原理：以蜜蜂为活体生物转化器，利用体内酶系进行生物转化，将果汁转化为果蜜创新点：世界上首次提出“以饲代采”生物酿蜜概念，以大宗水果为原料，经前处理，饲喂蜜蜂，实现定场养蜂，实现蜂蜜工业化生产应用案例：2023年，在沈阳建立200群的生物酿蜜示范基地，辐射东北地区成果获奖：第十五届“挑战杯”全国大学生课外科技活动大赛，三等奖成果评价：完全颠覆国内外几千年的蜂蜜生产模式，实现0→1的突破，为蜂蜜生产打开一扇全新的大门，规避了传统蜂蜜生产的限制因素以及不利因素，实现蜂蜜生产工业化、标准化、机械化、智能化，蜂蜜生产效率比传统提高3-4倍，解决了水果滞销、储运损失的问题。

项目负责人：唐杰，清华大学计算机系WeBank讲席教授、大模型研究中心主任，国家级人才，ACM/AAAI/IEEE Fellow。研究兴趣包括人工智能、知识图谱、数据挖掘、社交网络、大语言模型等。曾获ACM SIGKDD Test-of-Time Award（十年最佳论文）、IEEE ICDM研究贡献奖、国家科技进步二等奖。 运营团队：2019年，智谱AI成立，迅速形成以清华大学计算机系98级张鹏为CEO、高文院士弟子刘德兵为董事长、清华创新领军博士王绍兰等为核心的运营团队。 清华大学计算机系知识工程实验室李涓子、唐杰、许斌等人建立了完全自主知识产权的科技情报挖掘与智能服务平台，申请专利40余项。2019年，通过科技成果转化，北京智谱华章科技股份有限公司（以下简称“智谱AI”）成立，致力于打造新一代认知智能大模型，与学校合作研发了双语千亿级超大规模预训练模型GLM-130B，并基于此千亿基座模型打造了对话模型ChatGLM，具有双语、高精度、快速推理、可复现、跨平台等核心优势，在此基础上开源单卡版模型ChatGLM-6B，全球下载量已超过1000万次。 2024年1月，新一代基座大模型GLM-4正式推出，整体性能相比上一代大幅提升，比肩世界先进水平。它支持更长上下文，具备更强多模态能力，推理速度更快，支持更高并发，大大降低推理成本。同时，GLM-4的智能体能力得到大幅提升，可根据用户意图，自动理解、规划指令以完成复杂任务。GLMs个性化智能体定制功能亦同时上线，用户用简单提示词指令即能创建属于自己的GLM智能体，由此任何人都能实现大模型的便捷开发。

产品介绍: 依据GB/T214-2007《煤中全硫测定方法》中库伦滴定法设计，能严格按照有关规定，自动完成全硫含量的测定。因此，该产品广泛应用于煤炭检测、土壤、砖厂、石料加热、电力、焦化、化工、科研、食品等各个行业中。   性能特点： ■自动化程度高，蓝牙通讯，操作方便：具有连续自动送样、丢样装置，可一次性放入24个试样，并可随时连续加样，大大减少化验员工作量。 ■采用一体化结构，将自动送样、丢样装置、裂解炉、电解池、搅拌器、送样机构、空气净化系统等部件装配在整个箱体内使仪器结构紧凑，造型美观。 ■采用库仑滴定法进行测定，测定时间可根据不同试样自动判断，结果准确，速度快。优于艾士卡重量分析法和高温燃烧中和法。 ■采用特制平底刚玉瓷舟，减少卡样的可能。由程序控制实现程度控制自动升温、控温、送样、退样、电解、计算、结果自动存盘、打印，真正实现无人值守。 ■标准串口，可接入电子天平。 ■采用线性的电解液分子浓度采集电路，有效解决过电解问题。 ■采用无触点式开关，具有断偶保护、硬件超温保护和电解液防回流措施; ■采用多点动态系数校正法，确保高、中、低硫含量的煤测试结果准确度更高;可接入实验室管理系统，实现天平数据不落地、测试结果备份和上传。   技术参数： ■测试温度：1150℃ ■测量范围：0.01%-40% ■测试方法:库仑滴定法 ■单样分析时间:3min左右 ■工作炉温:1150℃(煤、焦炭)、900℃(油) ■试样质量:50±5mg(煤、焦炭)、100±10mg(石油产品) ■送样方式:自动送样、弃样 ■准确度:符合GB/T214-2007《煤中全硫的测定方法》 ■工作电源:AC220V±22V/50Hz ■样品数量：1-24个/次（试验过程可添加/替换试样） ■控温精度：±2℃ ■功率:3.5kW ■测硫分辨率：0.001％ ■外形尺寸：780×510×405（mm）