技术成熟度：技术突破 1.原理：结合磁浮列车极端运行工况，充分考虑运行环境的强磁场，深入研究机-电-磁耦合机制，精确调节磁体悬浮姿态，以实现超导磁体在液氮温区（-196℃）自稳定悬浮。 2.创新点： （1）研发国产化低功耗悬浮控制模块，能耗较进口设备降低35%； （2）突破-196℃环境下多系统协同控制技术，填补国内工程化应用空白。 3.应用场景： （1）高速磁浮列车静悬试验台 （2）精密仪器运输平台 （3）航空航天地面测试装备 4.应用案例：前期开发的自由度控制系统，已被合作团队应用且效果较好。

高级心肺复苏模拟人（计算机控制） 执行标准：美国心脏学会(AHA)2025国际心肺复苏(CPR)＆心血管急救(ECC)指南标准系统.系统主要功能：（该款模拟人在培训时间内可利用现有的资源办公电脑进行软件安装即可进行培训，退出操作程序就可以进行其他日常操作）■ 人工呼吸与胸外按压时：模拟心脏搏动显示、模拟心电图显示；■ 模拟标准气道开放；■ 人工手位胸外按压时：1、动态条码指示灯显示按压深度；2、计数显示；详细记录按压正确和错误的次数，并区分错误的原因；3、语言提示：中文语音提示，详细提示按压错误的具体原因，以便训练者及时改正；4、实时操作波形图显示按压操作的过程；5、实时矩形图显示按压深度（通过红色、绿色、黄色、灰色直观体现操作过程）；■ 人工口对口呼吸(吹气)时：1、动态条码指示灯显示吹气量大小；2、计数显示；详细记录人工呼吸正确和错误的次数，并区分错误的原因；3、语言提示：中文语音提示，详细提示人工呼吸错误的具体原因，以便训练者及时改正；4、实时操作波形图显示人工呼吸操作的过程；5、实时矩形图显示人工呼吸量大小（通过红色、绿色、黄色、灰色直观体现操作过程）；■ 实时操作频率控制功能；■ 操作时间：可自由设定时间；■ 操作方式：训练、普及考核；自定义考核；■ 语言设定：可进行语言提示设定及提示音量调节设定；或关闭语言提示设定；■ 可打印成绩单；■ 可进行多媒体教学，也可进行与投影仪连接播放教学；■ 学员管理：可自由编辑学员名称、编号、存档；■ 操作过程可存档、回放等功能；■ 检查瞳孔反应：考核操作前和考核程序操作完成后模拟瞳孔由散大、缩小的自动动态变化过程的真实体现。■ 检查颈动脉反应：用手触摸检查，模拟按压操作过程中的颈动脉自动搏动反应；以及考核程序操作完成后颈动脉自动搏动反应的真实体现。 材料特点：面皮肤、颈皮肤、胸皮肤、头发，采用进口热塑弹性体混合胶材料，由不锈钢摸具、经注塑机高温注压而成，具有解剖标志准确、手感真实、肤色统一、形态逼真、外形美观、经久耐用、消毒清洗不变形、拆装更换方便等特点，其材料达到国外同等水平。■  使用寿命：材料长时间不老化变质，允许操作次数为50万次。 标准配置：高级复苏全身人体模型             一具豪华手拉推式人体硬塑箱         一只计算机（用户自配或选配）     一台CPR安装软件                             一套复苏操作垫                                  一条屏障面膜(50张/盒)                      一盒可换肺囊装置                              四套可换面皮                                      两张新操作指南光盘                      一盘新教材书                                  一本使用说明书                                  一本保修卡、合格证                          一套

研究利用天然植物多酚化合物木犀草素与微量营养元素金属锰离子成功合成了一种具有类酶活性的材料（Lu-Mn纳米酶），该材料具有良好的生物相容性和生物安全性，在微酸性条件下（肿瘤微环境）可高效地将H2O2转化为具有肿瘤细胞清除能力的·OH，能够有效杀死肿瘤细胞，抑制肿瘤生长，为癌症治疗提供了一种新的策略。

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。

北京大学现代农业研究院是北京大学与山东省人民政府共建的省属公益二类事业单位，是北京大学在京外设立的首个高端农业类研究院。先后获批山东省新型研发机构、国家自然科学基金依托单位、博士后科研工作站，参与共建山东省农业生物技术国际联合实验室、小麦育种全国重点实验室、山东省作物精准分子设计育种重点实验室、国家盐碱地综合利用技术创新中心。聚力攻坚关键领域和核心技术，不断强化基础研究人才培养，加速成果转化。已组建42个独立课题组，人员规模约760人，形成院士领衔，杰青、长江为两翼，中青年骨干为主体的雁阵人才团队。目前已在多个主粮、油料及经济作物开展精准设计育种，取得了原创性理论及技术突破，也在智慧农业、农业经济政策、数字乡村建设等领域进行开创性研究，争取国家、省级科研项目72项，累计发表论文333篇，已授权国际专利6项、国内专利31项，申请24个植物新品种权，完成6项技术合同认定登记，8项科技成果实现转化。