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茶园生态管理技术
已有样品/n本项目针对亚热带丘陵茶园大多土壤贫瘠，病虫草害严重，夏秋季高温强光和季节性干旱导致夏秋茶产量低、品质差等生态问题，模拟山区生态环境，创建丘陵茶园生态系统优化管理技术体系。通过建立人工复合生态茶园、应用遮阳网遮荫、覆盖稻草、间种豆科绿肥和菜子饼肥配施等关键技术，改善茶园土壤结构、增强土壤保水保肥能力、提高土壤养分的有效性、降低茶园温度、增加茶园湿度和土壤含水量、丰富茶园生物多样性、保护天敌昆虫抑制茶园害虫、控制茶园杂草的生长。项目集成组装了茶园主要杂草和害虫的生态控制按术体系等。开发了迎春
中国科学院大学
2021-01-12
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
一种基于并发改进的大规模图数据流式划分方法及系统
本发明公开了一种基于并发改进的大规模图数据流式划分方法 及系统，属于计算机存储领域。本发明包括：工作节点登记同步；代 理服务器发送顶点信息；工作节点返回梯度信息；代理服务器发送最 优分区信息；工作节点保存分区结果。本发明通过一次发送多个顶点 及其相关信息的方法，解决了现有流式图划分方法一次网络时延处理 一个顶点的问题，减少网络时延对系统的影响，提高了图划分效率。
华中科技大学
2021-04-14
基于大数据的体质健康数据采集及挖掘技术
基于物联网的无接触数据感知技术、体质测试与运动行为数据采集等技术，采集评估测试对象的体质健康行为数据，并建立行为健康数据库。基于健康行为大数据，结合已有的体质检测指标、医学筛查指标和人体运动指标，通过标签建模构建个人数据画像，通过机器学习算法实现将健康行为数据从低阶数据到高阶数据质的飞跃。
一、项目分类
关键核心技术突破
二、成果简介
聚焦全民健康,尤其是青少年体质健康的提升，融合人工智能、物联网、云计算、移动互联网、大数据等新一代信息技术，以健康失衡状态的动态辨识与健康自主管理为主攻方向，构建以信息科技为引领的一体化健康服务管理体系。通过非二代设备的智慧化升级技术开发智慧化设备，并进一步构建智慧化场景。基于物联网的无接触数据感知技术、体质测试与运动行为数据采集等技术，采集评估测试对象的体质健康行为数据，并建立行为健康数据库。基于健康行为大数据，结合已有的体质检测指标、医学筛查指标和人体运动指标，通过标签建模构建个人数据画像，通过机器学习算法实现将健康行为数据从低阶数据到高阶数据质的飞跃。建设运动康复处方库、健康行为评价体系与健康行为风险预警模型，基于控制论、行为科学等理论方法构建健身指导决策支持系统，形成基于“大数据”的健康行为决策技术体系。
西南交通大学
2022-09-13
数据库数据分析与深层信息挖掘技术
采用人工智能技术对数据库进行数据分析与深层信息挖掘的计算机软件系统（RoboMiner），主要用于对数据库中的进行数据分析，从中提取隐含的深层信息，为企事业建立新的业务模型和为决策提供支持。数据库数据分析与深层信息挖掘技术也是海量信息处理的基本工具，其应用场合极为广泛，前提是数据的积累。我们可根据用户的业务要求及其数据库的数据特点来为用户开发专用的软件系统。技术水平及指标 ·具备数据挖掘的基本功能：数据予处理，挖掘、结果表达与管理。
南开大学
2021-04-14
独立电源连接图
实验室配件-独立电源连接图，量身定做，价格从优，质量保证，欢迎来电咨询。
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温州市育人教仪制造有限公司
2021-08-23
中国地形图
产品详细介绍
广州威惠教学设备有限公司
2021-08-23
执法过程音视频数据自动采集和管理系统
该系统采用数据采集专用终端对多种类、多型号便携式取证设备产生的音视频资料进行采集，实现电子证据采集自动化。采集终端设备具备接入设备认证、数据加密、时间校准以 及自动充电等功能，达到解放人力，提高执法办案人员工作效率的作用。可将执法场所监控视频抽取至统一音视频数据管理平台，与便携式取证设备对接处警、 执法现场等执法行为形成的音视频资料一起，共同形成完整的执法过程音视频管理资料库。 专用采集终端设备将数据采集到统一数据管理平台，各级不同用户根据权限通过统一的执法过程音视频管理系统实现数据共享。上级执法管理部门可实现跨区域跨级别执法资料的 查询、调用与统计，有效掌控一线民警的执法情况。执法监督部门可通过后台管理系统实时查看、监督执法过程音视频资料采集的及时性、 完整性、规范性，通过自动统计分析，对各单位执法规范化水平和执法办案人员工作绩效情 况进行量化统计。
清华大学
2021-04-11
大数据挖掘技术及应用
针对国家大数据战略的重大需求，着重发展了空间大数据、互联网大数据等研究方向，攻克了深度挖掘和深度分析等关键技术，显著提升了数据挖掘精度和智能化水平，利用这些技术研发了气象短临预报系统、国产气象卫星自定标模型、通用数据挖掘平台DMBOX、华为应用市场推荐系统和深圳海关自动检验检疫系统等，解决了智慧气象、企业应用和智能通关等领域的实际应用问题，获得了重大的社会和经济效益。
哈尔滨工业大学
2021-04-14
“图智”-PDF工程图AI识别与审查重建系统
1. 痛点问题
PDF电子工程图作为一类重要的非结构化数据，承载了丰富的业务知识和信息。然而，因其复杂性和专业性，PDF工程图难以被机器直接处理，目前主要还是靠人来读取、理解、核对和应用，限制了工程建设领域行业的深层次智能发展。若机器能够像人类一样理解图纸的内涵，就可以支撑丰富多彩的下游智慧应用。如规范智能审查、3D模型智能重建、面向应急逃生、无障碍等特定应用场景的信息智能提取等。这些基于图纸的智慧应用，其核心挑战就是对图纸内容的有效识别和理解。
2. 解决方案
清华大学软件学院BIMChecker Group，自主研发了“图智”-PDF工程图AI识别与审查重建系统，基于深度学习技术和工程领域业务知识应用的有效融合，解决了现实PDF工程图纸信息高分辨率、高密度、相互遮挡等识别难题，实现了对建筑平面图图元和空间布局的智能识别和结构化表达。主要特点如下。
1） 适用于住宅建筑、公共建筑等民用建筑以及仓库、厂房等工业建筑；
2） 支持建筑设计说明、表格、建筑平面图的一键式AI识别；
3） 支持Revit模型一键生成和面向《建筑设计防火规范》的一键审查；
4）支持对现有防火条文、其他国家规范、企业规范的修改和自定义，系统的审查算法可自动适配更新。
合作需求
寻找在AI审图、室内矢量模型重建、图纸特定信息智能提取及其它基于图纸的智能应用场景方面有需求的合作方；开展系统的应用推广、定制化图纸内容识别服务等内容，为各类下游应用、平台提供核心AI图纸理解技术支撑。合作方需具备项目或资金支持。
清华大学
2022-02-28