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山东欧迈机械股份有限公司
2021-08-26
欧6排放法规的机动车PM2.5稀释采集及计数检测系统
该系统是基于欧盟最新的欧6机动车排放法规（PMP项目推荐）研制的，主要用于机动车超细颗粒物（PM2.5）排放水平的检测。从欧6排放法规开始，所有类型机动车（汽油、柴油）都需要达到PM2.5数目限值（6*1011 #/km, NEDC）。PM2.5计数是颠覆传统的计质量的一种新技术，欧盟法规（PMP）推荐的测试方法是稀释系统和凝结颗粒物计数器（CPC）的组合。 该项目研制的超欧6排放法规的机动车PM2.5稀释采集及计数检测系统由两大核心部件组成：稀释采集系统和计数检测系统。其中稀释采集系统采用自调节PID控制逻辑，比PMP规定的稀释条件控制精度显著提高：稀释温度控制精度为47±1ºC，比欧6法规规定的47±5ºC精度高；稀释比控制精度10%也比法规规定的20%明显提高。另外，计数检测系统仍选用凝结颗粒物计数器（CPC），但选用适用于高温环境（约200ºC）的高温计数器（HT-CPC）。该项目的原型机已有剑桥大学Nick Collings教授研制成功，并通过NaCl纳米微粒的标定工作，证明系统可行。
北京航空航天大学
2021-04-13
车用柴油机氮氧化物和颗粒物后处理莉技术及应用
项目主要科技创新内容包括：柴油车后处理系统电控单元智能化集成技术、喷射系统关键技术、载体及催化剂、构建后处理系统多场耦合模型及工程优化分析方法、后处理系统与整机匹配的标定与工程化应用技术等。
项目产品的NO,和PM排放值均低于国外同类先进产品，满足国五及以上排放标准，“总体性能达到国外同业先进水平"，部分关键性能指标领先国外同类产品水平。
南京工程学院
2021-01-12
线控制动 EHB 线控液压刹车 无人车线控底盘 自动驾驶 i-booster
浙江天尚元科技有限公司
2022-06-20
新一代基座大模型GLM-4
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。
清华大学
2025-05-16
两部门关于印发2022年度重点产品、工艺“一条龙”应用示范方向和推进机构名单的通知
涉及工业机器人RV减速机、高档数控、半导体等
工业和信息化部
2023-02-01
新一轮“双一流”建设将启动：新增高教资源向人口大省和中西部倾斜
围绕合理调整高校布局和数量，教育部将推动新增高等教育资源向人口大省和中西部地区倾斜。
新华社
2026-01-08
甲基环戊二烯三羰基锰(MMT)的合成新工艺研究
甲基环戊二烯三羰基（简称MMT）为一种无铅汽油抗爆剂，具有改善汽油辛烷值、提高燃料燃烧效率、减少汽车尾气排放等优点。该项目采用改进高温高压两步法制备MMT。采用该生产工艺使甲基环戊二烯与有机锰的转化率均超过89％，成本的下降有利于MMT工业化的实施。其工艺和产品质量达到国内领先国际先进水平。
2006年，MMT汽油抗爆剂项目得到国家发展和改革委员会高技术产业发展项目的支持，资助经费达800万元，江西省科技厅重大专项资助100元，该项目已经累计得到各类项目资金资助达1500余万元。目前，我校昌北精细化工基地已具有较大规模，成为我省高校产学研有机结合的典型示范基地。
江西师范大学
2021-05-05
制氢和副产二氧化碳的水煤浆电解工艺
上海交通大学
2021-04-11
PX氧化反应过程性能指标实时预测与 工艺操作在线优化
在现代工业生产中，大规模的工业生产和日益激烈的市场化竞争，使得企业越来越需要对整个生产过程进行总体优化操作，以得到最优生产过程。因此，为了最大限度发挥过程系统的生产潜力，取得最大的经济效益，必须随着实际操作环境和市场要求的变化及时地进行操作条件的优化，采用实时在线优化技术将稳态操作点逐渐移到相应工况的最佳操作点区域。对二甲苯（PX）氧化反应单元在精对苯二甲酸（PTA）生产过程中处于核心地位，它直接关系到PTA产品的质量、产量、醋酸燃烧损失以及PX单耗等。本项目基于PX氧化反应动力学，结合人工智能方法建立了PX氧化反应过程工艺机理数学模型，并依据工业装置数据采用随机搜索算法对该模型进行了优化校正，形成了能准确描述生产装置特性的机理模型；同时建立了PX与HAC的燃烧损失智能预测模型；建立了PX氧化过程的在线实时流程模拟系统，实现了关键性能指标4-CBA浓度以及PX和HAC燃烧损失的在线实时预测；对PX氧化过程的工艺操作条件进行了在线实时优化，降低了PX和HAC的燃烧损失，确保生产装置运行在最佳状态，产生了显著经济效益
华东理工大学
2021-04-11