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基于智能手机的物联管理信息系统
该系统在安卓手机上开发应用软件,通过蜂窝网将控制信令传送至WEB服务器,由服务器经ZigBee网络智能控制各种电器或者设备。它具有以下技术特性: ZigBee组网:成本低、功耗小、体积小、无线、自组织网络、动态网络拓扑等特点。 智能手机:以安卓智能手机为主,可免费定制开发支持其他智能手机。 节点功能:(1)开关:门、窗、窗帘、灯、空调、电视、音响、热水器等;(2)视频监控;(3)报警:入侵、火、烟雾等;(4)看护:老人、小孩等;(5)烹饪:煮饭、炖汤等。 嵌入式IP服务器:处理器S3C6410,ARM1176JZF-S内核,Android操作系统。
集美大学 2021-04-29
一种现代化小区智能停车位管理系统
本实用新型公开了一种现代化小区智能停车位管理系统,为小区住户提供长期租用的固定停车位,为小区访客提供临时停车位,通过对小区住户的固定停车位和小区访客的临时停车位分开进行管理,同时设置车位智能锁限制车辆进入停车位,设置计时器配合压力传感器获取进入小区的车辆是否停放在指定停车位的信息,当进入小区内的车辆存在乱停放的情况时,能够及时报警,提醒工作人员处理,高效的实现了对小区内停车进行有序管理,减轻了物业工作人员的工作难度,有效避免了小区内车位乱停和抢车位情况的发生,方便了居民生活。
安徽建筑大学 2021-01-12
海上风电智能化腐蚀监测与风险评估管理系统
本技术采用电化学技术实时监测钢管桩涂层老化度和阴极保护效率;同时采用膜电阻探针技术监测电子电气系统的大气腐蚀速率,以及风电舱室内的盐雾沉积量,结合远程网络和云服务技术,实现电气装备腐蚀速率、牺牲阳极保护效率和涂层老化状态的长期在线监测,及早发现腐蚀隐患并预警,通过预防性维修和养护,将海上风电腐蚀灾难降低到最低值,提高海上风电基础和电气装备的防腐蚀管理的自动化和信息化水平。 一、项目分类 关键核心技术突破 二、成果简介 随着我国海上风电的快速发展和投运,部分海上风电基础生命期已经步入服役中期,海洋环境腐蚀带来的检测、评估、修复问题日益显著,并且随着海上风电场址选择的深远化、技术经济的精益化,对海上风电基础和高、低压电气装备的腐蚀与防护智能化水平提出了更高的要求。 本技术采用电化学技术实时监测钢管桩涂层老化度和阴极保护效率;同时采用膜电阻探针技术监测电子电气系统的大气腐蚀速率,以及风电舱室内的盐雾沉积量,结合远程网络和云服务技术,实现电气装备腐蚀速率、牺牲阳极保护效率和涂层老化状态的长期在线监测,及早发现腐蚀隐患并预警,通过预防性维修和养护,将海上风电腐蚀灾难降低到最低值,提高海上风电基础和电气装备的防腐蚀管理的自动化和信息化水平。
华中科技大学 2022-07-27
电动汽车动力电池SOC智能估算技术及管理模块
电动汽车具有节能、环保的显著特点,是先进汽车的发展方向,具有巨大的市场前景。纯电动车、混合动力电动车、燃料电池电动车在其动力系统构型中,均采用了动力蓄电池,目前采用的动力电池主要有镍氢动力电池、锂离子动力电池,动力电池SOC值是实现电动车辆控制的重要参数,SOC估算是电动汽车动力电池管理模块的重要功能,动力电池管理模块是电动车辆的关键零部件。 北航所研制的电动汽车动力电池SOC智能估算技术及管理模块可适应与锂离子、镍氢等多种类型以及多种规格的动力电池配套,并满足电动车用的相关要求,主要技术指标:电压检测精度±0.6%,电流检测精度±0.5%,温度检测精度±0.5℃;SOC估算精度5%。 本项目取得的研究成果具有自主知识产权,实现了电动车辆关键零部件的国产化、具有了一定的电池管理模块产业化生产的技术基础,应用前景广阔,社会效益和经济效益显著。
北京航空航天大学 2021-04-13
物联网RFID智能自助借还仪器设备工具资产管理柜
产品详细介绍RFID智能设备工具柜 一、产品简介RFID智能设备工具柜是北京泰格瑞德科技自主研发的RFID工具管理系统方案之一,该系统设备工具柜内部集成了RFID读写器、RFID 定制天线、安卓一体机/工控一体机、IC卡刷卡设备等智能设备,对柜内贴有RFID电子标签的设备、工具进行智能自动化管理。                RFID读写器                            RFID天线二、产品特点*安全化:设备工具柜内装有RFID刷卡控制器,非授权卡无法打开对应的设备工具柜门。*信息化:设备、工具实时监测,记录每项工具参数数据,实现生命周期可视化。*自动化:省去人工扫描、盘点、录入等繁琐工序,实现快速、批量管理。*高效化:自动化+信息化代替手工作业,计算机自动实现数据采集,大大节约了人力成本,提高了工作效率。*智能化:当设备、工具未及时归还时,系统将自动报警并生成报表发送给相关负责人;如果工具不慎丢失,可通过RFID手持终端人工找回。 13965501553三、工作流程员工扫描IC员工卡打开柜门→取出/归还工具(设备)→关门自动确认借出/归还,系统提示借出人员、工具明细、借出时间等信息。还有日检查,月检查等操作模式,可以实时掌握各级单位工具的数量、种类、状态;采集数据;做到工具的高效化、智能化管理。四、行业应用主要应用于航空、电力、消防、机械、铁路等行业,实现设备、工具自动快捷的借用、归还、定位、查找、维护等功能。四、数据效益1. 盘点效率提升10倍以上,原人工盘点工作所需5-10分钟,RFID工具车系统自动盘点只需3-5秒。2. 当设备、工具在使用过程中失落,人工找寻一个工具平均花费时间10-20分钟,RFID工具管理系统利用RFID手持终端进一步查找失落工具只需3-5分钟,管理效率提升五倍以上。
泰格瑞德科技有限公司 2021-08-23
化工厂含氢尾气中氢气的回收利用技术
上海交通大学 2021-04-13
工厂普及型低价激光测径测宽仪
成果与项目的背景及主要用途: 工厂普及型通用激光非接触测径仪适于在生产现场的计量室或车间检测工位使用,本身是独立的仪器,适于测量轴类部件、宽度工件和线缆类产品,对材料不敏感,只要是不透明的工件均可以测量。具有集成显示及键盘控制,测速超过每秒 300 次,具有现场标定功能,可以设定被测标准值、上下报警偏差值。具有 RS232/485 接口,可以与上位机或 SPC 系统通信,集成网络数据收集功能。 技术原理与工艺流程简介:采用半导体激光器、扩速准直光路、CCD 光电传感器和单片机技术相结合. 特点及性能参数:  技术水平及专利与获奖情况:处于国内同类型先进技术水平,具有巨大的成本优势,具有很强的市场竞争力。已经申请适用新型专利。 应用前景分析及效益预测:在机械加工业、线缆业等需对产品尺寸进行可靠、高效率控制的行业中广泛的使用,可以完全替代如卡尺等传统量具,避免人为误差等因素对产品质量的影响。目前该技术的成熟程度达到可工业化批量生产,因为属于工厂低价型激光测量设备,具有巨大的市场需求。如初期月产 20~40 台,生产成本 0.8 万/台,市场售价 1.8 万/台,年销平均 200 台,产值 360 万,利润近 200 万。 应用领域:可广泛应用于机械制造业,特别适合机械加工中的质量控制,也适用于线缆等线材工业生产中在线测量和监控产品外形尺寸及其变化。技术转化条件(包括:原料、设备、厂房面积的要求及投资规模): 所需原材料: 均为市场上可采购原材料,无特殊要求,例如:电子元器件、光学部件等;设备及环境要求:AC220V 电源、普通示波器及电压表;所需厂房面积:普通厂房 100 平方米; 人员要求:具有电子工厂工作经历的工人及若干光、机、电专业人员; 初期投资规模:除以上条件外需流动资金 50~80 万。 合作方式及条件:技术转让,转让费:人民币 50~70 万元。
天津大学 2021-04-11
人才需求: 财务管理、销售管理、生产管理、技术研发管理
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。
山东鑫大地控股集团有限公司 2021-08-27
基于人工智能的视觉智能感知平台
本项目研究面向成渝地区双城经济圈大数据智能产业需求,尤其是对智能制造、公共安全场景提供高效的视频流在线推理和管理平台,研发了一个通用性的智能中台架构,支持视频流和智能模型模块化管理,支持全程可视化操作交互式界面,支持视觉智能感知模型在线推理快速部署,支持感知与识别结果实时推送、预警和报警。
重庆文理学院 2025-02-21
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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