异构计算互联体系结构系统设计
开展异构计算互联体系结构研究与系统设计工作
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【2025年泉州市揭榜挂帅榜单】低端乌龙茶的降苦降涩、提质增香新工艺：将生物、物理、食品加工技术融入茶叶加工工艺中，提味增香，提升品质一至二等级以上。 低质乌龙茶（副产品）高值化加工新技术：多学科交叉融合应用，通过现代光电传感及控制技术融合茶叶加工过程，提高产品一致性和质量稳定性。 开发多元化、功能化新产品：基于AI大模型融入茶产品多元化开发过程，建立本项目研发AI大模型，为成果转化提供支撑。
【2025年泉州市揭榜挂帅榜单】低端乌龙茶的降苦降涩、提质增香新工艺：将生物、物理、食品加工技术融入茶叶加工工艺中，提味增香，提升品质一至二等级以上。 低质乌龙茶（副产品）高值化加工新技术：多学科交叉融合应用，通过现代光电传感及控制技术融合茶叶加工过程，提高产品一致性和质量稳定性。 开发多元化、功能化新产品：基于AI大模型融入茶产品多元化开发过程，建立本项目研发AI大模型，为成果转化提供支撑。
翠智能拥有自主研发的植物生长AI模型的农业种植数字化控制云平台，其基于LoRa的网关集广域通讯、局域自组网、边缘计算、集成电路控制系统、LoRa基站为一体，快速建立完善的物联网通讯和控制系统。滴翠智能的AI智能物联网系统，可以自组网，形成从“采集——分析——策略——执行”的AI自主决策程序化解决方案，或无线远程控制的人工监控方案，为智慧农业提供完整的智能化解决方案，现面向农业领域寻找项目合作。
【2025年泉州市揭榜挂帅榜单】铝合金6105F型材的抗拉强度和延伸率两个指标具有负相关关系，即，高抗拉强度低延伸率，或低抗拉强度高延伸率，技术难题主要在于如何同时提高抗拉强度和延伸率。挤压工艺（温度和挤压速度）对铝合金6105F型材内部微观组织和晶粒尺寸的影响，以及后续固溶热处理中热处理温度和时间对铝合金6105F型材抗拉强度、屈服强度和延伸率的影响。采用实验和理论分析相结合的方法获得铝合金6105F挤压型材的强化机制和增塑机制是关键技术瓶颈。通过突破该项关键技术瓶颈，可将该技术应用于提升其他各类铝合金型材综合力学性能。此外，众多因素（温度、时间、成形速度和其他工况）对铝合金6105F型材综合力学性能：抗拉强度、屈服强度和延伸率的影响呈现高度非线性。在铝合金6105F挤压成形实验研究和大数据的基础上，引入人工智能获得输入（铝合金6105F挤压和后续热处理工艺参数）与输出（铝合金6105F型材综合力学性能）间的关系模型并反推最优工艺参数是提升铝合金6105F型材综合力学性能的关键技术壁垒。该类问题不仅存在于其他类铝合金成形强化和增塑领域，同时在其他金属部件制造领域也普遍存在，成为制约金属制造技术提升的“卡脖子”技术问题。
【2025年泉州市揭榜挂帅榜单】铝合金6105F型材的抗拉强度和延伸率两个指标具有负相关关系，即，高抗拉强度低延伸率，或低抗拉强度高延伸率，技术难题主要在于如何同时提高抗拉强度和延伸率。挤压工艺（温度和挤压速度）对铝合金6105F型材内部微观组织和晶粒尺寸的影响，以及后续固溶热处理中热处理温度和时间对铝合金6105F型材抗拉强度、屈服强度和延伸率的影响。采用实验和理论分析相结合的方法获得铝合金6105F挤压型材的强化机制和增塑机制是关键技术瓶颈。通过突破该项关键技术瓶颈，可将该技术应用于提升其他各类铝合金型材综合力学性能。此外，众多因素（温度、时间、成形速度和其他工况）对铝合金6105F型材综合力学性能：抗拉强度、屈服强度和延伸率的影响呈现高度非线性。在铝合金6105F挤压成形实验研究和大数据的基础上，引入人工智能获得输入（铝合金6105F挤压和后续热处理工艺参数）与输出（铝合金6105F型材综合力学性能）间的关系模型并反推最优工艺参数是提升铝合金6105F型材综合力学性能的关键技术壁垒。该类问题不仅存在于其他类铝合金成形强化和增塑领域，同时在其他金属部件制造领域也普遍存在，成为制约金属制造技术提升的“卡脖子”技术问题。
寻求意向单位合作开展有关医疗智能辅助诊断系统的研发
开发一款兼具自动上下塔和巡线能力巡检机器人，从而为解决极端天气和夜间的巡线工作，缩短抢险时间，保障线路安全提供解决方案。
寻求意向单位合作开发高纯无氧铜的精炼技术。
寻求意向单位开展基于智能装备的水稻氮素精准管理技术集成与示范的研究
完善HPC与AI计算资源、负载管理， 交付时间一年。
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云上服务平台开发，板块需涵盖政务快线、商务服务、金融服务及海外拓展四个方面，同时平台需具备AI技术，能够根据平台用户使用情况智能推荐相关业务，能够实现大数据分析、智能匹配等功能，为平台后续用户提供精准、专业、更具性价比的集成服务;
整合各个保司分散的绿色保单数据资源，打破数据壁垒，提高数据安全，从而提升决策的科学性和公共服务的质量。具体目标包括构建立汽车低碳循环件绿色保单数据平台数据资源库、建立数据共享与监管机制、提升数据质量、推进数据应用、保障数据安全和隐私。
算法缺乏实际场景数据训练，算法实际性能未验证，模型泛化能力受限同时边缘设备算力不足导致调控延迟，云端协同存在通信开销，影响实时性
农业分析预测模型的迫切需求源于全球气候变化加剧、国际供应链波动及农业数字化转型的多重挑战，亟需融合气象、遥感、低空、环境、市场等多源数据构建预测模型，提前预警产量风险并优化储备调度。农业农村部大数据发展中心已经开展已大模型技术为主的决策分析平台，其中模型算法部分包含专家观点抽取融合算法、时序预测分析算法、多文本分类算法等。