深圳市斯科信息技术有限公司（斯科信息/Cykeo），成立2018年，总部坐落于深圳市光明新区云智科技园，占地2500㎡、集办公与演示展厅于一体。 在深圳*2、东莞以及合肥一共拥有2.5万平的生产基地。      斯科信息是射频识别（RFID）软硬件提供商、RFID行业场景式解决方案商、高新技术企业、深圳专精特新企业、深圳创新技术先进企业、深圳科技研发骨干企业、知识产权优势企业、行业软件技术企业、IOTE金奖蝉联者。      长期专注于RFID技术、生物识别技术、动态进化AI算法等核心技术产品的研发，嵌入式系统设计及工业设计全流程，为全球客户提供高可靠性产品，赋能各行业客户构建精益化运营体系，通过智能化终端集群实现流程提效、成本优化，实现企业智能信息化发展。 斯科信息主要产品有：rfid智能柜、rfid智能工具柜、rfid工具柜、rfid智能工具车、rfid工具车、rfid工具箱、rfid智能货架，rfid通道门，智能称重柜，智能货架，rfid电子标签、rfid读写设备、rfid写标设备等。主要解决方案包括：rfid智能工具管理系统、rfid智能仓储管理系统、rfid智慧门店管理系统、rfid防伪防窜货管理系统等。 斯科信息的rfid工具管理系统采用rfid技术，把贴有rfid标签的工具放入特殊定制并加装rfid读写器的工具车、工具柜或工具房中，实现工具的科学自动管理。可以大幅提高工具管理的准确性和高效性，实现了企业对工具的信息化管理及航空业fod的精细化控制。目前该系统已成功在多个机场正式上线！因工作繁忙，可能会看不到留言，有意者可咨询联系电话：19925314483（微信同号）

本发明提出了一种移动荷载下简支梁损伤和移动力同时识别方 法：测量结构在损伤状态的加速度动力响应，以结构的加速度响应作 为结构损伤和移动力识别的动力指标；根据结构的数值模型，将未知 移动荷载采用切比雪夫多项式表示，并利用梁单元形函数概念将移动 荷载等效成单元节点力，分别计算结构加速度响应对损伤和移动力参 数的灵敏度矩阵；结合敏感性分析结果，以结构测量加速度响应和计 算所得的有限元加速度响应的差值作为目标函数，采用一阶泰勒展开 的识别方程逐步迭代同时识别出简支梁的损伤和移动力。通过本发明 方法，能够仅仅

本发明公开一种基于植物氮肥施用量优化的栽培方法，该栽培方法基于一栽培装置，包括支架，支架的上部设有营养液箱，中部设有栽培箱，栽培箱内盛放陶粒砂；植物氮肥施用量优化的步骤如下：1)准备N15标记氮素含量依次增加的多组营养液；2)将其中一组营养液注入储液箱，利用营养液对各栽培箱种的植物进行培养，并定时对营养液充氧和更新；3)待植物生长至特定时间或生长期时，测得剩余和残留的营养液中的氮素质量a，陶粒砂吸收的氮素质量b，植株内的氮素质量c，计算对植物施用氮肥中总的氮素质量m；4)依次应用剩余的各组不同氮素含量营养液，得到各组营养液对应的a、b、c和m，通过比较分析确定植物氮肥施用量。

本研究运用机插稻精确定量栽培技术原理与方法，基于 Maya 2012 等软件，研发了机插稻精确定量栽培三维动画系统，可以依托电视、电脑、智能手机等平台实现即时即地播放，利于增强先进适用技术的三维展示效果，促进机插稻精确定量栽培技术的推广应用。该系统主要包含基本苗确定、机插要素、专题试验、精确施肥、精确灌溉、无人机作业、机械收获等内容的三维可视化表达，具有三维可视化、沉浸感、生动性与想像性及易于使用、易于理解等特点。

（1）研发了系列新型高强高韧铸造轻合金材料，支撑了复杂铸件性能提升。 1）研发出一种新型高强韧铝硅合金。开发出一种新型高强韧铝硅合金及其制备方法；提出一种混合稀土和Sr元素的复合变质方法，缩小枝晶间距并细化共晶硅；研究出合适的热处理制度；阐明了变质剂组成与含量对变质效果的影响规律，基于此显著提高了铝硅合金的综合力学性能。有效解决了现有铝合金铸件易发生的裂纹、伸长率低、屈服强度不达标等缺陷和问题。 2）研发出一种低成本高强耐热稀土镁合金。开发出一种添加低成本混合稀土的新型多元稀土镁合金材料；揭示了混合稀土对镁合金相变规律的影响机制；研究出准晶增强稀土镁合金的高温固溶T6热处理工艺；开发出兼具优良的室温与高温力学性能的低成本稀土镁合金；解决了现有镁合金铸件易产生冷隔、强度低、韧性差等问题。 3）研发出一种新型高强韧钛合金。开发出一种α+β型双相高强高韧钛合金，揭示了合金在凝固-热等静压-热处理过程中微观组织的演变规律；研究出调控相组成及相形态的双级固溶时效热处理制度，形成了以等轴和篮网为主要特征的基体组织，使合金的强度和韧性同步提升。解决了现有铸造钛合金强度和韧性偏低、铸造成形性差等问题。 （2）研发了铸造全流程模拟仿真系统，提出了高效的单件化铸造数值模拟方法，实现了高性能复杂铸件的数字化工艺设计。 1）提出了一种铸造原辅材料热物性参数高精度求解方法。提出了基于实验测温与数值模拟反求的热物性参数求解方法，实现了面向数值模拟的热物性参数高精度求解；建立了反热传导法求解铸件/铸型界面换热系数的数学模型,降低了界面关键参数求解误差；研发了高精高效的热物性参数反求平台-华铸PIS，创建了铸造原辅材料高精度热物性参数数据库。 2）研发了铸造合金熔炼-复杂铸件充型凝固-热处理的铸造多物理场全流程高效模拟平台。建立了电磁、速度、压强、浓度、温度的多物理场耦合数学模型，自主研发了从铸造合金熔炼到复杂铸件充型凝固到热处理的铸造全流程模拟仿真平台，为铸造工艺优化提供了工具；提出一种数据内存动态自适应划分技术，解决了SOLA流动场求解数据耦合干扰难题，实现了大规模铸造流动场模拟问题的并行高效求解。 3）提出缩孔缩松缺陷定量预测与单件化模拟工艺优化方法。提出双高分配原则缩孔缩松预测模型，解决了复杂铸件缩孔缩松高精度预测难题；提出了针对高性能复杂铸件不同批次的单个铸件模拟方法，建立关键工艺参数波动对典型缺陷的多元回归关系模型，实现了基于单件化模拟仿真的高性能复杂铸件缺陷控制与工艺优化。 （3）建立了铸件生产全生命周期的单件化柔性化质量管理模型，实现了高性能复杂铸件质量问题的单件化、全过程、全要素溯源。 1）创建了基于PLM理论和TQM理论的铸件单件化管理模型。基于产品全生命周期PLM理念以及多智能体技术，构建了铸造串并联多工位单件化的缺陷溯源模型；建立铸件单件及作业过程信息模型和组批、混批、拆批模式下单件自动生成、感知、标记、进度跟踪的控制机制，实现高性能复杂铸件单件化缺陷溯源。 2）创建了支持业务即时重构的参数配置式多维度铸造柔性化管理模型。创建了支持铸造数字化管理系统业务即时重构的参数配置式多维度铸造柔性化管理模型，解决了刚性管理系统可重用性低、应变能力弱和实施周期长的难题，支撑不同领域不同类型铸造企业随环境变化、自身发展等柔性进行的组织变革、流程变更和管理改善，实现了企业按需柔性化管理。 3）创建了基于TLBO\GA\BSA元启发式算法优化理论的铸造智能化管理模型。创建基于改进性教与学算法（TLBO）、遗传算法（GA）、回溯搜索算法（BSA）等元启发式算法优化理论的铸造智能化管理模型和技术，解决了铸件异步热工序组炉复杂条件下工序生产调度IPPS组合优化难题，实现了系统智能决策管理以及多品种大容量铸件高效生产。

本实用新型公开了一种甜叶菊的无土栽培的种植装置，包括装置本体、基座、检测器和栽培装置，检测器由信息采集器和操作按钮构成，操作按钮卡接在信息采集器的外壁面上，信息采集器的顶端设置有可充电电池，栽培装置有储液箱和种植孔构成，种植孔贯穿连接在储液箱的外壁面内。该种甜叶菊的无土栽培的种植装置，栽培装置的四周安装有多个感应单片，顶板的下方安装有多个传感导片，多个感应单片与多个传感导片信号连接，通过多个感应单

本发明公开了一种提高北方设施番茄抗根结线虫的栽培方法。它包括：A、育苗基质的制备：所述的育苗基质按体积份计，包括稻壳2-4份、发酵鸡粪1-3份、河沙1-2份和珍珠岩1份，混合均匀，灭菌后，制得育苗基质；B、在育苗基质上接种菌根真菌，形成菌根番茄接种剂，然后在此菌根番茄接种剂上播种番茄种子，培养，生长出番茄幼苗；C、在番茄幼苗移栽前，在番茄幼苗根系部位接种溶磷菌，移栽时，连同菌根番茄接种剂一起移栽番茄幼苗，覆土，对番茄幼苗进行栽培管理。本发明的方法，工艺简单，便于操作，因而易于进行工厂化番茄育苗生产。

项目背景：蓝莓被联合国粮农组织列为人类五大健康食 品之一，其果实中含有花青苷、熊果甙、黄酮类等多种具有 抗氧化生理活性成分的物质，具有促进视红素再合成、抗炎 症、提高免疫力、抗心血管疾病、抗衰老抗癌等多种生理保 健功能。青岛蓝莓，特别是“黄岛蓝莓”目前已成为国内蓝 莓产业的高品质名片。青岛西海岸作为我国蓝莓的三大优势 产区之一，是国内蓝莓产业化发展最早的地区。随着对蓝莓 产业经验不断积累，对品种的需求和管理有了更高的希望， 也提出了更高的要求。特别是在目前我区蓝莓产业化发展 早，相比较全国其他地区，品种杂乱、管理不当、产量低等 严重问题相对更加突出，西海岸蓝莓这张名片遇到了发展瓶 颈。因此为青岛蓝莓发展选育推广适于当地物候特点的品 种，成为了一个迫切需要解决的问题。同时，探索一种建设 健康美好生活、解决当前农业发展用工难和发展高效智慧农 业互惠共赢的农业发展思路成为我区蓝莓高质量发展的重 中之重。 所需技术需求简要描述：1.确定及选取青岛地区的本地 适应性高产、高品的实生种，通过组织培养进行无性繁殖确 保性状稳定，然后进行本地适应性重复实验，选育优良后代， 再进行推广。2.采用全基质栽培创新模式，标准化管理，全 面提升农业亩均效益，达到正常常规栽植模式的 2 倍以上， 同时，可显著缩短投资收益时间，实现当年栽植当年收益的目标。3.建立示范推广基地 1 个，种植盆栽 3000 株，占地 5 亩。  对技术提供方的要求:1.所有技术为自有知识产权，科 研人员具有相关领域 5 年以上的研发经验。2.在相关领域取 得过成熟的科技成果，拥有丰富的实际案例。 

产品服务:本项目主要面向商业用户，提供技术服务或者成套的商用解决方案，目标客户为银行、互联网金融公司等。项目优势:目前针对金融风控领域尚无合适的autoML框架，许多金融风控解决方案的提供商并没有提供自动化机器学习的解决方案，通用的自动化机器学习方法如Google的Cloud AutoML 又不能很好的应用于金融风控领域，目前面向金融风控的自动化机器学习算法存在一定的市场空缺，具有广阔的应用前景。市场概况:本项目注重该领域的细分市场，主要面向中小客户和个人研究者