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。

西安科技大学自 20 世纪 90 年代以来，西安科技大学等在以煤为原料，制备高性能功能性复合功能材料方面开展了大量研究工作，系统研究了煤的聚集态结构和玻璃态转变特性，用掺杂试剂、溶胀剂等小分子物质探明了煤中大分子之间的非化学键相互作用，揭示了煤大分子交联网络结构特性。在此基础上，开发成功了煤基聚合物互穿网络（ IPN ）合金材料制备技术及工艺（ ZL94104380.0 ）以及以改性煤为光催化剂的多功能全降解薄膜制备技术（ ZL00113989.4 ）。该成果获中国煤炭工业协会二等奖 1 项，陕西省科学技术三等奖 1 项，陕西省教育厅二等奖 2 项，发明专利 2 项，实用新型专利 3 项，发表论文 62 篇；这些研发工作在西部开发、西部经济发展和环境保护等方面具有良好的发展前景，对开拓煤化工和新材料学科新的研究领域也有重要的促进作用，具有重要的理论价值和实际意义，其成套技术在陕西和新疆等地棉田推广，经济与社会效益显著。

利用修饰有线粒体靶向肽的氧化铁磁纳米粒子与修饰有β-环糊精的透明质酸构筑了一种超分子纳米纤维。该超分子纳米纤维可以经由光照或磁场（甚至包括很弱的地磁场）调控其形貌转换。无论是体内还是体外条件下，由于透明质酸受体在肿瘤细胞表面过表达，该超分子纳米纤维可以高效靶向肿瘤细胞，并且经过地磁场的导向聚集，诱导肿瘤细胞线粒体功能障碍和细胞间聚集，从而特异性抑制体内肿瘤细胞的侵袭和迁移。该超分子纳米纤维可以作为一种方便的工具，不仅可以加深对动态或刺激响应性生物事件的理解，而且可以促进用于肿瘤治疗的生物材料的设计和发展。

技术简介 煤矿机械化掘进巷道进尺快、喷浆量大、产尘量高，是矿工尘肺病主要来源区域。综掘机截割和喷浆作业是掘进巷道核心产尘源，对工人职业健康构成了极为严重的威胁。由于截割煤岩尘润湿性差异大、扩散规律复杂、封闭难度大，粉尘在通风风流作用下快速弥散至巷道作业区域，致使传统除尘技术无法解决高浓度粉尘污染问题；而干（潮）喷生产工艺则是导致喷浆作业区粉尘污染严重的直接原因。该科技成果主要包括以下两方面： （1）发明了可快速覆盖巷道全断面的多向旋流风幕控尘技术，短距离内快速形成风流方向均指向工作面、阻隔粉尘扩散的风幕，提高了抽尘净化效果；构建了由轻质三向旋流风幕装置、高效湿式除尘风机、增润剂定量添加装置等构成的高效小型化风雾双幕协同增效控除尘成套装备体系； （2）研究了减阻调堵技术，发明了矿用混凝土喷射机（组）及强制搅拌机、喷射辅助机械臂等装备；实现了管道堵塞和喷射粉尘的有效预防和主动调控，破解了井下施工水泥尘无法源头上根本控制的难题。 创新点及性能指标 （1）发明了由轻质三向旋流风幕装置、高效湿式除尘风机、增润剂定量添加装置等构成的高效小型化风雾双幕协同增效控除尘成套装备。 （2）发明了矿用混凝土喷射机（组）及强制搅拌机、喷射辅助机械臂、速凝剂自动添加装置等湿式喷射设备。实现了井下狭小巷道空间低尘化快速高质量混凝土喷射。

采用程序接口（API）技术，将 Map API 应用在应急救援联动系统平台，能够迅速、直观地了查询事故地点，搜索周边救援单位，获得最优救援路径，从而进行快速有效地救援，提高事故应急速度。

SCT中电数码多媒体触控一体机Q款产品功能介绍：   该产品除了具有普通触摸屏的特点之外，更采用了国际先进的LED背光设计，亮度更高、画面更清晰、面板更轻薄。交互式液晶白板搭载了拥有自主知识产权的教育专用白板软件，本软件具有课件及教案制作工具，使用者通过该软件实现书写、擦除、标注、备课等十几项功能，随心所欲的完成教学，也让学生在教学环境中高效学习。   1、  前拆式触摸框，可不拆卸整机结构情况下实现单独拆下触摸框，实现触摸屏前维护；   2、物理快捷键功能：显示屏幕两侧具有电子白板常用功能物理快捷键；   3、端口前置：多种接口前置，方便开关机、设备调节、电脑开关、USB外接设备连接等；   4、外观结构：全拉铝外框结构，表面无尖锐或突起，美观安全，后壳为通风设计，有效防尘及通风散热，延长机器使用寿命。   雅致外观，强大性能   无线蓝牙，无需电线即可使用蓝牙，方便有效。   百变前拆面框，可不拆卸整机结构情况下实现单独拆下触摸框实现触摸屏前维护，还可更换面框，提供多种选择。   OPS插拔式电脑，超薄模块化可插拔式电脑设计，接口齐全，性能稳定。   双系统，双系统冗余备份，拒绝宕机，音画图快捷播放，即兴操作。   前开门设计，前开门设计，水、尘、电三防，前开门内置接口，语音、图像，同步输入。   全触控设计，易阅读，寿命长，高端便捷。

实验内容 1、用落球法测不同温度下液体粘滞系数； 2、测量金属线膨胀系数。

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。

        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