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產(chǎn)品詳細(xì)介紹供應(yīng)十二字磚模型、漆耳杯模型、北宋禁軍官印模型、元雜劇陶俑模型、甲骨文模型、半坡陶器模型、中國古觀星臺模型、磨制石器模型、指南車模型、獸首、北京猿人頭像、山頂洞人頭像、印刷術(shù)（模型）、司南模型、造紙術(shù)（模型），唐三彩、兵馬俑、戰(zhàn)國農(nóng)具、銅爵、銅車馬、圣旨等歷史模型,教學(xué)模型。

本項(xiàng)目聚焦于鋰電池管理系統(tǒng)在智能化監(jiān)測與預(yù)測中的關(guān)鍵痛點(diǎn)，尤其擬面向電池容量衰減預(yù)測、SOC/SOH估計(jì)不準(zhǔn)、電池剩余時(shí)間不準(zhǔn)確、MAP/SOP估算等方面。通過引入人工智能算法，構(gòu)建融合機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)的電池狀態(tài)預(yù)測模型，擬實(shí)現(xiàn)高精度SOC（荷電狀態(tài)）與SOH（健康狀態(tài)）估計(jì)的優(yōu)化，提升電池管理系統(tǒng)的智能水平與安全性。 解決方案方面，項(xiàng)目基于實(shí)地檢測磷酸鐵鋰電池充放電數(shù)據(jù)構(gòu)建訓(xùn)練集，采用輕量級線性回歸模型及改進(jìn)型人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行建模優(yōu)化，并結(jié)合特征工程技術(shù)提高預(yù)測精度。同時(shí)，設(shè)計(jì)適用于邊緣計(jì)算的部署方案，使模型可在BMS嵌入式硬件平臺實(shí)時(shí)運(yùn)行，降低對計(jì)算資源的依賴。 在競爭優(yōu)勢方面，項(xiàng)目成果具備算法輕量化、部署便捷、預(yù)測準(zhǔn)確度高、兼容性強(qiáng)等特點(diǎn)，特別適用于電力儲能、電動汽車等對安全性和可靠性要求高的場景。相比傳統(tǒng)BMS方案，該AI算法可顯著提升電池使用效率與壽命，精準(zhǔn)估算SOC/SOH，降低維護(hù)成本。 目前項(xiàng)目成果已在合作企業(yè)內(nèi)部儲能設(shè)備中開展應(yīng)用測試，初步反饋表明荷電狀態(tài)預(yù)測準(zhǔn)確度提升40%左右，電池健康度準(zhǔn)確度提升40%左右，系統(tǒng)響應(yīng)及時(shí)，具備較高實(shí)用性和推廣價(jià)值。專家評審一致認(rèn)為，該項(xiàng)目在智能電池管理系統(tǒng)方向具有較強(qiáng)的創(chuàng)新性和實(shí)際應(yīng)用前景。

本發(fā)明十字滑塊式塞拉門機(jī)構(gòu)涉及的是一種高速列車塞拉門的開關(guān)與密封機(jī)構(gòu)，特別適用于地鐵或者高速列車的門的開關(guān)與密封。由步進(jìn)電機(jī)、絲杠、絲杠螺母、支座、主軸、十字滑塊、導(dǎo)桿、塞拉門體、導(dǎo)向輪、導(dǎo)向槽組成； 主軸固定在支座上，十字滑塊的其中一個(gè)孔與主軸配合并能延主軸滑動，十字滑塊的另一個(gè)相互垂直的孔與導(dǎo)桿相配合，塞拉門體與該導(dǎo)桿用螺釘固聯(lián)，在導(dǎo)桿上裝有導(dǎo)向輪，導(dǎo)向輪限制在導(dǎo)向槽內(nèi)運(yùn)動，導(dǎo)向槽做成直線加圓弧的形狀，當(dāng)導(dǎo)向輪在十字滑塊的帶動下沿導(dǎo)向槽移動時(shí)就帶動塞拉門實(shí)現(xiàn)門的開與關(guān)，并實(shí)現(xiàn)了塞拉運(yùn)動；其中十字滑塊的運(yùn)動是通過步進(jìn)電機(jī)驅(qū)動絲杠旋轉(zhuǎn)，使絲杠螺母作直線移動，絲杠螺母與十字滑塊固聯(lián)。

北京體育大學(xué)沈燕飛科研團(tuán)隊(duì)使用人體姿態(tài)估計(jì)算法，對擊劍比賽過程中兩名選手的身體各環(huán)節(jié)和關(guān)節(jié)的運(yùn)動進(jìn)行的智能識別。工手動標(biāo)記數(shù)據(jù)等方法，更為高效，可應(yīng)用于海量體育視頻數(shù)據(jù)的分析和未來的體育大數(shù)據(jù)的構(gòu)建。

簡介： 抗體藥物是生物制藥中復(fù)合增長率最高的，2019年全球研究抗體市場規(guī)模為34億美元，預(yù)計(jì)在預(yù)測期內(nèi)復(fù)合年增長率為6.2％。原研藥二次改造獲得成藥性更好的藥物分子（bio-better）是抗體和細(xì)胞因子藥物研發(fā)的突破口。人工智能技術(shù)廣泛應(yīng)用在靶點(diǎn)篩選、分子進(jìn)化、臨床各階段研究、產(chǎn)品上市后的活動中。 我們開發(fā)的智能抗體設(shè)計(jì)平臺，包括 抗體序列注釋分析、抗體翻譯后修飾位點(diǎn)的預(yù)測、抗原線性表位預(yù)測、抗體結(jié)構(gòu)的預(yù)測與優(yōu)化、 抗體-抗原相互作用的預(yù)測、抗體分子的設(shè)計(jì)與改造。高效的完成抗體親和力成熟、穩(wěn)定性優(yōu)化和人源化改造等。  優(yōu)勢： 1、研發(fā)成本節(jié)約3-5倍，時(shí)間節(jié)省5倍，篩選成功率提升6倍 2、可以幫助指導(dǎo)、設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)，減少消耗，加快速度，提高準(zhǔn)確率 3、計(jì)算方法已經(jīng)得到了實(shí)驗(yàn)從正、反兩方面的驗(yàn)證。 圖1：深度學(xué)習(xí)算法預(yù)測蛋白質(zhì)相互作用時(shí)界面氨基酸配對:成功率72.1% 圖2：計(jì)算相互作用得到了實(shí)驗(yàn)從正、反兩方面的驗(yàn)證

抗體藥物是生物制藥中復(fù)合增長率最高的，2019年全球研究抗體市場規(guī)模為34億美元，預(yù)計(jì)在預(yù)測期內(nèi)復(fù)合年增長率為6.2％。原研藥二次改造獲得成藥性更好的藥物分子（bio-better）是抗體和細(xì)胞因子藥物研發(fā)的突破口。人工智能技術(shù)廣泛應(yīng)用在靶點(diǎn)篩選、分子進(jìn)化、臨床各階段研究、產(chǎn)品上市后的活動中。我們開發(fā)的智能抗體設(shè)計(jì)平臺，包括 抗體序列注釋分析、抗體翻譯后修飾位點(diǎn)的預(yù)測、抗原線性表位預(yù)測、抗體結(jié)構(gòu)的預(yù)測與優(yōu)化、 抗體-抗原相互作用的預(yù)測、抗體分子的設(shè)計(jì)與改造。高效的完成抗體親和力成熟、穩(wěn)定性優(yōu)化和人源化改造等。 優(yōu)勢：1、研發(fā)成本節(jié)約3-5倍，時(shí)間節(jié)省5倍，篩選成功率提升6倍2、可以幫助指導(dǎo)、設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)，減少消耗，加快速度，提高準(zhǔn)確率3、計(jì)算方法已經(jīng)得到了實(shí)驗(yàn)從正、反兩方面的驗(yàn)證。

技術(shù)分析(創(chuàng)新性、先進(jìn)性、獨(dú)占性)挖掘了蛋白質(zhì)分子結(jié)構(gòu)的幾何特征，開發(fā)了新穎的優(yōu)化設(shè)計(jì)算法，準(zhǔn)確識別結(jié)合位點(diǎn)，準(zhǔn)備預(yù)測抗體結(jié)構(gòu)和抗體-抗原相互作用復(fù)合物結(jié)構(gòu)，可以顯著提高藥物設(shè)計(jì)效益。自主獨(dú)立開發(fā)。已經(jīng)在國際競賽中取得第一名的好成績，也應(yīng)用在生物和醫(yī)學(xué)實(shí)驗(yàn)中，算法和程序代碼完整。

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