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技术需求、区块链应用技术、地震体数据三维建模、大数据、ARM的智能终端研究
1、区块链应用技术与实践
2、地震体数据三维建模技术
3、大数据算法研究与应用
4、基于ARM的智能终端研究与应用
山东胜软科技股份有限公司
2021-06-15
减少增生性瘢痕产生的露无瑕灭瘢膏
山东中医药大学刘谦团队从中医古籍中获得灵感，研发出露无瑕灭瘢膏。该产品以丹参和羊脂为主要原料，最大程度平衡伤口愈合和增生性瘢痕两者之间的关系，在保证创面愈合速度的前提下，减少增生性瘢痕的产生，开拓具有中医药特色的“治未瘢”新方案，从根本上解决瘢痕问题。
露无瑕灭瘢膏前期通过调控炎症反应，促进手术创伤和深二度烫伤愈合，后期通过抑制细胞外基质累积，保证新生组织结构有序，真正做到促愈灭瘢两不误。动物实验和细胞实验表明，本产品具有良好的促进创面愈合及减少瘢痕形成的作用。
山东中医药大学
2024-12-06
政府工作报告中的教育、科技、人才
国务院总理李强在政府工作报告中介绍今年政府工作任务时提出，深入实施科教兴国战略，提升国家创新体系整体效能。坚持创新引领发展，一体推进教育发展、科技创新、人才培养，筑牢中国式现代化的基础性、战略性支撑。
新华社
2025-03-05
导航信号欺骗干扰技术（技术）
成果简介：项目在星地高精度时间同步和数据同步仿真等技术方面取得了突破性的进展，并设计研发了GPS欺骗干扰模拟设备。该设备可用于多卫星导航系统间信号的干扰和抗干扰的研究。 项目来源：横向项目 技术领域：信息技术/地球观测与导航技术 应用范围：潜在合作领域 现状特点：国内先进 技术创新：星地高精度时间和数据同步仿真技术 所在阶段：研发阶段 成果转让方式：合作开发
北京理工大学
2021-04-14
可控离子渗入技术（PIP 技术）
项目简介： PIP 可控离子渗入技术是一种金属表面改性技术， 是在Q PQ 技术（盐浴氮碳氧多元共渗）的基础上研究开发的新技术 ， 进一步降低了零件的处理温度， 达到 480
西华大学
2021-04-14
综合智能视频监控技术（技术）
成果简介：本项目是在长期的学术研究和工程实践基础上，结合计算机技术、 模式识别技术和 DSP 技术研发的综合性智能视频监控技术。它以高速计算和 控制模块为核心，实现视频图像的自动分析，发现并跟踪重要目标，抽取图 像中蕴含的有价值信息，实现视频监控环境下对视频信息的自动处理。本项 目中技术成果包括：基于 DSP 系统的复杂背景下运动目标自动检测和自动跟 踪技术；实时图像和录像中的特定目标自动搜索技术；多摄像机自
北京理工大学
2021-04-14
技术需求：肿瘤异体移植技术
该项目为一个三靶点的小分子一类抗肿瘤新药，是全球首创在一个小分子化合物上同时具备两类三个重要靶点抗肿瘤活性药物。我公司拥有完全自主知识产权，在中国和美国均已授权专利；我公司已完成前期原料和制剂工艺研究，同时也开展了较多的体外活性和动物药效研究，抗肿瘤药效比对临床一线药物更强，安全窗口更大，市场预期销售额超过10亿；现已进入按国家药品监督管理局规定进行一类新药研究申报的研究阶段，需要委托有相关资质并符合国家药品监督管理局要求的机构进行药理药效和药代动力学实验，临床前安全性评价实验，原料的制备工艺和中试研究及稳定性研究，制剂的制备工艺和中试研究及稳定性研究；获得临床批件后还需要进行原料及制剂的生产放大验证工艺研究及稳定性研究，在具有GCP资质的三甲医院开展1--3期临床试验研究，并进行生物样本的检测，同时向国家药品监督管理局申报生产批件正式上市。整个研究耗时较长，资金投入相当大，需要与国内各顶尖研究机构合作，需要相关专家技术支持！
南昌双天使生物科技开发有限公司
2021-11-01
技术需求：机电液控制技术
1、机电液控制技术；2、流体传动及控制工程技术；3、极端环境测试技术；4、成套装备技术。
太重集团榆次液压工业（济南）有限公司
2021-06-15
大型电力变压器局部放电缺陷的测量与诊断技术
该成果提出了变压器局部放电检测的系统的、全面的外部干扰排除方法；提出了变压器局部放电超宽带天线阵列定位新技术；提出了变压器内部局部放电缺陷严重程度的特征参数，进而提出了局部放电缺陷的类型和严重程度的诊断方法，并且设计并实现了相应的自动诊断软件。 研究成果通过了实验室试验验证，并在上海市电力检修公司和福建省十余座变电站得到应用。该成果抗干扰技术的在线检测结果的准确性与过去相比提高了3倍，准确率提高到95%；定位技术误差一般不超过30cm；总体运算时间在秒级，Y型优化阵列准确定位区域比现有的矩形阵列大18倍。 该成果在局部放电缺陷严重程度的诊断方法和预警预测方法方面填补了国内外空白，对放电类型的严重程度识别的准确度达到了93.3%以上。授权发明专利3项，发表SCI、EI论文14篇，并获得2012年福建省科学技术奖三等奖。
华北电力大学
2021-02-01
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