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技術分析(創新性、先進性、獨占性) 開發了新穎的深度學習算法，準確識別患病部位，準備診斷患病類型，可以顯著提高臨床效益。自主獨立開發。

青楷槭是長白山地區常見的喬木品種之一，在《本草綱目》、《本草再新》均被提及，其葉片、樹皮及果實等部位，均可作為藥材使用，具有清熱、解毒、抗炎等多重療效。此外，青楷槭的葉片亦常被用于泡茶或烹飪湯品，有助于緩解上呼吸道相關癥狀。人參被譽為“天然的能量補充劑”，在提升體力、緩解疲勞方面有顯著的效果。現代研究表明，人參能提高體內的ATP（細胞能量來源）水平，改善微循環，從而有效抗疲勞。 青楷槭的抗氧化作用與人參的抗疲勞、增強體能的作用相結合，能夠更好地抵御衰老和疲勞的雙重挑戰。青楷槭與人參的組合具有較好的互補作用。青楷槭的抗氧化、降血糖、調節內分泌等作用與人參的補氣、抗疲勞、增強免疫力等特點相結合，能夠在提升免疫力、抗衰老、緩解疲勞、調節血糖血脂等多個方面產生協同效應。通過科學的配比和加工，青楷槭與人參合用可以為消費者提供一種功能全面、健康有益的飲品。 1.獨特的原料組合與健康功能創新：本項目的核心創新在于將人參與青楷槭這兩種具有顯著保健功效的天然植物成分進行有機結合。人參以其滋補強身、增強免疫力的傳統功效著稱，而青楷槭則富含豐富的抗氧化物質、維生素C及礦物質，具有較強的抗衰老、抗疲勞等健康功效。通過選擇水醇提取法、冷凍干燥等來確保有效成分的高效提取，并保持其生物活性，創新性地將這兩種植物的優勢特性融合，開發出一種具有復合健康功能的功能性飲料，填補了市場上同類產品在多元化營養需求上的空白此外，開發了新型的成分穩定化技術，有效解決了植物成分在飲料中的保存和長期保鮮問題，確保了產品的品質穩定性與健康功效的長期有效。 2.口感優化與產品差異化創新：在口感方面，本項目通過多次配方調整與風味優化，使得人參和青楷槭的獨特植物風味得到平衡，并加入天然水果香料，改善傳統中草藥飲料的“草本味”，使飲料口感更加順滑、清新、適合現代消費者的接受口味。這種口感創新不僅提高了消費者的飲用體驗，也突破了傳統草本飲料的單一風味模式，為市場帶來了差異化競爭優勢。 根據市場研究，健康飲品領域，消費者越來越傾向于選擇具有增強免疫、抗氧化、抗衰老、降血糖等多重功能的飲品。人參作為傳統滋補佳品，已在市場上占據了一定份額，憑借其強身健體、補氣養血的功效，廣受消費者喜愛。而青楷槭，作為富含多酚類、黃酮類等抗氧化成分的植物，其抗衰老、抗疲勞、降血脂等效果逐漸得到消費者的認可。兩者結合的功能性飲料，能夠滿足市場對天然健康飲品的需求，成為新興的市場亮點。隨著生活方式的變化，越來越多的職場人士、學生群體等年輕人開始關注抗疲勞、抗壓、促進睡眠的飲品，這為人參青楷槭飲料的市場拓展提供了機會。 目前，市場上的功能性飲料競爭激烈，主要以一些大型飲料品牌為主導，如紅牛、華潤怡寶等企業推出的健康功能飲料占據了較大的市場份額。此外，還有一些植物性飲品品牌如植物萃取飲料、草本茶等逐漸獲得關注，滿足消費者對天然、低糖、無添加的偏好。然而，這些產品多集中在單一功能或傳統草本成分上，缺乏多種植物成分的創新結合。因此，人參和青楷槭的結合，作為一種具有多重健康功效的飲品，有望在現有市場中開辟出新的細分市場，填補部分空白。

Web挖掘技術屬于信息科學領域，涉及自然語言處理、模式識別、知識工程、機器學習和隨機過程等多個研究領域，并需要使用概率統計、矩陣理論以及其他軟計算方法作為研究工具和手段。本項目主要針對Web挖掘中的Web數據模型、文本分類和信息檢索等基本問題進行理論和算法上的研究，并就這些問題提出了潛在語義結構模型、基于投影尋蹤的中文網頁分類算法和基于Markov網絡的信息檢索等模型。同時，在理論上對這些方法進行了深入的研究和探討，從理論上證明了其正確性。在實驗方面，我們將分類模型應用于大規模的標準測試文檔集（REUTER-21578語料庫、復旦大學中文文本分類語料庫），進行了大量的實驗，結果表明這些方法均表現出了較好的性能，接近甚至優于SVM和KNN的分類效果，并應用檢索模型在標準測試文檔集（CACM、CISI、CRAN、MED）上進行了多次對比實驗，其性能與BM25相當在某些指標上甚至更優。另外，課題組在北大天網測試文檔集上應用上述模型，在近幾年的全國搜索引擎和網上信息挖掘學術研討會（SEWM）的中文WEB信息檢索評測中均取得了優異的成績。

針對大規模的復雜網絡系統，在理論上研究網絡節點之間協同規則，研究網絡結構與系統性能之間的關系，構建實現網絡性能指標最優化的分布式算法。其應用主要包括大規模移動通信網絡中信道資源的最優分配問題、通信基站的最優覆蓋問題等。

項目背景：近年來，我國自動售貨機蓬勃發展的最佳時 期已經到來，從零售行業的視角來看，隨著線上流量紅利的 衰退，線下流量的價值越來越突出，但線下門店業態也面臨 著高昂的人力成本和租金成本壓力。而智能化升級引入自動 售貨機，通過網絡實現移動支付功能以及貨物管理功能，使 得自動售貨機運營效率得以提升，業務模式上也有了無限的 想象空間。隨著移動支付的興起，國內自動售貨機市場近幾 年可謂遍地開花，發展迅猛。近些年自動售貨機行業一直朝 著低成本、多功能、更便利、售貨廣的方向發現。所以一款 造價低、性能穩定，運營簡單，購物便利，售賣商品范圍廣 闊的機器越來越受到運營商的青睞。目前智能視覺柜采用靜 態識別系統將非常好的滿足上述條件，將來的發展潛力巨 大。目前消費者掃碼后開門，取走商品后，關門，通過錄制 取走商品的視頻進行解析消費者取走的什么商品，從后進行 自動結算流程。核心技術是視覺識別，能通過人工智能 AI 進行識別商品類別及數量。 所需技術需求簡要描述：掃碼開門，采集視頻或圖片， 關門后通過算法自動識別消費者購買的商品明細，目前算法 準確度只有 90%，尚需突破。希望能基于視頻、圖像等媒體 資源，針對工廠質檢、智能識別商品明細、智能補貨統計等 場景，提供整體 AI 算法解決方案，全面提升智能售貨機開 門取貨自動識別商品的準確率達到 100%，帶來更便捷的購物體驗。  對技術提供方的要求:1.具有成功的自動化控制實施案 例，承擔過國家重點研發計劃項目。2.熟悉產品結構設計， 熟悉產品信息化、自動化設計。3.具有工學博士學位或高級 工程師職稱，技術方案成熟可靠穩定有創新思維，不涉及知 識產權侵犯。 

2025年4月2日，央廣網以《天津市特色化示范性軟件學院協同發展聯盟成立》為題對我校進行了報道。

成果介紹針對采用比例積分觀測器法，結合電池荷電狀態估計，設計能夠同時對模型參數和電池荷電狀態同時進行估計的算法，可應用于整車的BMS軟件算法設計。搭建的軟硬件平臺可應用于BMS算法測試。技術創新點及參數(1)采用比例積分觀測器法，結合電池荷電狀態估計，設計能夠同時對模型參數和電池荷電狀態同時進行估計的算法；(2)在觀測過程中模型參數可實時更新，算法滿足李雅普諾夫方程，估計計算時可保證收斂；(3)更好的動態特性與電池充放電周期整體估計精度，且在電流信號有噪聲時仍有較好的估計精度；(4)基于STM32芯片主控，AD7280芯片采集數據，μC/OS-III系統完成了控制系統軟硬件設計。臺架實驗表明，系統信號采集精度良好，性能實現成功；(5)采用OCV法對Ah法進行糾正，獲得新的綜合SOC估算值，針對性地設計了初值確定方法，得到改良的SOC估計算法。*明該算法能在整個電池恒流放電過程中穩定估算SOC；(6)為考慮電池工作過程中的產熱，對傳統的SOC估算方法，引入溫度約束，建立改良的SOP估計算法。*明該算法能很好地考慮電池溫度對SOP估測影響而提升估算精度；(7)采用STM32F103芯片主控，AD7280A芯片采集信息，μC/OS-III系統建立了BMS軟硬件系統，并進行了實車試驗。結果表明改良后的估計算法精度良好可靠，所設計BMS具備出色的控制性能。市場前景本項目的涉及的算法設計及軟硬件架構，可以采用成果授權、成果轉讓或者技術服務的形式與汽車零部件供應商產生合作。

與傳統圖片級分類標注方法相比，Visionome技術可多產生12倍標簽，而這些標簽訓練出來的算法顯示了更好的診斷性能。基于此技術，團隊訓練出可準確識別多種眼前段病變的裂隙燈圖像智能評估系統，可應用于大規模篩查、綜合分診、專家級評估、多路徑診療建議等多個臨床場景。不僅在回顧性數據集中表現出眼科專家級別的診斷水平，在前瞻性數據集中也表現出色。使用者通過在Visionome診斷系統中上傳眼前段圖像，即能一次獲得多個部位的全方位診斷，與傳統的人工智能算法相比，Visionome系統可生成更加全面、精細、具體的報告，真正讓醫學人工智能應用揭開神秘的面紗，成為一個接地氣的“醫生”。

諧波電能計量及其儀表用以定量描述電能生產、 傳輸、消費的全過程，廣泛應用于包括光伏、風電、電動汽車、 充電站在內的新能源及傳統電力系統。 項目主要功能包括：自適應迭代分解電壓和電流信號得到 諧波與間諧波成分，計算其諧波含量；計量各個諧波/間諧波成 分的四象限電能計量參量；具有有功、無功能量脈沖輸出，記 錄參數設定、開蓋檢測以及電壓不對稱、過壓、過流、超限等 事件，具有液晶循環顯示功能，可通過 RS-48