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。

本发明公开了一种蝶蛹金小蜂抗菌蛋白Pp-AP5编码的核酸序列，所分离出的DNA分子包括：编码具有蝶蛹金小蜂抗菌蛋白Pp-AP5活性的多肽核苷酸序列，该核苷酸序列与SEQ？ID？NO：1中从核苷酸第329-454位的核苷酸序列有至少70％的同源性；或者该核苷酸序列能在40-55℃条件下与SEQ？ID？NO：1中从核苷酸第329-454位的核苷酸序列杂交。本发明还同时公开了一种蝶蛹金小蜂抗菌蛋白Pp-AP5，其具有SEQ？ID？NO：2所示的氨基酸序列。蝶蛹金小蜂抗菌蛋白Pp-AP5具有抗菌性能。

本项目采用真空熔铸方法，解决了 Cu-Cr 合金铸造产生的成分偏析及组织不 均匀问题，得到的显微组织细化、成分均匀化，尤其是合金中 Cr 粒子的细化问 题，大幅度提高耐电压强度，同时又能保持铜的高导电性，触头的小型化才有实 现的可能。本方法还能回收利用生产废料，因此生产工艺更为环保。而且生产成 本大大降低，性能还有所提高。本项目制备的触头材料,性能与国内外同类产品 相比,在导电性,均匀性,组织细化等多方面全面领先。

12代CPU性能全面提升，性能实力派，助力高效办公最高搭载10纳米工艺第十二代英特尔®酷睿™ i7-12700处理器，最大全核心睿频频率可达4.9GHz，拥有12MB二级缓存，轻松应对各种办公需求，流畅处理文档表格，代码编程，视频剪辑，平面设计等日常工作，高效完成各类复杂应用。 机箱：10L小体积机箱设计，给办公桌“减负” 主板：B660芯片商用级主板，安全高效 硬盘：SSD+HDD组合，兼顾速度和容量需求 接口：前置5个USB+1个Type-C接口，方便连接外设 芯片：第十二代智能英特尔® 酷睿™处理器 显卡：高性能2G/4G 显存独立显卡，疾速图像处理 扩展：PS/2、RJ-45、VGA、HDMI、DP、串口等应有具有 稳定：110万小时无故障认证，贴心放心安心的保障

本发明是关于半导体材料领域，旨在提供InVO4/g-C3N4复合材料的制备方法。本发明包括如下步骤：将H2SO4水溶液逐滴加入三聚氰胺水溶液中形成白色悬浮液；80℃下搅拌2h后获得沉淀，过滤，并用蒸馏水和无水乙醇洗涤，干燥处理后获得三聚氰胺硫酸盐；获得g-C3N4颗粒；将g-C3N4颗粒分散到无水乙醇中得到分散体系，将偏钒酸铵水溶液逐滴加入该混合溶液中形成黄色澄清溶液；搅拌获得沉淀，过滤、洗涤，加入表面活性剂并进行水热反应；所得沉淀过滤，获得InVO4/g-C3N4复合材料。本发明的有益效果是：解决了InVO4纳米晶的形核、生长问题，促使InVO4纳米晶在疏松g-C3N4颗粒表面原位生长。

手持终端集PPT翻页、激光教鞭、无线话筒于一身； 新一代2.4G技术，创新信号处理程序，超强抗WIFI干扰； 绿色安全节能，超低辐射，超低功耗； 智能化设计，即插即用，随开随用。   服务教育行业，紧跟电教发展新潮流 保护教师金嗓子，彻底告别讲课拼嗓门的岁月 解放三尺讲台束缚，倡导移动教学新理念 出彩教学 多彩选择 技术参数   接收机： 频率范围：2.4~2.483MHz 频率响应：50Hz~12KHz 调制方式：O-QPSK，BT=0.5Gaussian 连接方式：ID对码，自动连接锁定 接收方式：双向2.4G短波跳频 灵敏度：-82dBm(1%BER) 信噪比：≥110dB 谐波失真：≤0.5% 音频输出：平衡输出和不平衡输出 电源：AC 9V 500mA     发射机: 频率范围：2.4~2.483MHz 频率n向应：50Hz~12KHz 调制方式：O-QPSK，BT=0.5Gaussian 发射功率：2.5mW 链接方式：ID对码，自动连接锁定 传输方式：双向2.4G短波跳频 连接时间：20小时 供电方式：3.7V聚合物锂电池 电池容量：1200mAH 电池充电时间：约4小时 工作范围：≥50米 温度范围：-30~50℃ 重量：70g 尺寸：108mmx33mmx2lmm

产品详细介绍 EOC5510符合IEEE802.11a标准，外壳采用IP65工业标准设计，防雨防尘。内置8dbi定向天线，并采用PoE供电，安装简单方便。    EOC5510具有AP、客户端多种工作模式，一机多用，最大限度的保护您的投资。    安全性方面，采用最新的WPA2加密和认证方式，最大限度的保证您的数据安全。    54M高速连接    符合IEEE 802.11a 标准    发射功率高达23dbm    支持点对多点(P2MP)无线连接和WDS分布系统    支持WPA2/WPA/802.1x加密及认证方式    11g保护模式，使b/g混合模式下11g的效率更高    PoE供电，兼容802.3af    支持MAC地址过滤    可透过Web /SNMP管理    VPN 透传    LED 显示信号强度    PPPoE(路由桥模式下)    符合IP65室外设计标准,防风、防雨、防水    工作温度范围宽，环境适应性强    内置8dbi平板天线

本项目提供压缩机全生命周期管理系统，建立模块化、集成化数据环境，面向于往复压缩机、隔膜压缩机，服务于石油化工、加氢站、储气库、船舶动力等行业主要包括： 设计规划阶段——压缩机整体方案设计，压缩机结构形式设计，核心部件材料遴选分析，启/停流程设计，安全控制策略设计等； 运行工作阶段——压缩机运行数据实时采集、远程动态展示，核心部件状态监测与故障诊断，监测诊断一体式/分体式硬件与软件系统开发； 检修维护阶段——零部件维修预警、寿命预测，可视化维修方案、维修模型、维修视频，压缩机及其辅助系统、零备件信息数字化管理平台。 关键技术一：压缩机性能计算技术与选型设计技术 基于 Windows 平台，遵循结构化、模块化原则，采用 QT 框架、C++语言编制交互设计软件，可实现往复压缩机物性计算、热力计算、动力计算、设计校核复算、平衡计算、产品系列化自动匹配、多工况计算七项功能于一体，可实现往复压缩机机组设计计算、选型、零部件管理一体化功能。现阶段已授权发明专利 1 项，软件著作权 1 项。 关键技术二：压缩机状态监测与故障诊断技术及设备 针对压缩机核心零部件构建相应状态监测方案与故障诊断方法，包括：①集成气缸内热力过程特征和阀片声发射信号的诊断方法，基于气阀声发射信号获得气阀故障的特征参数和反映故障程度的量化指标，诊断不同类型气阀故障；②基于活塞杆应变重构 pV 图方法的往复压缩机气阀无损故障诊断方法，基于活塞杆应变重构压力-容积图（p-V图）的无损监测方法，为传统侵入式方法破坏气缸完整性带来安全隐患的问题提供解决方案；③十字头销磨损、活塞杆松动的故障诊断方法，对不同程度十字头销磨损、活塞杆松动故障进行模拟试验，对比时频域分析研究十字头销磨损、活塞杆松动的故障机理、声发射信号和振动信号特征，提取故障特征识别故障程度；④基于压缩机内油-气压力“伴随”关系，国内外首次提出了集成声发射与油-气压无损监测的隔膜压缩机状态监测新方法，进一步根据油-气压力“伴随”关系的失调追溯故障根源；⑤基于增量式编码器的往复压缩机轴系扭振测试方法，基于增量式编码器构建了往复式压缩机扭振测试系统，为传统方法在现场实际应用时难于实施提出解决方案；⑥压缩机气流脉动和振动模态分析技术，隔振结构设计、管路结构设计，提供机组振动测试、诊断以及改进方案。 本项关键技术现阶段已授权国内发明专利 4 项，申请国际专利 2 项、国内发明专利10 项；应用于中海油海洋平台天然气压缩机；开发压缩机故障诊断仪，已在某加氢站压缩机调试中成功检测出气阀泄漏、膜片运动失效、活塞环磨损、溢油阀阀芯磨损等严重故障。 关键技术三：压缩机数据共享与健康管理云平台 构建压缩机及其辅助系统、零备件信息数字化管理平台；构建压缩机热力-动力-应力-寿命分析模块，集成监测数据评价机组运行状态；基于故障诊断技术，建立机组现场监测数据与健康/故障状态信息实时共享平台，打破机组现场与远程管理者之间的技术壁垒；实现压缩机核心部件维修预警、寿命预测，交互 GUI 界面集成可视化压缩机维修维保手册、指导视频、三维模型；压缩机全生命周期管理，显著提高运维效率和管理水平。