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。

湖南可心教育科技有限公司，旗下核心专业品牌为可心心理，是一家深耕心理健康领域，集研发、生产、方案设计、落地运维与专业服务于一体的综合性科技教育企业，总部立足湖南长沙，辐射全国各省市，专注为全行业场景提供专业化、数字化、一站式心理健康整体解决方案，彻底打破传统心理服务“重硬件、轻服务、难落地”的行业痛点，致力成为全民心理健康守护的标杆品牌。   公司自成立以来，摒弃单一设备销售的传统模式，创新打造“硬件+软件+内容+服务”四位一体全链条服务体系，精准聚焦教育、司法、医疗、企业、社区、消防等多类场景的心理服务需求，构建从前期方案定制、产品研发生产，到中期安装调试、人员培训，再到后期售后运维、专业督导的完整闭环，全方位解决客户“不会选、不会装、不会用、用不好”的核心难题，让心理服务真正落地见效。   可心心理依托强大的复合型专业团队，汇聚心理学资深专家、生物医学工程研发人才、软件算法工程师、教育行业资深从业者，兼具学术理论功底与实战落地经验，确保每一款产品、每一套方案都贴合心理学专业标准与实际应用需求。公司高度重视技术创新与合规建设，已通过ISO9001质量管理体系、ISO14001环境管理体系、ISO45001职业健康安全管理体系三大权威认证，获评AAA级信用企业，拥有多项心理设备相关软件著作权与硬件实用新型专利，技术实力与品质管控达到行业领先水平，政企校采购中标率稳居行业前列。   核心产品与服务覆盖心理测评管理系统、智能身心反馈训练设备、情绪宣泄器材、团体辅导工具、心理沙盘、VR减压系统、心理云平台等全品类心理设备，同时配套专业心理测评、团体辅导、个案咨询、师资培训、心理健康普查等定制化服务。针对不同场景量身打造专属方案，严格遵循行业建设标准，尤其在校园心理健康中心、单位心理疏导室、社区心理服务站等阵地建设中，凭借高适配性、高实用性、高性价比的优势，收获数千家合作单位的认可与好评，落地案例覆盖全国各级各类院校、企事业单位与基层服务机构。   品牌始终秉承“用心守护心灵，专业赋能健康”的核心理念，坚守“专业、诚信、务实、创新”的经营准则，拒绝形式化服务，深耕心理服务实效，以科技为纽带，以专业为根基，以服务为核心，持续优化产品体系与服务质量，助力全民心理健康素养提升，推动社会心理服务体系完善，为每一位用户、每一家合作单位筑牢温暖有力的心灵防线，做值得信赖的心理健康全周期服务商。

中亿启航数码科技（北京）有限公司是一家现代化科技企业，专注于文档影像领域综合解决方案15年。主营业务涉及专业图形图像、影像档案管理理系统、大小幅面图形输入输出产品及管理方案，在北京、上海、广州、沈阳、西安、武汉、成都设有子公司，售前售后服务范围覆盖全国。 芮彩Rightcolor是中亿启航的自主品牌，产品线涵盖大幅面扫描仪、大幅面打印机、高速扫描仪、高拍仪、图文管理软件等。 中亿启航也是理光Ricoh图像扫描仪、康泰科斯Contex、卡莱泰克Colortrac大幅面扫描仪、联想Lenovo信创扫描仪、KOFAX PDF管理软件等的中国区总代理商。投资领域还包括及物联网系统、财务影像系统等。 以卓越的产品、系统和解决方案为基础，中亿启航主要提供各类档案资料数字化、各类试卷和课堂作业采集、艺术品复制等解决方案，产品符合自主创新、安全可靠、国内生产、兼容适配国产操作系统等要求，受到了政府、金融、教育、档案、国土、测绘、物流、制造等领域用户的高度好评。 凭借对行业应用的深刻理解及丰富的技术整合经验，中亿启航不断提升客户体验，为用户提供更具价值的产品和解决方案。 中亿启航，从未止步，我们一直在路上。

鼎软天下TMS运输管理系统，作为国内TMS系统市场中知名度与成熟度兼具的标杆产品，凭借强大的场景适配能力，广泛适用于制造业、三方物流、电商零售、冷链运输、跨境物流等多个领域。

斯科提出一套基于RFID技术的航空机务组RFID智能工具库房整体解决方案，通过标准化、智能化与数据化手段，构建更安全、更高效的机务组工具库房运行管理体系。

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。