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高等教育领域数字化综合服务平台
艾迪思特智能融合信息终端TM-A
支持图片文字视频广播播放功能，任意终端接收后自动开启多媒体播放，任务结束后关闭设备；
场景联动：内置无线物联网关，可控制教室用电设备（灯光、空调、窗帘等）；
高清实物展台：真实放大文件、试卷或书本内容；
远程管理，智能管理；
深圳市艾迪思特信息技术有限公司
2022-11-03
京津冀协同发展背景下，软件和信息服务行业产教融合共同体构建研究与实践
京津冀三地教育融合发展逐步深化，教育改革创新与产业转型、区域发展结合更加紧密，产教融合共同体建设需要政府、高校、企业等各方努力和协作，通过搭建育人平台、构建运行机制、创新人才培养模式，推动共同体建设深入发展。天津市大学软件学院基于十余年的先行先试，围绕“更好发挥企业重要主体作用，促进人才培养供给侧和产业需求侧结构要素全方位融合”等产教融合深化课题，不断探索创新，凝练成果，创建了“需求传导明确、校企高效协同、资源集约共享”的校企协同育人组织形态，即产教融合共同体的实现路径，为高校开展产教融合、校企合作提供可复制可借鉴的经验。
天津市大学软件学院
2025-05-16
一种秤体装置和示值系统可分离的无线电子秤
小试阶段/n本成果提出了一种秤体装置和示值系统可分离的无线电子秤。该成果旨在克服现有技术缺陷，将秤体装置与示值系统在硬件上进行分离。其中，秤体装置集成了第一主控单片机模块、第一无线收发模块和电子秤A/D转化模块，示值系统集成了第二主控单片机模块、第二无线收发模块和蜂鸣器模块，实现了重物的远程称重和远程计价功能。 。本成果具有系统体积小、易于操作和实现远程计价功能的特点，适用于货物称重地点与称重管理相隔较远的工厂、办公场所和仓库等场所。
武汉科技大学
2021-01-12
一种改善电子传输材料醇/水溶性和电子注入特性的方法
本发明提供一种简单的酸处理方法以改善传统蒸镀型电子传输材料的醇/水溶性和界面修饰特性。传 统的蒸镀型含氮杂环类电子传输材料在醇类或水溶液当中的溶解性一般较差，不适合于制备全溶液加工 的有机电致发光器件。采用简单的酸处理方法将含氮芳杂环质子化进而改善其醇/水溶性，同时这些质子 化后的含氮盐具有良好的界面修饰特性。将这些含氮盐用作电子注入/传输层而应用于溶液加工法制备的 有机电致发光器件当中不仅能够显著提升器件的效率、减缓器件效率衰减，而且还能够简
武汉大学
2021-04-14
电工电子实验室设备,电工实验室,电子实验室
产品详细介绍本公司专业生产电工电子实验室设备,电工实验室设备,电子实验室设备
上海上益教学仪器有限公司
2021-08-23
叶片光学智能检测装置及软件系统
由于航空发动机和燃气轮机叶片型面是空间异型曲面，因而其设计、制造及维修都面临巨大挑战。为了在设计加工层面提高叶片加工质量，同时在修复层面提高叶片使用寿命，开展叶片高效高精测量研究至关重要。
本项目面向叶片制造研发了一套基于四轴运动平台与线激光扫描相结合的叶片型面检测装置，并开发了集运动控制、数据采集与处理、精度评估等多功能于一体的软件系统，可实现多类型叶片的二维截面高精度测量与三维型面自动化高效重构,有效克服因叶片复杂结构特征带来的扫描数据密度差异性大、重叠区不足等因素对重构精度的影响。本项目面向叶片3D打印修复，研发了一套高效高精度的叶片检测方法与集成系统，可实现批量化叶片截面轮廓位姿及其轮廓的自动化测量、数据重构和叶片配准，为叶片修复工艺流程中的3D打印和后续机加工等工艺环节提供关键的数字化测量、加工工艺数据，有效提升修复精度与效率，并降低成本。
本项目的开发成果可应用于航空发动机、燃气轮机等叶片制造、修复全生命周期的测评、重构、反求等场景，市场规模大。
图 面向叶片3D打印修复的检测方法与集成系统硬件平台
四川大学
2025-02-11
海嘉船舶数据传输系统
海嘉船舶数据传输系统采用先进的通信技术与数据处理手段，系统利用高带宽卫星通信和5G网络，提供了更快速、可靠的数据传输通道。其整合物联网技术，能够从多种传感器源头实时获取船舶多维数据。创新的数据压缩和加密算法确保了数据传输的高效率和安全性。同时，系统对海上数据流量进行智能化管理，提升了传输的稳定性。
厦门大学
2025-02-07
海嘉船舶数据采集与分发系统
海嘉船舶数据采集与分发系统创新性突出，采用先进的传感器技术，实现多源数据的高效采集。系统在通信方面采用了独特的混合通信方案，融合卫星通信、物联网技术，确保了信息的高速传输和覆盖范围。创新的数据处理算法实现了实时数据分析和异常检测，提高了系统的智能化水平。
厦门大学
2025-02-07
挠曲面太阳能聚光系统
东南大学
2025-02-08
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