微视店App:Ai语音即时传译+视频元宇宙购物平台

我们【微视店】App平台项目需要以下资源对接,各方共赢: 1.项目融资,包括风投、政府基金、企业机构、有实力的个人投资等; 2.全国多个分区落户,招募创始的事业合伙人; 3.寻求各种商会、协会、媒体、电台电视台、网上推广等渠道作为合作推广App平台,并享分成; 4.海外各个国家资源的合作,特别是帮助一带一路国家和华人华侨、留学生进入我们平台。 【微视店】App——全球视频&直播购物平台! 了解更多信息搜索【微视店】: http://t.cn/ReW20GY

融资1000万——面向科学量化运动训练的多模态融合运动分析系统

该项目通过整合AI视觉动作评估、体能数据化及多模态特征融合技术,解决多源数据运动捕捉分析难、运动表现进行难量化、运动反馈与建议依赖专业指导的难题,填补行业人工智能应用空白。

融资2000万——具身智能服务机器人研发及示范应用

该项目针对复杂的非结构化动态场景,研发具备多模态交互与自主操作能力的具身智能服务机器人,实现自主环境感知、流畅人机交互、智能决策与自然运动操作规划:1、任务驱动的模块化本体设计与形态协同优化机制。构建标准化接口与协议,结合AI设计和仿真优化,实现机器人的快速适配与性能调整。2、跨模态语义对齐与感知-行为融合的大模型框架。构建VLAM框架,多模态对齐,实现任务理解与动作规划,提升适应与决策能力。3、面向多形态机器人的统一大脑与控制策略迁移机制。融合VLM与MoE构建形态无关的统一决策中枢系统,实现多任务自适应与策略迁移。4、融合域自适应与安全约束的虚实迁移学习框架。构建高保真仿真环境,实现策略迁移与安全强化学习,提升迁移实用性和鲁棒性。5、多模态融合测试平台与全链路评估体系一体化设计。设计集成测试平台,融合多模态感知,构建评估体系,提升集成效率与可重复性。6、任务驱动的端到端应用部署与进化式自适应优化框架。建立全链路集成框架,构建跨平台协同机制,引入反馈闭环优化,加快系统部署转化。7、构建全流程协同的智能数据闭环。构建数据元模型,部署智能化工具链,搭建可视化协同平台,实现多模态数据协同与高效管理。

高效化系统化预测性维护技术

高效化系统化预测性维护技术

输电系统运行检测问题

输电系统运行检测的核心需求主要聚焦于保障输电的可靠性、安全性、高效性,及时发现并处理潜在故障隐患,确保电力稳定供应。具体如下: 设备状态监测:实时掌握输电线路、变电站内各类设备(如变压器、断路器、绝缘子、互感器等)的运行状态,包括温度、压力、振动、绝缘性能等参数。例如,利用红外测温技术监测变压器绕组和接头温度,判断是否存在过热故障;通过局部放电检测技术监测绝缘子的绝缘状况,及时发现潜在的绝缘缺陷。 故障诊断与定位:当输电系统发生故障时,能够快速准确地诊断故障类型(如短路、断路、接地等)和故障位置。借助故障录波装置记录故障发生时的电气量变化,结合故障分析算法,实现对故障的精准定位和原因判断,以便维修人员迅速进行抢修,减少停电时间和损失。 电能质量监测:监测输电线路中的电压偏差、频率偏差、谐波含量、电压波动与闪变等电能质量指标。电能质量问题会影响电力设备的正常运行和使用寿命,通过实时监测,及时采取措施进行调整和治理,确保为用户提供高质量的电能。 负荷监测与预测:实时监测输电线路的负荷情况,掌握电力需求的变化趋势。运用数据分析和预测模型,对未来一段时间的负荷进行预测,为电力调度和电网规划提供依据,合理安排发电计划和输电容量,避免出现过负荷或低负荷运行情况,保障电网的安全稳定运行。 环境监测与适应性评估:考虑输电系统所处的自然环境因素,如气象条件(温度、湿度、风速、雷击等)、地理环境(地形地貌、地质条件等)对输电设备的影响。安装气象监测设备和地质监测传感器,实时获取环境数据,评估环境因素对输电系统运行的影响程度,提前采取防护措施,如安装避雷装置、防风加固设施等,提高输电系统的环境适应性和抗灾能力。 通信与数据传输:建立稳定可靠的通信网络,确保监测数据能够及时、准确地传输到监控中心。采用有线通信(如光纤通信)和无线通信(如 4G/5G、卫星通信)相结合的方式,保障数据传输的连续性和实时性。同时,对传输的数据进行加密处理,防止数据泄露和篡改,确保数据安全。 系统集成与智能化管理:将各个监测子系统进行集成,实现数据的统一管理和分析。利用大数据、人工智能、云计算等技术,对海量监测数据进行深度挖掘和分析,实现对输电系统运行状态的智能评估和故障预警,提高运维管理的智能化水平和决策的科学性 。 分享

基于软电离质谱的聚合物结构检测技术

开发基于新型软电离质谱技术的聚合物结构检测技术,包括精确分子量与分子量分布分析、精细化学结构分析。

同时具有远红外波加热、旋磁马达震动按摩的技术开发

同时具有远红外波加热、旋磁马达震动按摩的技术开发

半导体行业标准、产品性能要求

半导体行业的标准与产品性能要求,围绕着技术、质量、可靠性与环保可持续性展开,核心需求可描述如下: 技术性能: 高集成度:在有限的芯片面积内集成更多的晶体管和电路元件,实现功能的多样化与小型化,提升单位面积的计算能力和存储容量,满足各类电子产品对轻薄便携与高性能的双重需求。 高速运行:追求更快的信号传输速度和更高的时钟频率,减少数据处理延迟,以适应大数据、人工智能、5G 通信等高速发展领域对海量数据实时处理的迫切需求。 低功耗:降低芯片在运行过程中的能耗,减少发热,延长电池续航时间,不仅符合节能环保的时代趋势,也有助于提升电子产品的稳定性和使用寿命。 质量标准: 卓越的良品率:确保生产过程中符合质量标准的产品比例达到极高水平,严格控制生产工艺中的每一个环节,从原材料采购、芯片设计、制造到封装测试,全方位降低次品率,降低生产成本,提升企业市场竞争力。 精确的尺寸精度:遵循严格的光刻技术节点标准,实现纳米级别的线宽控制和图案精度,保证芯片内部电路结构的精准构建,为实现高性能、高可靠性奠定基础。 稳定的参数一致性:保证同批次以及不同批次产品之间的电学参数(如阈值电压、电流增益等)高度一致,确保电子产品在大规模生产过程中的性能稳定性和兼容性。 可靠性要求: 长寿命:在复杂的工作环境和长时间的连续运行中,保持性能稳定,不易出现故障,满足航空航天、汽车电子、工业控制等对可靠性要求极高的应用领域的长期使用需求。 高抗干扰能力:具备出色的抗电磁干扰(EMI)和抗静电放电(ESD)能力,在各类电磁环境中正常工作,避免因外界干扰导致的数据错误或芯片损坏。 耐环境应力:能够承受高温、低温、高湿度、振动、冲击等恶劣环境条件,确保在不同地域和应用场景下都能可靠运行。 环保与可持续性: 绿色制造:在生产过程中减少对环境有害的化学物质使用,如含铅、汞等重金属以及挥发性有机化合物(VOCs),推广使用环保型材料和工艺,降低生产过程中的污染物排放。 可回收设计:从产品设计阶段考虑可回收性,便于在产品使用寿命结束后,能够高效地进行拆解、回收和再利用,提高资源利用率,减少电子垃圾对环境的压力 。 分享半导体行业标准和产品性能要求的发展趋势是什么?不同类型的半导体产品对性能要求有何差异?如何确保半导体产品在实际应用中的可靠性?

人工智能大数据与大语言模型应用集成技术

将人工智能大数据及大语言模型技术深度整合至其SaaS教务管理系统,旨在打造智能化办公与数据分析解决方案,提升教育管理效率与决策科学性,满足市场对智慧教育服务的迫切需求。

超薄注塑成型精密模具智能化升级技术

针对注塑成型过程中质量控制开环、工序间信息孤立等问题,致力于通过设备数据采集、机理建模与AI大数据深度学习等先进技术,实现超薄注塑成型精密模具的智能化升级,优化工艺参数,提升产品质量及生产效率,满足市场对高精度超薄注塑产品的需求。

基于证券交易规则的机器学习软件开发

需要基于人工智能、机器学习的算法实现解读交易规则文件要求(深交所债券交易文档)并实现软件的自动化测试用例的生成,减少人工编写测试用例的工作提升工作效率。

基层社会治理“一网统管”平台开发

利用云计算、大数据、人工智能等新一代信息技术,开发一个基层社会治理“一网统管”平台,实现社会治理要素信息的全景呈现和事项的高效闭环管理,提升基层社会治理的智能化水平。

AI质检系统开发

致力于将AI技术深度融入陶瓷制造的核心环节,旨在通过智能化手段提升生产效率、优化烧制工艺,并实现全自动化生产线的实时智能调整。同时,公司希望通过AI质检系统的建设,精准定位生产过程中的问题源头,进一步提高产品质量和生产效益。

超级虚拟轨道快运系统(SRT)相关技术

导向与定位技术: 精准感知:依靠先进的图像识别技术,能清晰分辨地面虚拟轨道线的细微标识与特征,在复杂光照(如强光直射、夜晚暗光、雨雾天等)及地面状况(如磨损、污渍、积雪覆盖等)下,也能精准识别。同时结合高精度北斗定位,确保定位精度在厘米级,实时获取列车精确位置。 融合技术:实现图像识别与卫星定位等多源数据的深度融合,有效互补不同技术短板,提升导向与定位的稳定性和可靠性,降低外界干扰影响。 动力与储能技术: 高效动力:采用永磁同步电机等高效动力设备,实现分布式动力配置,优化动力输出与协同控制,保障列车在不同路况(如爬坡、转弯、加速、减速)下都能稳定运行,具备至少 13% 的爬坡能力,满足城市复杂地形需求。 先进储能:使用高能量密度锂电池,实现快速充电,充电 10 分钟续航达 25 公里以上;探索氢燃料电池技术应用,提升续航能力至 200 公里以上,还需优化储能系统管理,确保安全稳定运行。 转向与行驶控制技术: 灵活转向:运用全球首创双冗余全电控电驱转向控制技术,实现全轮电驱转向,降低转向内轮差,使列车最小转弯半径达 15 米,能灵活通过狭窄街道和弯道,提升在复杂城市道路的通行能力。 智能行驶:通过自动循迹系统,结合车辆动力学模型与传感器数据,实时调整行驶参数,实现列车沿虚拟轨道自动行驶,保障运行安全,提升运行效率和舒适性。 通信与信号技术: 车地通信:利用 5G 等先进通信技术,构建高速、稳定、低延迟的车地通信链路,实现列车与控制中心间大量数据(如运行状态、位置信息、故障诊断等)的实时传输,为列车运行控制和调度指挥提供支持。 信号优先:开发车、地、人信号耦合技术,使列车在路口能获取优先通行权,根据交通流量和列车运行情况,动态调整信号灯时长,减少等待时间,提高运行速度和准点率。 车辆集成与系统优化技术: 系统集成:对各子系统(如动力、转向、制动、通信、信号等)进行模块化设计与高度集成,明确各模块功能与接口标准,确保系统间协调运行,便于安装、调试、维护和升级。 智能运维:构建智能运维系统,运用大数据分析、人工智能、物联网等技术,对列车运行状态实时监测、故障诊断与预测,提前预警潜在故障,制定合理维护计划,降低运维成本,提高运营可靠性 。 分享

智能化分布式空气净化机的优化改进

净化效率提升: 高效净化技术升级:研究和采用更先进的过滤技术,如静电吸附、光催化氧化、活性炭改良等,提高对各类污染物(如 PM2.5、甲醛、细菌、病毒等)的去除效率,确保在单位时间内净化更多的空气。 气流优化设计:优化空气净化机的风道结构和风机性能,使空气能够更均匀、快速地流过净化模块,减少净化死角,提高整体净化效果。 智能控制优化: 精准环境感知:配备更灵敏、全面的传感器,实时监测空气中的污染物浓度、温度、湿度、挥发性有机化合物(VOCs)等参数,为智能控制提供准确的数据支持。 智能联动与自适应控制:实现多台空气净化机之间的智能联动,根据不同区域的空气质量状况自动调整运行模式和工作强度;具备自适应控制能力,根据环境变化和用户需求自动优化净化策略。 远程控制与交互:完善手机 APP 或其他智能终端的远程控制功能,用户可以随时随地对空气净化机进行开关、调节参数、查看运行状态等操作;同时,提供友好的交互界面,方便用户了解空气质量和设备运行情况。 系统稳定性增强: 硬件可靠性提升:选用高品质的电子元件和机械部件,提高设备的耐用性和稳定性,减少故障发生的概率;加强设备的散热设计和防护措施,确保在不同环境条件下都能正常运行。 软件系统优化:优化智能控制软件的算法和架构,提高系统的响应速度和稳定性;具备数据备份和恢复功能,防止因数据丢失导致设备运行异常。 网络稳定性保障:对于分布式空气净化机系统,确保网络连接的稳定性至关重要。采用可靠的无线通信技术(如 Wi-Fi、蓝牙 Mesh 等),并具备网络故障自动检测和恢复功能,保证设备之间的数据传输和控制指令的正常下达。 节能环保改进: 能效优化:通过优化风机转速控制、净化模块工作模式等,降低设备的能耗,在保证净化效果的前提下实现节能环保。 环保材料应用:在设备制造过程中,选用环保、可回收的材料,减少对环境的影响;同时,优化净化模块的使用寿命和更换周期,降低废弃物的产生。 用户体验提升: 噪音控制:采用先进的降噪技术和静音设计,降低设备运行时产生的噪音,为用户提供安静舒适的使用环境。 便捷维护:设计易于拆卸和更换的净化模块,方便用户进行日常维护和保养;同时,提供设备维护提醒功能,确保设备始终处于最佳运行状态。 个性化定制:根据用户的不同需求和使用场景,提供个性化的净化方案和功能设置,满足用户多样化的需求。

湿巾设备智能化与自动化程度提升技术研发

公司致力于提升生产线的智能化与自动化水平,以应对当前全自动湿巾生产线在智能化程度、设备速度和精度方面的不足。公司旨在通过构建完整的生产线智能控制系统,实现生产过程的集中管理、实时监控与自动优化,同时解决因设备性能限制导致的产品质量缺陷问题。

正射栅格数据自动矢量化为地形图

正射栅格数据自动矢量化为地形图,核心需求围绕数据处理、算法应用、精度保障、功能实现以及系统兼容性与扩展性展开,以下为详细描述: 数据处理:能够快速读取各类格式的正射栅格数据,如常见的 TIFF、JPEG 等,支持多波段数据。针对不同来源、分辨率和质量的正射栅格数据进行预处理,包括去噪、增强、几何校正、配准等,去除图像中的噪声干扰,提升图像的清晰度和对比度,确保栅格数据的地理位置准确无误,与实际地形精确匹配。 算法应用:运用先进的边缘检测算法,精准识别正射栅格图像中各类地形要素的边缘,像道路、河流、建筑物轮廓等;利用特征提取算法,提取地形要素的关键特征,如地形的高程特征、地物的形状特征等;借助分类算法,对不同的地形要素进行分类,比如将植被、水体、建筑物等区分开来。同时,要不断优化这些算法,以适应复杂多样的地形和地物情况,提升矢量化的准确性和效率。 精度保障:矢量化结果需达到较高的精度标准,平面位置精度和高程精度要满足相关地形图绘制的规范要求,例如在大比例尺地形图绘制中,平面位置误差控制在极小范围内,高程精度也能准确反映地形起伏。通过引入精度评估机制,对矢量化结果进行实时或事后精度检测,一旦发现精度不达标,能及时调整参数或重新处理。 功能实现:自动识别并矢量化多种地形要素,涵盖等高线、水系、道路、居民地、植被覆盖区域等,确保地形图要素的完整性;将矢量化后的地形要素按照地形图的标准分层存储和管理,方便后续的编辑、查询和分析,例如等高线存放在等高线图层,道路存放在道路图层;为用户提供直观、便捷的交互界面,支持用户对矢量化结果进行手动编辑和修正,比如对错误的地物边界进行调整,补充遗漏的地形要素等。 系统兼容性与扩展性:系统能与常见的地理信息系统(GIS)软件无缝对接,实现数据的共享和交换,方便用户在不同的 GIS 平台上进行进一步的分析和应用;具备良好的扩展性,可根据未来业务发展和技术进步,方便地添加新的功能模块或算法,以满足不断变化的需求,如后续集成更先进的人工智能算法,提升矢量化的智能化水平 。 分享

关于软件信息领域的政策协同需求

关于技术研发扶持、产业园区合作、专项补贴与基金、税收优惠融资支持方面的政策协同需求