贷款的决策功能。三是建立了农户小额贷款多指标体系信用风险决策评价系统，用21%的指标反映96%的原始信息。四是建立了农户小额贷款少指标体系信用风险决策评价系统，用13%的指标反映82%的原始信息的。五是通过逐步判别分析的思路，选择能显著区分违约和非违约客户的指标，保证了最终选入评价体系的指标能显著区分违约客户和非违约客户。六是将小样本扩充成大样本。七是通过回归参数显著性检验的思路，选择能显著区分违约和非违约客户的指标。

上海大学科技园创办于1991年，是上海第一家由高校创办的科技园。1993年9月列入国家高新区，1998年列入上海高新区“一区六园”，现为张江国家自主创新示范区静安园的组成部分。

本技术提出了基于多尺度理论模拟结合深度机器学习的一整套解决方案，即利用先进多尺度模拟方法精准解析SEI原子结构，建立新一代SEI模型，阐明SEI结构和形成机制，完整构建SEI与电池性能之间的内在联系，定向设计符合不同商用条件的新型电解液配方，为开发新一代高能量密度电池提供可能。 一、项目分类 显著效益成果转化 二、技术分析 随着智能手机、笔记本电脑等消费电子产品的快速发展，锂离子电池（Lithium Ion Battery, 简写为LIB）已经成为最成功的电化学储能设备之一，并从根本上影响并改变了人们的日常生活方式。随着制造工艺的逐步成熟，LIB的能量密度已经接近其理论极限。另一方面，可移动电子设备的快速普及和汽车电动化的蓬勃发展也不断要求开发具有更高能量密度的充电电池以满足实际使用的需求，而最先进的LIB依然无法完全满足上述需求。因此，寻找更高能量比的锂电池电极材料，加快下一代新型锂电池关键技术的相关研究，已成为制约锂电池技术产业发展进步的关键问题。锂金属电池的能量密度虽足以达到下一代电动车的要求，但其自身的稳定性仍令人担忧，这主要是因为Li金属的反应活性过高，其几乎可与所有的电解液均能自发地发生化学反应。在电池的运行过程中，Li电极和电解液之间通过自发化学反应和电化学反应导致了固体电解质界面（solid electrolyte interphase，SEI）的形成。当所形成的SEI结构不均匀时会诱发电池体积膨胀，此外，充放电过程中锂的不均匀沉积会导致锂枝晶的形成，锂枝晶的不规则生长会刺穿SEI，导致SEI膜发生破裂，并产生死锂，降低锂金属电池库伦效率；更严重的是，锂枝晶的不断生长会刺穿隔膜，造成电池内部的短路，导致火灾和爆炸等安全事故，大大缩短了电池的使用寿命，严重阻碍了其大规模商业化发展。因此，SEI对LMB的性能具有至关重要的影响。良好且稳定的SEI可以阻止（或者大幅度减缓）负极界面上反应的持续发生，起到保护Li电极的作用。针对下一代高稳定性锂金属电池设计中存在的关键问题，结合国际研究进展与本团队前期研究基础，我们提出了基于多尺度理论模拟结合深度机器学习的一整套解决方案，即利用先进多尺度模拟方法精准解析SEI原子结构，建立新一代SEI模型，阐明SEI结构和形成机制，完整构建SEI与电池性能之间的内在联系，定向设计符合不同商用条件的新型电解液配方，为开发新一代高能量密度电池提供可能。本方案已形成完整的工作流，相关自动化软件已开发完成并交付使用，且具有完全的自主知识产权，可用于国内外上游电池生产研发企业积累原始电池性能数据，大范围筛选有效电解液组分，指导下一代高能量密度锂电池研制。 我们的技术优势与创新主要表现在： 1）首次在电池体系中实现了QM与MM的混合模拟与混合加速； 2）在电池体系模拟中实现了开放电子体系对电化学反应的热力学和动力学预测； 3）在保证精度的前提下，实现了在纳米尺度上对真实的实验SEI结构直接模拟； 4）通过耦合深度机器学习，实现了电解液组分大范围筛选与性能优化。