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。
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，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
本项目围绕新能源汽车热管理系统数字化、智能化研发升级需求，针对行业长期存在的痛点问题，聚焦“设计-仿真-优化”全链条协同，深度融合多物理场耦合分析、人工智能与机器学习技术，构建包含整个汽车热管理系统的一体化协同开发平台，推动产业转型升级。
本项目聚焦低空无人机系统的智能化演进，旨在提升无人机在复杂环境中的自主飞行、安全性、环境感知与目标检测能力，解决低空经济应用中的技术瓶颈，推动低空无人机在智慧城市治理领域的广泛应用，重点突破四大核心技术
产品: 多模态人脸技术预测平台及应用。以自研人脸大模型为基座，纵向垂直深渡开发形成无创体检机器人，轻体检服务，人脸还原，主动健康方案等产品层次矩阵。 产品应用于健康: 通过人脸大模型提供多维度健康雷达预警，引导健康和疾病早期非药物干预的主动健康模式，最后对人群健康精准画像资提供健康星链服务。 产品应用于安全: 通过人脸大模型结合全球独有的DNA人脸还原技术，是构建全新“生物安全”系统。 上海某智能科技有限公司融资需求3000万。
行业背景-国产替代，积极响应国家号召，弥补医用电子软镜国产替代的不足，目前我国内窥镜的国产替代率不足5%，国产替代迫在眉睫； 1、当前国内内窥镜市场中，日本三大品牌（富士、宾得、奥林巴斯）市场占有率达95%； 2、中国内窥镜器械市场规模于2019 年达225.1 亿人民币，其中支气管电子镜市场规模仅低于消化道内镜，居于第二； 3、2018 年支气管内镜市场规模为50.13 亿人民币，2022年增长到70.51 亿人民币，年增长率约9%； 4、我们将会以价格和人工智能技术优势实现国产替代。（人工智能+白光技术>=日本细胞内镜/NBI技术） ⼀个三流的内窥镜有了⼈⼯智能就变成了⼀个⼀流的内窥镜。早发现⼀例早癌，可以拯救⼀条⽣命，挽回⼀个家庭和家族的负担。 因此，国产的人工智能全呼吸道辅助诊断系统前景良好，具有很大经济效益。 该项目需求融资2000万元。 拟释放股权10-20%，主要用于产品研发、取证。
我国越来越重视工业互联网的发展,传统的工业互联网受到数据资源和复杂度的影响无法实现高效的数据资源管理,因此需要基于云计算设计新的工业互联网数据资源管理平台,硬件部分设计Intel Sandy Bridge处理器,主储存器以及P M U信息收集器,软件部分首先设计工业互联网数据资源管理架构,其次基于云计算设计数据资源管理功能模块,最后设计数据库,实现工业互联网数据资源管理.工业互联网平台的建设对于企业实现数字化转型非常重要。通过优化生产过程、降低成本、提高产品质量和推动智能制造等方面的作用，工业互联网平台可以帮助企业提升竞争力，适应市场变化，实现可持续发展。因此基于云计算的工业互联网数据资源管理平台的开发具有巨大潜力和美好前景。
随着人工智能技术的不断发展和应用，交互式人工智能解决方案市场规模呈现出快速增长的趋势。越来越多的企业和机构开始意识到人工智能技术的重要性，并积极投入到交互式人工智能解决方案的研发和应用中。 根据数据显示：2020年市场规模为408亿元，随后几年持续增长，预计到2024年达到942亿元。整体呈现快速上升态势，反映出中国交互式人工智能解决方案市场发展迅猛，需求不断扩大，基于人工智能算法数据交互系统的开发具有广阔的发展前景和潜力，现有系统开发合作需求。
随着数字化时代的到来，工业互联网已经成为了现今产业界最重要的一个发展方向，同时也是各大企业在数字化转型中必须经历的一个必要阶段。在工业互联网的背景下，如何进行数据整合与分析便成为一个重要的问题。工业互联网是指利用物联网、大数据、云计算、人工智能等技术手段，将制造业与互联网融合在一起，建立起一种基于互联网的工业生态系统。通过互联网技术的支持，企业可以实现数字化、网络化、智能化的升级，推动工业生产创新和智能化转型。因此，开发工业互联网测试数据交互整合系统，能够很好解决传统系统中数据整合存在的问题，前景巨大。
呼吸疾病诊疗核心痛点： • 呼吸疾病诊疗手段单一 • 诊疗设备价格昂贵、操作复杂 • 患者缺乏居家监测与管理 根据Precedence Research的研究预测，2022年全球呼吸疾病即时医疗诊断设备市场规模已达到900亿人民币，预计2030将突破2000亿人民币，中国将占有全球25%以上的市场份额。 呼吸类疾病患者巨大，千亿的院内外市场。 因此，针对呼吸疾病SaaS平台技术开发具有良好前景。
信息技术变革的新时代，万物互联大势所趋，云计算、大数据、人工智能、边缘计算和物联网成为备受关注的新兴行业。 随着5G的加速，移动设备对物联网网络的访问将显著增加，并且越来越多的物联网数据将掌握在越来越多的人手中。越来越多的公司抓住机会，率先起航，升级到新的物联网。 物联网不再是未来的技术，而是逐渐成为当今数据驱动型经济的基础和支柱，蕴含巨大机遇。 《互联网周刊》和eNet研究院发布了《2020年中国物联网公司百强排行榜》，其中华为、阿里巴巴和海尔位居前三，新华三、海康威视、中国移动物联网、小米物联网和其他事情网络公司紧随其后。 未来智能化世界有三大机会，会产生世界级公司： 第一是芯片 第二是信号，比如目前连接用的是5G信号（国家会让通道变成公共服务产品，而非巨大盈利机器） 第三是服务，就是包括操作系统在内的服务，更包括零售服务（零售业变现容易） 未来，物联网行业的领跑者，让我们拭目以待。 所以我们需要招募以下人才 帮助我们共同成长！ 软件编程工程师 3人 软件测试工程师 2人 电气工程师 1人
在智能化施工机器人技术研发合作中，企业有着多方面的需求。技术突破上，需融合激光雷达与摄像头等多种传感器技术，利用激光雷达快速构建施工现场三维空间模型并精确测量距离，结合摄像头捕捉丰富视觉纹理细节，达成高精度环境感知，清晰呈现地形起伏、障碍物分布及施工材料堆放位置；借助先进图像识别算法深入学习各类施工材料特征与不同施工目标特点，精准辨别施工材料与目标，为后续施工操作提供准确依据。
一种可以连续监测血流速度，脉搏波，心率，血压和心电图的可穿戴产品。
工程造价数字化生产技术：利用BIM技术、云计算、大数据、物联网、移动互联网、人工智能区块链等技术实现管理。
寻求技术合作，致力于打造智能化施工管理系统。当下施工管理面临诸多难题，传统管理模式效率低下，依赖人工记录与沟通，信息传递滞后且易出错，导致施工进度难以精准把控，时常出现延误。同时，资源调配缺乏科学规划，人力、材料、设备等资源浪费现象严重，增加了施工成本。施工现场安全管理也存在漏洞，难以实时监测安全隐患，对工人的安全保障不足。
对自研的“灵工谷”平台进行整体的技术研发升级，优化系统性能、提升用户体验、加强数据安全及增加平台功能的拓展性和可维护性
随着人工智能和机器人技术的快速发展，智能机器人在医疗康复护理生活中的应用需求越来越大。老龄化中重度护理领域，康复和护理都变得不可或缺。智能机器人替代人工的价值越来越明显并变得刚需。康复师的重要性在医疗领域越来越重要，术前术中术后。轻量级机械臂的技术可用性具有高性价比的落地可能。智能机器人场景化的技术更易于实现有效人机交互，加强可落地性）。以医疗机构为目标，高端应用市场，减轻医院中专业康复师的工作负荷，减少专业康复师的短缺性，更普惠地应用在多级医疗机构中。
传统听诊器作为古老的诊断设备，在现今科技型世界已经渐渐出现弊端： • 医生听诊学习时间长 • 人耳的局限 • 医生判断，主观（人耳听诊二级杂音敏感度47%-69%,特异性58%-75%.） • 只能做定性分析，无法量化 • 无法形成数据，积累经验，做分析 在如今的5G时代，云技术和人工智能将为听诊器插上科技的翅膀翱翔。心肺音辅助诊断与筛查AI算法开发将有很大的潜力和市场。