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锂电池管理系统AI算法研究
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。
西南大学
2025-05-12
我国特有鸟类褐马鸡濒危的遗传学机制
物种逐步衰退以至走向濒危是环境和物种进化历史共同作用的结果。人类活动、栖息地破碎化和遗传多样性丧失是导致物种濒危的主要因素。目前，保护基因组学（Conservation Genomics）已成为探讨物种濒危机制的一种新手段，并在制定濒危物种的保护规划方面具有重要作用。 褐马鸡在历史上曾分布广且数量多，但后来种群持续下降，目前仅在河北、北京、山西和陕西的局部山地分布，形成了东部（河北、北京的太行山）、中部（山西吕梁山）、西部（陕西黄龙山）三个彼此隔离的地理种群。北京师范大学张正旺教授团队联合哈佛大学、中山大学、中国环境科学研究院、台湾师范大学等单位的研究人员，首次揭示了我国特有鸟类褐马鸡（Crossoptilon mantchuricum）濒危的遗传学机制。 在长期野外生态学研究的基础上，采用高通量测序技术对褐马鸡三个地理种群的40只个体及其近缘物种蓝马鸡的11只个体进行了种群基因组分析（图-2）。发现褐马鸡遗传多样性比朱鹮、白尾海雕等濒危物种更低的（图-3a）；各地理种群之间存在明显的遗传差异，彼此之间几乎不存在基因流。三个地理种群均存在较为严重的近交，积累了较多的有害突变。褐马鸡的有效种群大小在大约三万七千年前开始持续下降，并在近代明显加速，而与此同时我国汉族人口快速增多，表明褐马鸡的种群下降可能与人类活动的持续增加有密切关系（图-3b）。基于此提出人类活动干扰和栖息地破碎化是导致褐马鸡遗传多样性丧失的主要原因，呼吁应进一步减少保护区内的人类活动以促进其野生种群的复壮。另一方面，作者建议采用基因组学技术来挑选出含有较少有害突变的个体进行褐马鸡种群间的基因交流，在其历史分布区开展再引入工作，以逐步恢复褐马鸡的遗传多样性和种群大小。
北京师范大学
2021-02-01
我国特有鸟类褐马鸡濒危的遗传学机制
物种逐步衰退以至走向濒危是环境和物种进化历史共同作用的结果。人类活动、栖息地破碎化和遗传多样性丧失是导致物种濒危的主要因素。目前，保护基因组学（Conservation Genomics）已成为探讨物种濒危机制的一种新手段，并在制定濒危物种的保护规划方面具有重要作用。 褐马鸡在历史上曾分布广且数量多，但后来种群持续下降，目前仅在河北、北京、山西和陕西的局部山地分布，形成了东部（河北、北京的太行山）、中部（山西吕梁山）、西部（陕西黄龙山）三个彼此隔离的地理种群。北京师范大学张正旺教授团队联合哈佛大学、中山大学、中国环境科学研究院、台湾师范大学等单位的研究人员，首次揭示了我国特有鸟类褐马鸡（Crossoptilon mantchuricum）濒危的遗传学机制。 在长期野外生态学研究的基础上，采用高通量测序技术对褐马鸡三个地理种群的40只个体及其近缘物种蓝马鸡的11只个体进行了种群基因组分析（图-2）。发现褐马鸡遗传多样性比朱鹮、白尾海雕等濒危物种更低的（图-3a）；各地理种群之间存在明显的遗传差异，彼此之间几乎不存在基因流。三个地理种群均存在较为严重的近交，积累了较多的有害突变。褐马鸡的有效种群大小在大约三万七千年前开始持续下降，并在近代明显加速，而与此同时我国汉族人口快速增多，表明褐马鸡的种群下降可能与人类活动的持续增加有密切关系（图-3b）。基于此提出人类活动干扰和栖息地破碎化是导致褐马鸡遗传多样性丧失的主要原因，呼吁应进一步减少保护区内的人类活动以促进其野生种群的复壮。另一方面，作者建议采用基因组学技术来挑选出含有较少有害突变的个体进行褐马鸡种群间的基因交流，在其历史分布区开展再引入工作，以逐步恢复褐马鸡的遗传多样性和种群大小。
北京师范大学
2021-04-10
一种用于NADPH检测的化学-遗传编码探针
本发明公开了一种用于NADPH检测的化学‑遗传编码探针，具体地，本发明提供了一种如式(I)所示的化合物、如式(II)所示的化合物或前述任一者的互变异构体。本发明的探针制备简单，灵敏度高，对生物分子及其类似物的选择性较好，且适用于多种pH条件。
复旦大学
2021-01-12
基于CT图像的胰腺肿瘤诊断算法、基于钼靶图像的乳腺癌淋巴转移诊断算法
技术分析(创新性、先进性、独占性)开发了新颖的深度学习算法，准确识别患病部位，准备诊断患病类型，可以显著提高临床效益。自主独立开发。已经在两家大型三甲医院做测试，算法和程序代码完整，
中国人民大学
2021-04-10
基于CT图像的胰腺肿瘤诊断算法、基于钼靶图像的乳腺癌淋巴转移诊断算法
技术分析(创新性、先进性、独占性)
开发了新颖的深度学习算法，准确识别患病部位，准备诊断患病类型，可以显著提高临床效益。自主独立开发。
中国人民大学
2021-05-11
Web挖掘中若干理论与算法的研究
Web挖掘技术属于信息科学领域，涉及自然语言处理、模式识别、知识工程、机器学习和随机过程等多个研究领域，并需要使用概率统计、矩阵理论以及其他软计算方法作为研究工具和手段。本项目主要针对Web挖掘中的Web数据模型、文本分类和信息检索等基本问题进行理论和算法上的研究，并就这些问题提出了潜在语义结构模型、基于投影寻踪的中文网页分类算法和基于Markov网络的信息检索等模型。同时，在理论上对这些方法进行了深入的研究和探讨，从理论上证明了其正确性。在实验方面，我们将分类模型应用于大规模的标准测试文档集（REUTER-21578语料库、复旦大学中文文本分类语料库），进行了大量的实验，结果表明这些方法均表现出了较好的性能，接近甚至优于SVM和KNN的分类效果，并应用检索模型在标准测试文档集（CACM、CISI、CRAN、MED）上进行了多次对比实验，其性能与BM25相当在某些指标上甚至更优。另外，课题组在北大天网测试文档集上应用上述模型，在近几年的全国搜索引擎和网上信息挖掘学术研讨会（SEWM）的中文WEB信息检索评测中均取得了优异的成绩。
江西师范大学
2021-05-05
基于多智能体系统的分布优化算法
针对大规模的复杂网络系统，在理论上研究网络节点之间协同规则，研究网络结构与系统性能之间的关系，构建实现网络性能指标最优化的分布式算法。其应用主要包括大规模移动通信网络中信道资源的最优分配问题、通信基站的最优覆盖问题等。
东南大学
2021-04-11
视觉动态识别算法的售卖系统的开发
项目背景：近年来，我国自动售货机蓬勃发展的最佳时 期已经到来，从零售行业的视角来看，随着线上流量红利的 衰退，线下流量的价值越来越突出，但线下门店业态也面临 着高昂的人力成本和租金成本压力。而智能化升级引入自动 售货机，通过网络实现移动支付功能以及货物管理功能，使 得自动售货机运营效率得以提升，业务模式上也有了无限的 想象空间。随着移动支付的兴起，国内自动售货机市场近几 年可谓遍地开花，发展迅猛。近些年自动售货机行业一直朝 着低成本、多功能、更便利、售货广的方向发现。所以一款 造价低、性能稳定，运营简单，购物便利，售卖商品范围广 阔的机器越来越受到运营商的青睐。目前智能视觉柜采用静 态识别系统将非常好的满足上述条件，将来的发展潜力巨 大。目前消费者扫码后开门，取走商品后，关门，通过录制 取走商品的视频进行解析消费者取走的什么商品，从后进行 自动结算流程。核心技术是视觉识别，能通过人工智能 AI 进行识别商品类别及数量。
所需技术需求简要描述：扫码开门，采集视频或图片， 关门后通过算法自动识别消费者购买的商品明细，目前算法 准确度只有 90%，尚需突破。希望能基于视频、图像等媒体 资源，针对工厂质检、智能识别商品明细、智能补货统计等 场景，提供整体 AI 算法解决方案，全面提升智能售货机开 门取货自动识别商品的准确率达到 100%，带来更便捷的购物体验。
对技术提供方的要求:1.具有成功的自动化控制实施案 例，承担过国家重点研发计划项目。2.熟悉产品结构设计， 熟悉产品信息化、自动化设计。3.具有工学博士学位或高级 工程师职称，技术方案成熟可靠稳定有创新思维，不涉及知 识产权侵犯。
青岛易触科技有限公司
2021-09-09
报道驱动肿瘤发生的表观遗传调控新机制
癌基因cMyc是一个重要的转录因子，调控约15%的人类基因表达，在肿瘤细胞的增殖、凋亡以及代谢重编程等方面发挥重要作用。然而，目前尚不清楚，cMyc是否通过转录以外的机制，来广泛地调控基因的表达以及肿瘤的发生发展。中国科学技术大学的张华凤课题组、高平课题组联合军事医学科学院段小涛课题组的研究发现，cMyc能够促使琥珀酸脱氢复合酶（SDH complex）中的重要亚基SDHA乙酰化以及SDH复合酶失活，导致底物琥珀酸（succinate）的积累，进而上调组蛋白H3K4的三甲基化（H3K4Me3）水平以及基因的表达。该研究成果在线发表于Nature Metabolism期刊上。机制方面，发现cMyc通过泛素连接酶SKP2促进线粒体中SIRT3的蛋白降解，从而导致SDHA的乙酰化上升。通过质谱进一步鉴定出SDHA受调控的乙酰化位点K335，小鼠实验显示SDHA的K335位点乙酰化在cMyc诱导肿瘤过程中起重要作用。进一步分析临床病人弥散性大B细胞瘤（DLBCL）样本发现，高表达cMyc的DLBCLs中，SIRT3发挥着抑癌因子的功能，而K335位乙酰化的SDHA发挥着促进肿瘤的作用。这一发现揭示了cMyc驱动的肿瘤发生过程中SDHA乙酰化修饰发挥的重要病理学作用。SDHA被认为是抑癌蛋白，它的失活突变体与多种肿瘤，例如副神经结瘤、乳腺癌、肾癌等，有一定程度的联系。这项研究表明，至少在弥散性大B细胞淋巴瘤中，SDHA通过乙酰化失活而极大地促进了cMyc异常表达的肿瘤的进展。因此，靶向SDHA的乙酰化将可能为此类肿瘤的临床治疗提供潜在的策略和手段。论文链接：https://www.nature.com/articles/s42255-020-0179-8详细阅读：http://news.ustc.edu.cn/2020/0317/c15884a414798/page.htm
中国科学技术大学
2021-04-10