一是焊接材料领域中的学科带头人；二是焊接专业的高级研发人员；三是各种技术人员，如工业生产自动化、数控装备与智能仪表等。

1.长期从事表面活性剂的合成。 2.熟悉表面活性剂的复配。 3.三次采油驱油领域、聚合物合成技术领域相关技术专家。 4.油气压裂领域、聚合物合成技术领域相关专家。

目前存在的技术难题：自动化设备及应用方面实施的不理想

汽油机工作状态下的减震难题

1、聚偏氟乙烯水性氟涂料的合成技术研发：解决PVDF附着力差的问题，并解决现有水性涂料在耐水性、耐高温性等方面的缺陷。2、盐酸中氟离子的脱除技术：寻求盐酸中氟离子脱除技术，使氟离子降低到50PPm以内；是否有合适的材质，用于在180℃条件下生产盐酸下游产品。

动物血液占其体重的5.0-6.0%，屠宰时放出血液为其体重的2.5-3.0%。血液中蛋白质含量高达17-20%，其中2%具有生理活性的免疫球蛋白。目前有相当部分的血液以污水的形式排放，致使大量蛋白质资源流失，且造成严重的环境污染。 本研究在国家“十一五”支撑项目“畜禽屠宰加工设备与骨血产品开发及产业化示范”、国家农业科技成果转化项目“猪血深加工产品的开发”、国家重点星火项目“牛羊血深加工产品开发及产业化”及各省市重大项目的支持下，经过五年的研究开发取得了较好的研究成果。 项目以畜禽屠宰副产品血液为原料，利用生物分离和现代加工等技术开发了系列高附加值血液产品（血红蛋白多肽粉、免疫球蛋白粉、血红素肽铁）。该项目已通过三项成果鉴定，授权和申请国家发明专利3项。 技术指标 血红蛋白多肽粉：采用生物酶解技术开发的具有特定功能的多肽，有降血压作用的降血压多肽粉，有抗氧化作用的抗氧化多肽粉，产品多肽达70%以上；免疫球蛋白粉：产品中活性免疫球蛋白含量达到45%以上；血红素肽铁:通过生物酶解和分离技术开发的一种生物有机铁，具有较高的吸收利用率。 投资预算及效益分析 通过该项目的实施，使目前每吨不到1000元的血液资源，经过加工后每吨血液的产品产值可达16000多元。建立年处理800-3000吨血液的项目需要设备投资150-700万元，厂房1500-3000平方米（根据具体产品类型和生产规模而调整）。

DNA编码化合物库的设计及筛选是当前新药发现领域最前沿的技术之一，这种筛选是将目标靶点蛋白和整个DNA编码化合物库（亿级）进行筛选。筛选体系中，数量巨大的化合物对同一靶标蛋白竞争性结合，而非传统的单个化合物逐一筛选，因此这样的筛选方式在速度和成本上具有显著的优势；其次，DNA编码化合物库具有非常大的库容量（百万到数百亿数量级），可以涵盖更为广泛的化学空间，对于一些用传统方法难以筛选的靶点，如蛋白-蛋白相互作用靶点，DEL技术已经显示出巨大的潜力。目前DEL技术凭借其库容量大、筛选速度快的特点，已成为化合物筛选的主流方法之一。当前，大型跨国制药公司都已采用DNA编码化合物库技术进行药物发现的研究。众多基于该技术的新兴生物科技公司/平台涌现出来，如Ensemble therapeutics、X-Chem、DiCE Molecule、NuEvolution、Philochem、先导药业、劲宇生物和药明康德（DEL平台）等。  硒是一种非金属化学元素，位于化学元素周期表中位于第四周期VI A族（第34号元素）。硒在自然界的存在方式分为两种：无机硒和植物活性硒。无机硒一般指亚硒酸钠和硒酸钠，从金属矿藏的副产品中获得；植物活性硒是由硒通过生物转化与氨基酸结合而成，一般以硒蛋氨酸的形式存在。硒可用作光敏材料和电解锰行业催化剂，也是动物体必需的营养元素和植物有益的营养元素等。作为一种多功能的生命营养素，硒常常用于肿瘤癌症克山病大骨节病、心血管病、糖尿病、肝病、前列腺病、心脏病、癌症等40多种疾病，广泛运用于癌症、手术、放化疗等。

基于视觉问答的电力安全辅助系统的解决方案，利用无人机、智能机器人等多种巡检方式采集的巡检影像数据，建立电力设备缺陷视觉问答数据集，融合视频处理分析、图像识别、电力自然语言处理、电力知识图谱等人工智能技术应用，挖掘分析巡检影像缺陷特征，构造缺陷识别算法模型，实现输电线路本体缺陷和环境风险自动识别诊断，最终形成缺陷识别、诊断、检修一体化智能安全辅助服务系统。 一、项目进展 已注册公司运营 二、企业信息 企业名称 合肥合工安驰智能科技有限公司 企业法人 段章领 注册时间 2017年 注册所在省市 安徽省合肥市 组织机构代码 91340111MA2R01W28C 经营范围 智能科技、网络科技、电子科技、信息科技、软件科技领域内的技术开发、技术咨询、技术服务、技术转让；广告发布；软件开发；电子产品、家用电器、床上用品、家具、家居用品、计算机、软件及辅助设备、二类医疗器械的销售。 企业地址 合肥市包河经济开发区花园大道369号F426-2 获投资情况 曾获股东投资200万 三、负责人及成员 姓名 学院/所学专业 入学/毕业时间 沈奥 计算机与信息学院/计算机科学与技术创新实验班 2019/2023 韩知渊 计算机与信息学院/计算机科学与技术专业 2019/2023 帅竞贤 计算机与信息学院/电子信息工程专业 2019/2023 何煦 计算机与信息学院/计算机科学与技术专业 2020/2024 四、指导教师 姓名 学院/所学专业 职务/职称 研究方向 卫星 计算机与信息学院/计算机科学与技术 副教授 人工智能、深度学习 赵冲 本科生院/工程素质教育中心 讲师 计算机网络、深度学习 五、项目简介 针对现阶段各类电力巡检手段的不足以及保障电力设备安全的重要性，本团队提出基于视觉问答的电力安全辅助系统的解决方案，利用无人机、智能机器人等多种巡检方式采集的巡检影像数据，建立电力设备缺陷视觉问答数据集，融合视频处理分析、图像识别、电力自然语言处理、电力知识图谱等人工智能技术应用，挖掘分析巡检影像缺陷特征，构造缺陷识别算法模型，实现输电线路本体缺陷和环境风险自动识别诊断，最终形成缺陷识别、诊断、检修一体化智能安全辅助服务系统。 2021以来共申请发明专利11项（其中学生排序第一2项，排序第二4项），软件著作权1项（学生排序第一），取得国家级科技竞赛奖励2项，省部级科技竞赛奖励4项；团队依托于计算机与信息学院分布式智能与物联网研究所，与力源电力设备股份有限公司、国网安徽省电力公司检修公司、安徽南瑞继远电网技术有限公司等达成合作意向。