煤炭运销行业是整个煤炭行业链条中很重要的一个环节，煤炭运销行业将煤炭行业的产、运、销、有机的结合起来，伴随着煤炭行业的不断发展，煤炭运销行业面临的市场竞争也日趋激烈，面对金融危机的冲击，煤炭运销行业同样面临着各种各样的问题，例如：提高企业内部管理、提高员工工作效率、降低企业运营资金和劳动力成本。

德育系统具有实时在线评比、排名统计、展示空间等功能，方便学校全面展示德育文化建设成果。系统包括网页端和移动端，可随时随地进行考核登记，查看德育评分和实时排名等。功能特色：德育指标管理：支持指标设置班级德育：考评和统计排名，综合掌握班风班貌情况宿舍德育考评：考评和统计排名，综合掌握舍风舍貌情况学生德育考评：考评和统计排名，综合掌握学生德育情况数字德育空间：实时展示评比结果，提高公开性和透明性

考务管理系统主要通过对考务基本资料的管理、维护、输出等，提升考务信息的准确性，保障考务工作的顺利进行。功能特色：设置各类教师和学生的考试信息。对考务相关人员进行任务分配。利用多种试室编排算法，对试室进行编排。制作并打印学生的考务信息。大型服务中心支撑。

智能题库系统支持学校自主命题，能帮助教师解决命题难、出卷难等问题，提高命题质量和工作效率。智能题库系统以经典测量理论（CTT）、项目反应理论（IRT）为理论基础，试题经过学生考试后，通过教学质量监测与评价系统算出试题CTT值、IRT值，并反馈给智能题库系统。智慧分辨试题质量，择优筛劣收题简易快捷：支持word批量导入试题细致化命题：支持按照知识点、难易程度、学科能力、区分度、教材大纲、题型等指标属性命题多样化组卷：人工组卷、指标组卷、智能组卷、套卷组卷智能反馈：系统智能反推试题属性，分辨试题质量，择优筛劣（人工+智能）Word智能化分析：支持在线拆题，适应广泛模板人性化模板：针对不同地区的试卷样式，可定义不同的试卷模板科学决策：多维度统计分析，辅助决策更科学大容量大负载：2000000+试题，2000+用户同时在线组卷

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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。

余热锅炉快速设计系统包括五大模块，分别是锅筒、过热器、省煤器、蒸发器、水保护段。该系统适用于余热锅炉设计生产厂家，设计人员输入主要工作参数后，系统自动进行热力计算，然后确定各受热面的结构形式。根据受热面结构参数对产品模型进行参数化驱动，生成出符合设计要求的产品模型，进而输出生产图纸、计算说明书、工艺信息表等一系列设计数据，实现了余热锅炉设备的快速准确设计。

本项目提供压缩机全生命周期管理系统，建立模块化、集成化数据环境，面向于往复压缩机、隔膜压缩机，服务于石油化工、加氢站、储气库、船舶动力等行业主要包括： 设计规划阶段——压缩机整体方案设计，压缩机结构形式设计，核心部件材料遴选分析，启/停流程设计，安全控制策略设计等； 运行工作阶段——压缩机运行数据实时采集、远程动态展示，核心部件状态监测与故障诊断，监测诊断一体式/分体式硬件与软件系统开发； 检修维护阶段——零部件维修预警、寿命预测，可视化维修方案、维修模型、维修视频，压缩机及其辅助系统、零备件信息数字化管理平台。 关键技术一：压缩机性能计算技术与选型设计技术 基于 Windows 平台，遵循结构化、模块化原则，采用 QT 框架、C++语言编制交互设计软件，可实现往复压缩机物性计算、热力计算、动力计算、设计校核复算、平衡计算、产品系列化自动匹配、多工况计算七项功能于一体，可实现往复压缩机机组设计计算、选型、零部件管理一体化功能。现阶段已授权发明专利 1 项，软件著作权 1 项。 关键技术二：压缩机状态监测与故障诊断技术及设备 针对压缩机核心零部件构建相应状态监测方案与故障诊断方法，包括：①集成气缸内热力过程特征和阀片声发射信号的诊断方法，基于气阀声发射信号获得气阀故障的特征参数和反映故障程度的量化指标，诊断不同类型气阀故障；②基于活塞杆应变重构 pV 图方法的往复压缩机气阀无损故障诊断方法，基于活塞杆应变重构压力-容积图（p-V图）的无损监测方法，为传统侵入式方法破坏气缸完整性带来安全隐患的问题提供解决方案；③十字头销磨损、活塞杆松动的故障诊断方法，对不同程度十字头销磨损、活塞杆松动故障进行模拟试验，对比时频域分析研究十字头销磨损、活塞杆松动的故障机理、声发射信号和振动信号特征，提取故障特征识别故障程度；④基于压缩机内油-气压力“伴随”关系，国内外首次提出了集成声发射与油-气压无损监测的隔膜压缩机状态监测新方法，进一步根据油-气压力“伴随”关系的失调追溯故障根源；⑤基于增量式编码器的往复压缩机轴系扭振测试方法，基于增量式编码器构建了往复式压缩机扭振测试系统，为传统方法在现场实际应用时难于实施提出解决方案；⑥压缩机气流脉动和振动模态分析技术，隔振结构设计、管路结构设计，提供机组振动测试、诊断以及改进方案。 本项关键技术现阶段已授权国内发明专利 4 项，申请国际专利 2 项、国内发明专利10 项；应用于中海油海洋平台天然气压缩机；开发压缩机故障诊断仪，已在某加氢站压缩机调试中成功检测出气阀泄漏、膜片运动失效、活塞环磨损、溢油阀阀芯磨损等严重故障。 关键技术三：压缩机数据共享与健康管理云平台 构建压缩机及其辅助系统、零备件信息数字化管理平台；构建压缩机热力-动力-应力-寿命分析模块，集成监测数据评价机组运行状态；基于故障诊断技术，建立机组现场监测数据与健康/故障状态信息实时共享平台，打破机组现场与远程管理者之间的技术壁垒；实现压缩机核心部件维修预警、寿命预测，交互 GUI 界面集成可视化压缩机维修维保手册、指导视频、三维模型；压缩机全生命周期管理，显著提高运维效率和管理水平。

将大批量定制的先进理念与企业的实际需求结合起来，开发和实施“快速响应客户的产品配置设计及管理平台”。通过进行产品个性化配置设计，以满足不断变化的客户需求，并标示出近似的以前设计过的定制零部件以及需要重新设计的部件，加快定制产品的开发进度，缩短了产品设计周期。通过产品配置设计把产品定义的全部数据，包括几何信息、分析结果、技术说明、工艺文件、合同订单和质量文件等，都与产品结构建立了联系，使用户能够很方便地知道某一项变化所造成的影响, 实现公司销售、设计、生产及管理等信息的集成与共享。

1.专业：有机化学、高分子化学（研究领域：高分子聚合物、化工工艺。）及其相关均可 层次：副高级以上2.化工自动化设计及管理；