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。

1、产品介绍 AI人工智能语音与机器视觉应用系统是一款集成AI语音、机器视觉、深度学习基础、嵌入式Linux于一体的高端教学科研实验平台。 整个教学平台由实验箱高性能嵌入式主板够成，高性能嵌入式核心板采用高性能64位ARM处理器，标配4GB DDR3内存和16GB闪存，可运行ubuntu、android、linuxqt等多种操作系统，可满嵌入式linux和AI应用开发。 平台采用多核高性能 AI 处理器，预装 Ubuntu Linux 操作系统与 OpenCV 计算机视觉库，支持 TensorFlow Lite、NCNN、MNN、Paddle-Lite、MACE 等深度学习端侧推理框架。 提供多种应用外设与丰富的机器视觉、AI语音、深度学习实战应用案例，如语音前处理（声源定位、语音增强、语音降噪、回声消除、声音提取）、语音活体检查、语音唤醒、语音识别、语音合成、自然语言处理、声纹识别门锁、语音智能家居、手写字识别、人脸识别、目标检测、端侧推理框架、图像识别、人体分析 、文字识别、人脸门禁控制、车牌道闸控制、手势家居控制等，通过案例教学让学生掌握计算机视觉与深度学习的基本原理和典型应用开发。 2、产品特点 （1）先进性 性能卓越：搭载AI嵌入式边缘计算处理器RK3399，配备4GB RAM与16GB存储空间，以及6英寸高清电容触摸屏，确保流畅的用户体验。 高效运算：配NPU协处理器模块，专为神经网络模型设计，提供高达8 TOPs@300mW的运算能力。 接口丰富：提供双路0、四路USB2.0、RS232、RS485以及多种嵌入式拓展接口，满足多样化的外设连接需求。 （2）扩展性 定制化设计：所有硬件单元均采用模块化设计，支持根据具体需求进行定制化选型和搭配。 项目套件丰富：提供多种可选的项目套件模块，支持完成多样化的AI应用场景设计和创新。 智能网关平台：智能边缘计算网关平台配备了包括GPIO、ADC、IIC、UART、PWM、SPI在内的常用接口拓展，增强了平台的适应性和灵活性。 （3）包容性 多功能应用：实验平台适用于人工智能、嵌入式系统、物联网、移动互联网、智能硬件等多个学科的实验教学，提供全面的教育资源。 课程与实验：支持包括Python程序设计、嵌入式Linux操作系统、机器视觉技术、自然语言处理、神经网络原理、无线通信、Android应用技术、物联网中间件、AIOT应用实训等在内的丰富课程和实验。 专业融合：平台在硬件设计上实现了物联网、人工智能和嵌入式技术的兼容性，提升了实训设备的复用率，有效解决了学校实训室空间和资金的限制问题。 AI语音与机器视觉应用系统致力于解决学校在开设人工智能课程时面临的师资、教学资源、实训资源、设备以及与行业应用对接的挑战，实现了产学研创一体化的教育模式 3、应用 系统支持多个工业化的应用场景，以智慧家居、智慧停车场、智慧门禁、智慧交通、趣味AI、智慧工地六大应用场景，及基于六大应用场景的20多种小AI应用场景。所有的应用场景及业务子项功能，均来自真实的人工智能行业应用。 4、配套 该产品除完整的软硬件系统外,还配备针对设备完整的人工智能实训指导书完整丰富的教学实训素材资源、以及基于设备系统的人工智能教学视频光盘。本产品提供免费的安装部署服务和设备实训培训服务。

产品详细介绍 微视酷AI英语机考教室将自然语言处理、虚拟现实、图像识别等多项技术应用于K12英语日常听说教学与评测场景，以学生为中心，为学生制定私人化的学习路径，让创客教育渗透在英语日常教学中，让广大学生用户在提升英语成绩的同时，感受高科技的魅力，激发学生的学习兴趣和热情，成为国内英语创客教育的先行者之一。 方案特色 1.顺应中高考英语听说机考发展大势，可用于电脑端、移动端，通过语音识别技术和A I算法提高口语发音的精准度 2.以学生为中心，根据学生的学习状态、学习水平、学习进展调整教学内容，包括听说作业、自主练习、模拟考场等各种场景 解决问题： 1.以较低的成本获得了高质量的教育，让学生公平地接触到最优质的英语教育资源 2.以AI老师代替人工教师，避免重复繁琐的工作，提高教师英语教学效率

AI智能称重台用于打造一个按量计算营养数据、提供膳食建议、超量预警、能培养节约意识、光盘行动的节约型数智化健康食堂。 自助取餐，按重计价，按需取餐，就餐者可选择性更多，并且避免就餐者多拿，真正做到光盘行动；可减少80%以上厨余垃圾！ 即拿即走，全程无感体验；系统自动生成订单，形成营养数据报表，提供膳食建议。 减少传统餐厅经营模式下50%的前厅服务人员数量，提升20-22%翻台率和营业额。 

奥威亚AI，具备云计算能力，并以SaaS云服务的方式快速部署，满足客户即买即用的需求。

多架构建模软件基于多架构统一建模语言KARMA开发。KARMA语言是一种可读文本式语言，多架构建模指在软件中采用一种建模语言及技术实现多种架构描述及表达的方法。基于KARMA语言，可以实现基于模型系统工程相关语言建模，架构驱动，代码生成，系统行为动态描述，指标分析及验证，数值分析，支持数据显示化（表格，甘特图）、二维固定语法展示及三维固定可视化建模，与工业本体的互转化。 本项目可解决航空、航天、防务、船舶等领域复杂装备研制过程中存在的子系统多、不同部门人员专业语言不通、开发沟通过程困难等问题。用户在基于模型的软件工具环境中，高效的建立各种专业模型，进而实现复杂装备产品开发过程中的自动化开发。 使用本项目不仅可以在系统开发的早期阶段形式化其需求、功能、逻辑、架构等视点，还可以在系统方案初步确认前的概念设计阶段检查系统设计是否满足需求规范，从而极大地降低产品开发的成本与风险。 本项目相较目前市场上现有产品，支持更多建模功能，并可兼容十余种建模语言，具有良好的可扩展性。

本项目主要研究基于 UPDM 的装备体系结构建模特征，研究与开发装备需求分析与体系结构建模工具，支持体系结构建模框架设计和体系结构建模方法，为装备需求分析和体系结构论证提供技术支持。 项目关键技术：流程动态配置、UPDM 框架实现、元模型及数据模板

集成3D模型、视频、图片等各种素材，提供场景编辑、交互流程设定、渲染等功能，以实现3D模型自动重建的目标。 利用人工智能技术，构建模拟计算的算法和模型，根据数据实时进行仿真计算。 上传一张图片，可以在1分钟以内快速生成三维模型素材。 上传一段视频，可以在1个小时以内快速生成精细纹理三维模型素材。 支持本地化部署，支持分布式部署建模，支持大批量用户同时在线访问。 可实现实体设计、草图绘制、参数化建模和模型编辑功能。 支持导入*.glb、*.stl、*.obj、*.gltf格式模型。 可输出*.glb、*.stl、*.obj、*.gltf格式模型。 全方位的3D场景，上下、左右、前后360度观察模型所在环境，展示效果更逼真。 可以通过造型表面上的多个点来控制造型变形； 可对造型进行扭曲、折弯、锥度等多种变形处理。 可实现边学习边实操的教学模式，支持创建学习资源或教学课件。 可直接在软件里拖曳云盘中的三维模型，也可以将软件中模型直接上传到云盘。 系统采用PBR材质，基于物理的着色技术，最大程度还原工作环境，提高用户沉浸感； 采用LOD技术处理复杂场景的绘制，使软件运行更加流畅，分层级处理系统渲染效果； 采用三维模型构建场景及物体，物体多边形面数(poly)控制在≤30 万面，基础包大小＜50MB，支持多种分辨率(1280×720，1600×900，1920×1080)确保用户体验； 实训场景内模型无闪面、重面、破面，不能有多边面，保证场景演示无闪烁现象； 场景烘焙无曝光过度，无黑边现象，采用PostProcess进行场景后处理，真实逼真； 虚拟人物满足人设需求，着装符合角色身份； 虚拟人物能自主控制，具有多种动作，动作自然，可模拟操作主要过程；

产品详细介绍请登录 中国科学软件网 了解更多WMS软件信息和报价。完整一体化流域解决方案 GIS工具 基于网络的数据采集工具 地形数据输入和编辑工具 自动描绘集水区&水文建模 支持大多数行业标准的水文模型入门水文建模向导 水工建模&泛滥平原填图 雨水道建模 2D（分布式）水文学 综合FHWA水力计算软件 将WMS动画导出到Google Earth自动描绘集水区&水文建模 使用数字地形数据自动描绘分水岭和子流域。 自动计算几何盆地数据，比如面积、斜坡、平均海拔和最大流动距离等等。 用少量的输入，计算水文流域数据，如集流时间、曲线数和入渗参数。 行业标准方程用来计算子流域滞后时间和集流时间，这些都包括在WMS中。 添加任意数量的内部出口点并且让WMS自动将流域细分。 操纵流网络来代表人为特征或流域中提议的变化。 覆盖派生盆地边界来匹配您的流域知识。 支持大多数行业标准的水文模型  WMS水文学许可证包括以下行业标准的水文模型接口：  HEC-1   HEC-HMS   TR-20   TR-55   推理计算法  MODRAT   OC (Orange County, California) Rational  OC水道测量  HSPF  国家河流统计  为一个模型和WMS中支持的任何其他模型的转变和比较流域发展结果  读取和比较观察到的水位标高与计算出来的水位标高     水力建模&泛滥平原填图  定义一个流中心线和海岸站  定义横截面位置  自动切割横截面并从海拔和地面材料数据得到Manning粗糙度值  导出横截面到HEC-RAS或者简化的溃坝水力模型中  运行水文模型并回到WMS中读取水位标高  从水利模型中读取水表面标高数据或手动输入已知的水位标高  用数值地形数据和水表面标高数据点来创建洪水泛滥程度和深度图  从任何WMS支持的水文模型到HEC-RAS水文模型中链接峰值水流或完整的水位图     雨水排水建模  绘制一个雨水排水管网络或者从GIS中导入一个网络  从潜在的标高数据来计算水位高度、长度和管道倾斜度  让雨水排水管网络跟水文模型数据链接  导出水文模型数据和雨水排水管网络到EPA-SWMM 或者XP-SWMM  导入现有的EPA-SWMM 或 XP-SWMM文件到WMS中     二维（分布式）水文学  WMS支持的二维模型有：  美国陆军工程兵（USACE）GSSHA模型  HMS版本的准分布式MODClark 方法  洪水预报（在整个2D域的深度和速度）  雷暴雨（局部降雨）洪水分析  地表积水和渗透分析  湿地建模  土地利用变化的影响建模  地下水/地表水作用建模  沉积物和污染物建模     导入您所需的  USGS DEMs: 从USGS下载和使用任何格式的DEM  USGS NED数据——无缝的海拔数据能够被下载和读取到WMS中。  ArcGIS光栅（ASCII格式）—以网格形式从ArcGIS中读取海拔数据或者属性资料数据  ESRI形文件—读取所有的框架和属性到WMS中  DXF和DWG CAD文件—WMS现在支持最新版本的DXF和DWG  TIFF,JPEG图像档案—图像与地球参考信息能够通过WMS读取  ArcGIS 支持的任何数据能够被读取到WMS中（需要ArcGIS许可证，与ArcGIS10.0兼容）