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本項目聚焦于鋰電池管理系統在智能化監測與預測中的關鍵痛點，尤其擬面向電池容量衰減預測、SOC/SOH估計不準、電池剩余時間不準確、MAP/SOP估算等方面。通過引入人工智能算法，構建融合機器學習與深度學習的電池狀態預測模型，擬實現高精度SOC（荷電狀態）與SOH（健康狀態）估計的優化，提升電池管理系統的智能水平與安全性。 解決方案方面，項目基于實地檢測磷酸鐵鋰電池充放電數據構建訓練集，采用輕量級線性回歸模型及改進型人工神經網絡進行建模優化，并結合特征工程技術提高預測精度。同時，設計適用于邊緣計算的部署方案，使模型可在BMS嵌入式硬件平臺實時運行，降低對計算資源的依賴。 在競爭優勢方面，項目成果具備算法輕量化、部署便捷、預測準確度高、兼容性強等特點，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BMS方案，該AI算法可顯著提升電池使用效率與壽命，精準估算SOC/SOH，降低維護成本。 目前項目成果已在合作企業內部儲能設備中開展應用測試，初步反饋表明荷電狀態預測準確度提升40%左右，電池健康度準確度提升40%左右，系統響應及時，具備較高實用性和推廣價值。專家評審一致認為，該項目在智能電池管理系統方向具有較強的創新性和實際應用前景。

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一、產品概述 文香行為分析系統支持人工智能技術，實時洞察教學場景變化，通過智能行為分析盒可以自動抓拍并分析教師和學生的行為活動，并自動生成報告，例如：舉手人數、低頭人數、情緒占比率統計分析等，對課堂教師和學生行為進行分析，了解學生對學習的狀態。通過人工智能及大數據個性化精準分析，從單一到多元，從封閉到開放，助力學校個性化教學的發展。對學校基礎信息管理和學生行為相關數據進行收集，并將采集到的數據進行數字化存儲，為智慧學校建設提供重要資源。 二、產品特點 課表一鍵導入 課表一鍵導入 多種可視化圖表 智能統計分析 三、智能行為分析盒 無嗓音：采用嵌入式ARM架構，無風扇設計，使用時無噪音 支持本地輸出：HDMI支持本地輸出查看分析畫面，畫面中標注實時分析結果 網絡視頻流接入：支持不小于2路網絡視 頻流接入，實現教師、學生行為實時分析 標準接口對接：采用1路千兆網口，支持標 準的HTTP接口，與學校信息化系統對接 適應大場景分析：支持云臺巡視功能，可 在行為分析盒配置巡視，適應大場景分析 安全供電：為保證產品使用安全，行為分 析盒采用12V安全供電

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