致力于校园物业管理的改革和探索，率先把社会物业管理的成功经验和服务模式应用于校园管理，作为主要起草者，参与制定校园物业管理和学生公寓管理上海市地方标准，大力推进高校校园管理社会化改革。 在全国教育系统中，率先在高校教学楼物业管理方面导入ISO9001质量管理体系，率先以合同能源管理方式开展校园节能改造，率先将EAM系统二次开发后应用于高校资产管理，率先将信息化应用于校园物业管理。 经过长期的管理实践，在校园物业管理方面形成了鲜明的管理和服务特色，有利彰显了“让先生、学生快乐！”的理念。

物业是指已经建成并投入使用的各类房屋及其与之相配套的设备、设施和场地。物业含有多种业态，如：办公楼宇、商业大厦、住宅小区、别墅、工业园区、五星豪华酒店、厂房仓库等多种物业形式。 智慧物业通过将物业的结构、系统、服务和管理根据用户的需求进行最优化组合，从而为用户提供一个高效、舒适、便利的人性化物业环境。区别于以往单一的多种业态，智慧物业运用多样现代化科技手段以实现高能、安全、节能、舒适、环保和可持续发展的目标。 新立讯智慧物业整体解决方案是根据系统工程的原理，将计算机技术、通信技术、控制技术、生物识别技术、多媒体技术和现代建筑艺术有机结合，形成了一整套包括暖通工程（HAVC）、给排水工程（WS）、电气工程（EL）、消防工程（FF）、信息设施系统（ITSI）、公共安全系统（PSS）、多媒体应用系统（MAS）、建筑设备管理系统（BMS）等子系统在内的物业智能化系统。通过NLX智慧物业管家软件对物业内设备、环境和使用者信息的采集、监测、管理和控制，实现物业环境的组合优化，从而为使用者提供满足多样功能需求和信息应用需求的现代化物业。

安徽盈晟物业服务有限公司，成立于 2017 年，是一家独立的法人机构，注册资金 500 万。公司坐落于合肥市高新区中科大国祯大厦，现有员工 300 余人，其中管理人员具有大专以上学历并持证上岗，具备较高的管理水平和丰富的管理经验。 公司致力于建设一流的物业服务管理品牌为目标，以“让业主满意、不断超越”的服务理念，坚持“练内功、树形象、创品牌、求发展”的经营方针，积极推进“发展精品物业，创建盈晟品牌”的企业发展战略，以优质的服务，专业化、规范化的管理满足于广大业主。经过近几年的发展，公司管理服务的项目涵盖了办公楼、工业园区、学校、住宅小区等多种物业类型，服务面积达 300 万平方米，得到了社会各界的广泛认可和高度评价。

智教高校报修管理系统优化校园设施维修流程，提升服务效率与质量，满足学校师生及后勤管理部门的需求，维修完成后，能对维修服务质量（如维修效果、维修人员态度）进行打分评价，并可填写反馈意见，以便学校改进服务。 教师、学生可以通过手机端，点击报修服务、我要报修后，可以根据实际报修情况进行问题描述、上传图片等。学生可以实时跟踪维修进度，并对维修结果进行线上打分、评价。

  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

产品介绍 CK-M16L超高频RFID读写模块是小型化的UHF RFID 读写器 ，集成了模拟射频前端与基带数字信号处理模块等功能；用户只需要在模块的基础上作电源处理即可，可以很方便的通过API函数库控制模块工作适合各种应用场景用户开发。该模块支持固件升级，可满足协议扩展和功能扩展的应用需要。     产品特点 支持多种协议：ISO 18000-6C/EPC C1G2 、 ISO 18000-6B、国标GB/T29768-2013(可拓展支持)。 密集读取：端口最大输出33dBm，可根据需要设置功率，可应对非常密集的使用环境，多标签识别算法，每秒可识别超过400张以上。 能够定频或跳频工作。 输出功率可调,调节步进:1dBm。 支持标签数据过滤、支持防碰撞协议、支持多标签识别。 全频段、大功率、灵敏度高、功率准、零配置即可获得最佳性能。 规格参数 主要规格参数 产品型号 CK-M16L 性能参数 频率范围 840MHz～960MHz（可调节） 空口协议 EPC C1G2、ISO18000-6B/C、GB/T29768-2013（可选配） 功能特点 支持密集读写、多标签识别、支持标签数据过滤、支持RSSI：可感知信号强度 通道数 16通道 RF输出功率（端口） 33dBm±1dBm（MAX） 输出功率调节 ±1dBm 前向调制方式 DSB-ASK、PR-ASK 连续读标签距离（读EPC码） 0-10米，连续读100次，读取成功率大于95%（无干扰环境） 连续写标签距离（写EPC码） 0〜4米(与标签芯片性能有关)，连续写100次，写成功率大于90% 标签识别速度 >400次/秒 通讯口 TTL串口 物理接口 15PIN端子 1.25mm间距 读卡功耗 （33dBm）：8W 物理参数 外观尺寸 178.8*89.5*8mm 外壳材质 铝型材外壳 安装方式 通过四个螺丝孔固定 电源 工作电压 5V 4A 操作环境 工作温度 -20°C~+70°C 储存温度 -40°C~+85°C 工作湿度 <95% (+25°C)

产品介绍 CK-M4L超高频RFID读写模块是小型化的UHF RFID 读写器 ，集成了模拟射频前端与基带数字信号处理模块等功能；用户只需要在模块的基础上作电源处理即可，可以很方便的通过API函数库控制模块工作适合各种应用场景用户开发。该模块支持固件升级，可满足协议扩展和功能扩展的应用需要。   产品特点 支持多种协议：ISO 18000-6C/EPC C1G2 、 ISO 18000-6B、国标GB/T29768-2013(可拓展支 持)。 密集读取：端口最大输出33dBm，可根据需要设置功率，可应对非常密集的使用环境，多标签识别算法，每秒可识别超过400张以上。 能够定频或跳频工作。 输出功率可调,调节步进:1dBm 支持标签数据过滤、支持防碰撞协议、支持多标签识别。 全频段、大功率、灵敏度高、功率准、零配置即可获得最佳性能。   规格参数 主要规格参数 产品型号 CK-M4L 性能参数 频率范围 840MHz～960MHz 空口协议 EPC C1G2、ISO18000-6B/C、GB/T29768-2013（可选配） 功能特点 支持密集读写、多标签识别、支持标签数据过滤、支持RSSI：可感知信号强度 通道数 4通道 RF输出功率（端口） 33dBm±1dBm（MAX） 输出功率调节 ±1dbm 前向调制方式 DSB-ASK、PR-ASK 连续读标签距离（读EPC码） 0-10米，连续读100次，读取成功率大于95%（无干扰环境）（8dBi圆极化天线@H3） 连续写标签距离（写EPC码） 0〜4米(与标签芯片性能有关)，连续写100次，写成功率大于90%（8dBi圆极化天线@H3） 通讯口 TTL串口 物理接口 15PIN端子 1.25mm间距 读卡功耗 （33dBm）：8W 物理参数 外观尺寸 85*80*8mm 外壳材质 铝型材外壳 安装方式 通过四个螺丝孔固定 电源 工作电压 5V 4A 操作环境 工作温度 -20°C~+70°C 储存温度 -40°C~+85°C 工作湿度 <95% (+25°C)  

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。

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。