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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
非洲猪瘟 PCR 与 ELISA 诊断与风险预警技术
本成果首先参照 GenBank 收录的 23 株 SAFV P72 蛋白全基因序 列设计一对特异性引物，根据设计的引物探针最佳反应体系和反应条件，并对 建立的 PCR 反应方法进行敏感性、特异性、重复性试验；其次，参考非洲猪瘟 病毒 Con09/Bzz020 株 p54 基因的核苷酸序列，进行 p54 蛋白的体外表达，并进 一步建立一种间接 ELISA 检测方法，所建立的两种检测方法具有很好的应用性， 能够用于非洲猪瘟疫病的检测。同时建立了非洲猪瘟的风险分析和预警技术。 该技术能对非洲猪瘟进行临床鉴别诊断和预警分析，特异性好，灵敏度高，应 用前景广阔。
青岛农业大学
2021-04-11
制冷设备故障诊断与预警智能分析平台
北京工业大学
2021-04-14
分阶段估计武汉市新冠肺炎疫情趋势的研究
上海交通大学公共卫生学院蔡泳团队和上海交通大学医学院附属瑞金医院张欣欣团队合作完成了一项最新研究结果，分阶段估计了武汉市的新型冠状病毒感染的流行趋势，并提出在各项防控措施的有序开展下，二月下旬疫情有望得到有效控制。该研究成果2月17日已被Cell Discovery接收。 该研究采用了在学界较为认可的传染病动力学SEIR模型（Susceptible，Exposed，Infectious and Removed model；SEIR model），这是一种常用于对病毒流行趋势进行分析的模型，其参数包括感染者（S）-暴露者（E）-感染者（I）-康复者（R）、传播率、感染率、治愈率、基本再生数（R0）和有效再生数（Rt）等。 研究表明面对疫情的发生，中国采取的措施，特别是1月23日做出的武汉“封城”等断然决定，是非常有效的，这一决定和后续的一系列措施从根本上改变了疫情演变的格局。通过四个阶段的多阶段模型拟合，研究最终计算得到武汉地区感染人数可能在2月下旬出现流行高峰和拐点（两种不同暴露者E与感染者I的比例估计），高峰感染人数估计为55869-84520人。估计感染人数指的是模型中在某一时刻现存的感染人数，这些估值中包括了有明显症状的患者和潜在的无症状或症状很轻的感染者。
上海交通大学
2021-04-10
基于AI技术的对全国疫情扩散情况及高峰期
2月1日，清华大学深圳国际研究生院马兆远课题组首次公布基于AI技术的对全国疫情扩散情况及高峰期预测模型。根据后续一周内国家卫计委公布的疫情实时数据反馈，该模型在一周（2月1日至2月7日）之内的预测结果与真实情况吻合度较高，平均准确率达98%以上。团队比较早地对疫情高峰期及拐点出现时间做出“2月7-12日内达到峰值，疫情拐点最迟于2月16日前后出现，总感染人数或达7万”的预判，该预测与钟南山院士的判断互相印证。虽然预测结果的准确度得到验证，课题组团队并没有因此松懈，而是不断根据最新的数据变化调整参数、优化拟合结果，同时积极联络政府相关科技、数据信息等部门，让预测结果成为施策者有力的决策参考。2月1日，清华大学深圳国际研究生院马兆远课题组首次公布基于AI技术的对全国疫情扩散情况及高峰期预测模型。根据后续一周内国家卫计委公布的疫情实时数据反馈，该模型在一周（2月1日至2月7日）之内的预测结果与真实情况吻合度较高，平均准确率达98%以上。团队比较早地对疫情高峰期及拐点出现时间做出“2月7-12日内达到峰值，疫情拐点最迟于2月16日前后出现，总感染人数或达7万”的预判。
清华大学
2021-04-10
基于多源异构的新冠肺炎疫情数据分析技术
南京工业大学计算机科学与技术学院史本云教授团队联合香港浸会大学计算机科学系与中国疾病预防控制中心寄生虫病预防控制所（国家热带病研究中心）共建的智能化疾病监控联合实验室，及时搜集疫情相关信息，追踪相关数据，运用多源异构数据驱动的传染病学模型和分析方法，针对武汉（新冠肺炎发源地）、北京、天津（京津冀地区）、深圳（粤港澳大湾区）、杭州和苏州（长三角经济区）6座典型城市，开展了新冠肺炎疫情的回顾性分析和趋势预判，精准评估了不同复工场景下的疫情风险和经济损失。该研究针对新冠肺炎疫情发展期、控制期和恢复期的不同阶段，以及不同城市的传播特点（本地传播为主/输入病例为主），综合考虑了各个城市内不同年龄段的人口分布和不同人群（如学生、上班族和老人）的接触强度、接触时长等，设计了居家场所、学校场所、工作场所和公共场所4种主要接触场景。通过结合城市间的人口流动数据，构建了数据驱动的传染病动力学模型，对不同城市不同干预手段下的疫情走势进行了评估。在此基础上，研究人员结合不同城市的GDP增长预期和产业结构，基于对未来数日各城市疫情走势的研判，对下一阶段有序推动恢复正常生产提出了若干建议并进行了相应的经济损失评估。据悉，该研究成果和建议已经通过国务院参事提交国家相关部门。
南京工业大学
2021-04-10
基因新发突变类精神疾病诊疗系统
我国精神疾病发病率高且增长趋势明显，是我国推进国民大健康战略所面临的巨大挑战。然而当前精神疾病临床诊断缺乏发病机制的依据，主要以临床表型为指标。多数精神疾病的发病原因与人体基因新发突变相关，这种不在父代而仅在子代发生的基因变异对精神疾病的临床诊疗极具重要性。
研发团队建立了从患者新发突变基因组学到转录组、蛋白组学的完整生物组学发病机制临床辅助诊断系统，填补了精神疾病临床诊断的组学机制评价空白，系统自动生成辅助诊断报告和用药风险分析，具有显著的临床应用价值，符合领域发展的国际行业趋势，具有巨大的市场推广潜力。
意向开展成果转化的前提条件：中试放大及产业化工艺开发资金支持
东北师范大学
2025-05-16
高校一站式网上大厅系统
智教高校一站式网上大厅系统构建一个集成化、智能化的在线服务系统，覆盖高校教学、管理、生活等核心场景，高效处理来自学生和教职工的各类申请业务，如学生的请假审批、奖学金审批，教职工的调课审批、报销审批等。审批流程应具备灵活性，可根据不同业务类型设置不同的审批节点和权限。为师生提供便捷、高效、安全的“一站式”服务，推动校园数字化转型。
审核流程具备工作流引擎，支持自定义各项审批流程，包括但不限于：学籍异动、处分审核等。提供伴随工作流程的消息提示功能。可设置工作流程的审批某个角色，流程执行过程中的审批人可以精确指定为角色下的某个用户。
可以根据高校实际业务管理需求及线下一站式大厅地址及布局，自定义预约部门信息、预约地点、办事内容等信息，学生可以通过手机移动端线上查看，并根据个人需求选择。
1、将学校教务、学工、后勤、科研等各部门分散的服务事项整合至一站式网上大厅。通过搜索栏、分类导航等多种便捷查找方式，用户能够快速定位所需服务。针对不同服务类型，定制灵活可变的业务流程，涵盖申请、审核、审批直至办结的全流程，并配备自动提醒机制，保障业务处理的及时性。
2、学校管理部门实现各类申请业务的高效审批。审批流程可根据业务类型灵活设置不同审批节点与权限。
3、打造功能齐全的信息发布平台，学校管理部门可轻松发布通知公告、政策法规、新闻资讯等各类信息。
吉林省智教软件有限责任公司
2025-05-16
寒旱地区被动式生态户厕系统
该方案针对寒旱区户厕用水不便、冬季上冻、清掏成本高等问题，提出了一种创新解决方案。通过太阳能加热技术与柔性材料结合，有效减缓冬季上冻问题，同时提高粪便堆肥发酵效率，确保极寒天气下的正常使用。方案优势如下：
人性化设计：粪便无害化处理减少蚊蝇滋生和异味，提升农村人居环境。温感座圈、扶手、置物架及太阳能照明等设施，提高冬季如厕舒适度和老年人如厕安全性。
环境友好：便器无需用水，粪尿经无害化处理后可直接还田利用，降低环境污染风险和碳排放。
经济可持续：相比同类设备，施工和使用成本显著降低。高效防冻措施减少施工复杂度，太阳能加热和好氧堆肥技术降低水电支出，减量化处理减少清掏频率，便于农民自行还田利用，进一步降低维护成本。
获得UNICEF（联合国儿童基金会） 2024imaGen Ventures全球挑战赛，最终十佳项目（中国唯一团队），获得国际可持续专家一致好评，5月份正式发布。
清华大学
2025-05-16
高性能电机及其健康状态监测系统研发技术
团队具备成熟的高性能电机研发能力，具备瞬态有限元仿真技术、多物理场联合仿真技术、场路耦合仿真技术，能够定制开发有刷/无刷直流、感应电机、电励磁/永磁同步等各类电机，助力多家企业实现核心电机自主化、国产化。
团队研发了基于空间磁场的高性能电机健康状态在线监测系统，能够实时监测电机健康状态，即使发现电机微小故障，有效提高电机可靠性。
重庆文理学院
2025-05-19