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版云——版面智能分析云服务平台
本软件主要功能是版面对象(文字、表格、公式、图形等)的自动识别,包括版面分割、样式识别、表格识别、公式识别、图形解析、文字识别与元数据抽取等。可用于数字内容制作(如点读书热区检测)、文件格式转换(如PDF到EPub)、表单识别与金融文档处理、数学公式识别与结构化拷贝、题库构建与试题检索、漫画制作与检索等。目前支持图像、PS、PDF、Word、EPub、网页等文件格式,支持图书、论文、证券研究报告、试题、表单类数据等。
北京大学 2021-02-01
艾柯AI人工智能实验室超纯水系统
  艾柯AI人工智能实验室超纯水系统  EDI去离子水, 实验室专用超纯水机、纯水设备, 电阻率≥18.2或电导率≤0.055 适合水源:城市自来水 制 水 量:100L-200L/H 出水水质:纯净水、RO纯水、UP超纯水 产品配置:7寸触摸屏、双波长紫外消解仪、原装进口耗材、可加配移动取水手臂 产品特点:TOC实时检测显示、全智能语音助手、远程控制     AI人工智能实验室超纯水系统 “艾柯AI人工智能实验室超纯水系统是配备艾柯自主技术4G物联网功能,可连接手机或电脑远程操控整套系统,采用微电脑全自动控制,配备PLC物联网模块,人性化设计,占地面积小,操作使用方便。设备一机多用,可同时制备取用多种水质的水,纯净水、RO纯水、UP超纯水。产水量100-200L/H可选,RO水水质电导率≤5 μS@25℃,超纯水水质标准优于GB6682-2008一级水标准,全面满足各类清洗、实验、分析、科研等不同用水需求。”       ▎技术参数 ▎艾柯-专注水处理行业22年 机器型号 AK-AIZN-UP AK-AIZN-EDI-UP 进水水源 城市自来水 水温5-40℃ 水压1-5kg  TDS<350ppm 电    源 380V/50HZ 功     率 1KW 1.2KW 机器重量 185KG 200KG 主机体积 长650mm×宽900mm×高1388mm 制备取水 一机多用,可同时制备取用多种水质的水:纯净水、RO纯水、UP超纯水 储水箱 22G全封闭真空压力储水桶或PE桶 紫外灭菌 配置185nm和254nm双波长紫外消解仪 制水量 100L/h  120L/h  150L/h  180L/h  200L/h 取水流速 饮用纯净水:3.4L/min  RO纯水:3.2L/min  UP超纯水:3L/min 饮用水水质 电导率≤10uS/cm@25℃ 水质达到中国国家瓶装饮用纯净水(GB17324-1998)标准 RO纯水水质 电导率≤5μS/cm@25℃;电阻率≥0.2ΜΩ.cm@25℃;杂质去除率98% 水质标准达到中国国家实验室用水(GB6682-2008)三级水标准优于普通蒸馏水 超纯水水质 电阻率值 18.25ΜΩ.cm@25℃ 电导率值 ≈0.055μS/cm@25℃ 热 源 <0.01Eu/ml <0.02Eu/ml 微生物值 <1cfu/ml 总有机碳 TOC:<3ppb TOC:<1ppb 阳离子含 <0.02ppb <0.01ppb 阴离子含 <0.03ppb <0.02ppb 达到标准 中国分析实验室用水规格(GB6682-2008)一级水标准美国试药级(CAP、ASTM、NCCLS)超纯水水质标准中国国家电子级超纯水规格(GB/T11446.1-1997)EW-I标准 标准配置  PP→AC→RO→DI→UP→UV→UF PP→AC→RO→EDI→UP→UV→UF 适用范围 分子生物学、血液分析、微量分析、药物成分分析、ICP-MS、ICP、GC-MS、LC-MS、HPLC、AAS、PCR、TOC等各行业高端标准实验室研究、分析、检测用水   ▎系统功能 ▎艾柯-专注水处理行业22年 智能语音远程控制 微电脑全自动控制,配备PLC物联网模块,人性化设计,具备人机对话功能 多功能预警系统 系统具备故障监测、自动报警功能,可远程修复控制系统的各项错误乱码程序 定量定质定时取水 系统具备定时、定量、定质取水功能,可任意设置定量取水(0.5L-100L),定质取水(R0水、EDI水、UP水)定时取水(1min-60min),免除人工频繁手动取水等候 360°可移动取水手臂 配备取水手臂加脚踏取水功能,同时拥有三套控制取水功能,设备操作更加便捷、可靠 AI语音智能对话 具备AI语音智能对话,语音唤醒开机、关机、待机、取水 取水记录下载功能 支持历史系统记录查询,可保存两年取水记录,可通过USB远程读取数据 四路水质检测显示 具备“AK”专用四路水质检测和温度显示功能,可同时检测和显示:进水电导、RO水电导、UP水电阻、EDI水电阻 TOC实时检测显示 具备“AK”专用内置总有机碳量(TOC)检测装置与现实功能,设计符合USP要求检测范围0-999ppb,检测精度士1ppb,提供在线TOC检测 原装进口纯化滤芯 配备“AK”专用大容量核子级超纯化罐、DI纯化柱,水质稳定,寿命更长 智能液晶触控大屏 配备7寸智能电容屏,可以实时查看整机运行流程图加各项检测数据,操作简单、智能 封闭式一体化设计 系统采用中央一体式设计,无外置模块,占地面积更小系统集中化使安装、位移、维护更加便捷   ▎适用范围 ▎ 艾柯-专注水处理行业22年 生化分析、血液分析、微量分析、环境分析、理化检测分析 药物成分分析、基因研究、分子生物学、生命科学、组织培养 生物工程、动植物细胞培养、氨基酸分析、蛋白质纯化、毒理研究 IVF实验、DNA测序、毒理研究、ICP-MS、ICP GC-MS、LC-MS、HPLC、AAS、PCR、TOC等标准实验室研分析、检测用水    
成都唐氏康宁科技发展有限公司 2025-05-28
Ai视觉检测机器人
Ai视觉检测机器人是一款搭载了六轴工业机械臂、视觉人工智能和工业大模型的高科技设备,充分利用机械臂的多轴灵活运动、重复定位精度高等优势,主要用于复杂外形工业产品的缺陷检测,特别是汽车零配件、新能源、核电领域等高端制造、品控要求高的产品外观检测。
浙江航视智能科技有限公司 2024-08-17
轨道交通大数据分析服务平台
重庆轨道交通从单线运营向线网运营转型,其规模和复杂性提升的同时,也 对轨道交通的网络化管理和运营提出挑战。两路口、牛角沱、大坪等轨道交通站 点经常出现客流过度饱和状态,尤其是工作日早、晩高峰时段、大客流事件和突 发事件情况下。由于缺乏轨道交通路网内详实的客流分布特征和精准的客流预测 手段,运力配置方案、客运组织方案、地铁站内紧急突发事件的预警及疏散方案 也难以有效制定,致使乘客滞留、造成安全隐患。无论是从轨道交通运营安全角度,还是社会经济效益角度,以轨道交通客流 大数据为基础,依托公共交通大数据平台,分析客流分布特征,实现短期客流精 准预测,为运力配置、客运组织、突发事件预警及疏散提供有效保障,指导运营 优化,提高运输效率,控制运营成本,已成为全面提升重庆市轨道交通运营水平 亟待解决的重点、难点问题。
重庆大学 2021-04-11
轨道交通大数据分析服务平台
重庆轨道交通从单线运营向线网运营转型,其规模和复杂性提升的同时,也 对轨道交通的网络化管理和运营提出挑战。两路口、牛角沱、大坪等轨道交通站 点经常出现客流过度饱和状态,尤其是工作日早、晩高峰时段、大客流事件和突 发事件情况下。由于缺乏轨道交通路网内详实的客流分布特征和精准的客流预测 手段,运力配置方案、客运组织方案、地铁站内紧急突发事件的预警及疏散方案 也难以有效制定,致使乘客滞留、造成安全隐患。 无论是从轨道交通运营安全角度,还是社会经济效益角度,以轨道交通客流大数据为基础,依托公共交通大数据平台,分析客流分布特征,实现短期客流精 准预测,为运力配置、客运组织、突发事件预警及疏散提供有效保障,指导运营 优化,提高运输效率,控制运营成本,已成为全面提升重庆市轨道交通运营水平 亟待解决的重点、难点问题。 本成果以历史客流数据分析研究为起点,通过轨道交通客流预测,为轨道交通运营优化提供科学依据,以提高轨道交通服务质量,方便市民出行,为重庆市新发展需要创造更大经济效益和社会效益。
重庆大学 2021-04-11
AI医疗
1. 通过医院患者体检数据,进行大数据分析,找出特定疾病的隐性特征,并利用机器学习理论预测患者患病概率。2. 开发针对特定疾病诊断的深度学习模型,完成AI自动生成诊断报告,代替人工诊断,实现快速就诊。3. 开发出真菌AI
哈尔滨工业大学 2021-04-14
松鼠AI
松鼠AI,通过人工智能智适应学习系统,加上线下实际的学习场景,设立先进的教学模式,能够将优质教学送到全国各地,让全国的孩子在同等的情况下享受到公平的、优质的教育资源。
上海松鼠课堂人工智能科技有限公司 2021-02-01
精彩预告② | AI工具如何助力教育?第62届高博会将集中呈现AI教育工具
第62届高博会将于11月15-17日在重庆国际博览中心举办,主题为“职普融通·产教融合·科教融汇”。将设立6个企业展区和4个特色专区,举办50余场学术活动和8场特色活动,预计将吸引来自全国各地的1500余所高校的学科专业负责人、实验室专家、实训指导老师及高校教师参与。
中国高等教育博览会 2024-10-16
参展服务
中国高等教育博览会商业观众参观流程,参会代表参会流程,企业参展流程详情。
云上高博会 2025-03-01
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
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