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4
-ADPA
化学名称:4- 氨基二苯胺CAS 注册号:101-54-2产品规格: 外观 灰色至紫褐色液体或固体 纯度 (GC), % ≥ 99.0 熔点 ( 初熔 ),° C ≥ 70.0 结晶点 ,° C ≥ 71.5 加热减量 (65-70° C ),% ≤ 0.20 灰分 ,% ≤ 0.12 ◆ 用途: -4-ADPA用于生产对苯二胺类橡胶防老剂4010NA、4020等。 ◆ 包装条件:200kg/铁桶
山东圣奥化学科技有限公司
2021-09-10
芮彩A
4
扫描仪-R1000
中亿启航数码科技(北京)有限公司
2026-04-13
4
,
4
'-二氨基苯磺酰苯胺合成
技术背景: 4,4'-二氨基苯磺酰苯胺已广泛来用替代联苯胺类化合物,市场需求较大,是合成酸性黑210、酸性黑234、酸性黑242、部分活性染料 和直接染料的中间体。 主要原材料:退热冰、氯化亚砜、对苯二胺、氯磺酸、液碱 结构式: 技术水平: 污染物分析:每吨产品产废水约5吨,COD在5000ppm左右应用领域: 设计规模50吨/年,年净利润在300万元左右。主体设备及投资预 算约70万元。
上海交通大学
2021-04-11
TIFFEN
4
*
4
ND1.5全面减光镜
产品详细介绍
德维尼(北京)科技有限公司
2021-08-23
新冠肺炎疫情
AI
话题分析平台
RealAI首席执行官田天表示,新冠肺炎疫情暴发以来,各大媒体网站、社交平台上关于疫情的话题热度持高涨。在此环境下,信息的高效传播成为重要诉求。一方面,相关部门需要全面了解公众对疫情的话题讨论,辅助决策优化的同时也利于开展引导工作;另一方面,公众亟需第一时间获得最权威、最实时、最准确的疫情动态。分析称,互联网成为这次疫情主要的“信息源”平台,传播模式更是基于人手一机的“自媒体”,信息流不仅降低了大众获取信息的“信噪比”,更滋生出不同程度的谣言。据介绍,“新冠肺炎疫情AI话题分析平台”通过对多渠道海量媒体信息进行自动抓取采集、识别分析,解决了传统信息检索过程中因消息源头繁杂、消息过多、检索意图不明确而产生的困扰。同时,基于大数据分析和AI建模,自动识别出近期热点话题、新闻追踪和话题导向、地区关注度变化,为用户第一时间推送全网话题最新动态,满足用户对疫情舆情监测的需求,为作出正确舆论引导提供分析依据。
清华大学
2021-04-10
新冠肺炎
AI
辅助诊断系统
华中科技大学电信学院联合华为云等团队,研发并推出了新型冠状病毒感染的肺炎AI辅助医学影像量化分析系统。 华中科技大学电信学院白翔教授、许永超副教授等负责的华中科技大学-华为智能创新实验室积极发挥自身优势,针对新冠肺炎与华为云等团队共同研发出AI辅助医学影像量化分析系统,目前取得了有效进展。针对患者胸部CT影像中呈现多发小斑片影、多发磨玻璃影、浸润影、肺实变等特点,许永超等提供了基于纹理感知的病灶分割核心算法支持,该算法可实现单病例全自动精准量化结果的秒极输出,大幅提升了诊断效率,减轻医生诊断的繁重负荷。结合临床信息,系统可以辅助医生更高效地区分新冠肺炎的早期、进展期与重症期,有利于早期筛查与防控。同时,对于确诊病人,基于对多次复查影像数据的量化分析,医生能够有效评估病情进展及用药疗效等情况。
华中科技大学
2021-04-10
极低功耗
AI
语音(声纹)识别芯片
成果介绍在微瓦级极低功耗的情况下,芯片可以应用至智能手机、可穿戴智能设备、小家电、大家电、玩具及车载等众多场景中。技术创新点及参数神经网络拓扑/计算精度动态自适应的系统架构,基于事件驱动的精度可控数模混合近似计算电路,实现面向各种背景噪声的场景自适应低功耗智能计算。基于22nm工艺,实现微瓦级(< 10uW)极低功耗下的高精度关键词语音识别样片验证,相比目前最新研究成果,硬件能效提高近3倍,且支持各种噪声下的高精度识别(Noise-robust recognition),相关研究成果已发表在电路与系统领域顶刊IEEE Transactions on Circuits and Systems I: Regular Papers。市场前景可集成和使用在对手机、可穿戴设备、智能家居等多种应用场景的智能终端产品。产品当前已经在实验室完成样品测试,各项功能都处于行业优秀水平;芯片目前技术参数可以达到支持离线语音唤醒功能,支持5个唤醒词和10个命令词,还支持声纹识别。它支持3-5m的远场语音唤醒和识别,工作频率为50MHz,延迟不到10ms。
东南大学
2021-04-13
基于视频画面的
AI
自动分析技术
项目背景:随着国家政策的引导,城市的发展,各种建 设工程规模不断扩大,如何搞好现场施工现场管理,降低事 故发生频率,杜绝各种违规操作和不文明施工现象一直是施 工企业、政府管理部门关注的焦点。利用现代科技,AI 识别 技术,优化监控手段,实现对工地现场的各类问题实现实时 的、全过程的、不间断的监管。目前在工地智慧监管方面, 已经实现了对人员安全帽、危险区域的入侵等方面的视频监 控及 AI 分析,但是在对施工周边围挡监控、施工现场地面 硬化监控、施工现场物料堆放覆盖监控、施工现场出入车辆 清洗状况监控,AI 分析系统无法到达准确及有效的分析。需 要通过建立有效的数据模型,应用 AI 分析算法,实现对以 上问题的准确分析。 所需技术需求简要描述:1.AI 人工智能机器视觉分析 “深度学习”技术,实现视频分析、视频编解码等技术。2. 采用深度学习,高效识别准确率超 99.5%,支持目标大小阈 值设定,对光线、极端天气等不同应用场景环境适应性强, 检测速度快,运算成本低。 对技术提供方的要求:1.具有成功的 AI 识别、深度学习 方面的成功案例。2.对人工智能、大数据分析具有深入的研 究。3.技术方案成熟可靠稳定有创新思维,不涉及知识产权 侵犯。
青岛一凌网集成有限公司
2021-09-09
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
AI
一卡通综合管理平台
强智AI一卡通综合管理平台,针对传统校园一卡通运营弊端,以移动互联网、大数据、人工智能、人脸识别等为核心,搭建“一卡一码一账号”无感支付的新型一卡通平台,对学校食堂消费、水电缴费、门禁管理、图书馆管理、校车服务、校内医疗、自助文印等进行一体化运营和管理,完善学校管控,为广大师生提供便利的校园生活,实现更便捷、更开放、更安全、更协同的现代化校园生活。
湖南强智科技发展有限公司
2021-02-01
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