基于人工智能的水质预测预警技术
需求一套基于人工智能的，具有高效、精准、适应性强、推广潜力大的水污染预测预警技术及其产品。
需求一套基于人工智能的，具有高效、精准、适应性强、推广潜力大的水污染预测预警技术及其产品。
需要开发一套《人工智能机器人开发实验教程》，字数不少于20000字，其中实验案例讲解不少于10个。
公司的具体需求是研发面向大规模高端SoC芯片的自动测试系统，SoC 芯片是技术难度最高、也是国产后道测试设备厂商急需突破的领域。与传统芯片不同， SoC芯片集成了微处理器、模拟IP核、数字IP核以及片外存储器 控制接口等功能，其核心技术在于IP核的复用，这些模块可以是模拟、数字或数模混合类型，不同模块的频率、电压、测试原理也不同。同时，高集成度造成测试的数据量和 时间成倍增长，测试功耗也是传统测试项目的 2-4 倍。因此SoC的复杂性使得传统测试机难以满足需求，专业的SoC测试机具有强大的并测能力，通过合理规划调度各个IP核完成并发测试，可有效降低测试时间和测试成本。但SoC芯片总体测试要求非常高，对测试板卡速度、精度、向量深度种类、测试方法和算法、调试工具、软件等要求非常高，且还要求高并测，因此其硬件系统和软件系统的复杂度和技术要求极高，需要持续研发以适应不断迭代的高端芯片及新的技术标准 和协议。
寻求生产过程中的视觉检测技术，提高生产、制造、检测的效率和准确性。
情绪在人与人之间的沟通中意义重大，而在人机交互中，情绪识别是实现人性化必不可少的部分。在医学领域，情绪识别能为精神疾病的诊断治疗提供依据。比如在意识障碍的诊断上，利用标准的行为量表不容易检测患者的意识状态，而计算机辅助评估意识障碍患者的情绪能帮助医生做出诊断和治疗；在远程教育领域，学生佩戴具有情绪识别功能的便携设备，以便教师可以监控学生情绪状态，从而调整授课方式。在交通领域中，对于需要高度集中注意力进行操作的工作人员。但现有的情绪识别技术主要集中在对单一模态的信息进行分析研究而得出识别结果，例如对图像表情识别、语音情绪识别和人体生理信号进行情绪识别。所以本项目意在利用多模态人工智能识别技术解决上述问题
1.技术需求描述：开发一款用于手机端或者电脑端的AI软件能够识别使用者生命体征、面部表情、语言情感，总结出客户遇到问题时的具体需求并给予使用者一些初步的网络技术服务提醒建议和针对性指导。 2.需求合理性：近年来人们生活节奏加快，各种更便捷更直观的服务需求越来越多，精准，便捷的技术支持能够在第一时间解决客户所遇到的问题，增强客户相对产品的体验感 ，我们希望开发一款能够指导各类APP新手快速上手或者针对企业、银行等公司进行合作的AI软件，利用大数据达到高速、精准的的服务客户。
将遥感智能技术与遥感应用场景紧密结合，以具体的遥感应用任务需求为载体，以研发系列具有实用价值、多层次的遥感智能提取和遥感数据增值服务技术产品为目标，并通过构建“共性技术研究->行业应用技术->技术服务、技术培训、企业孵化”的研发体系，以保证技术成果与市场需求的对接、保障技术的产业化应用。
车载称重系统完整解决方案。车载动态称重+AI算法”,以GPS+智能称重,重量实时可视,运输全程管控，海百中物联提供从方案设计,安装测试到售后实施一站式服务.
浮游生物人工智能视觉识别快速检测技术是当前非常热门的海洋监测技术，该技术结合水体成像系统和自动识别软件，能够对浮游生物的种类组成和丰度进行快速自动识别和定量分析，从而获得关于浮游生物分布和丰度信息，为大尺度、实时、连续地监测浮游生物的数量和种类变化提供了一种有效技术手段。虽然目前该技术处于迅速发展时期，但是很少在生物鉴定实验室中得到实际应用，我们希望能够优化技术，做好用户体验，让这项技术能够在实际生物鉴定中得到应用。
基于SaaS平台为公司旗下个体养殖户提供技术指导和产品推广服务，同时开放信息接入服务，为下游屠宰及肉制品加工、批发销售等企业提供信息访问接口，也支持与质监检疫等部门的数据交互。
本公司针对新型智能计量仪表使用和城市管网的监管需求，开发基于 “微服务”架构的系统平台，以实现“多种前端应用，一套后端服务，分散弹性部署，开放生态接入”，达到稳定性强、可靠性高、功能全面、拓展便捷的目标。同时，研制相关错误智能修正算法，以保证用户用量及账单准确，避免误关阀等问题。还需要应用GIS系统与数据可视化技术、人工智能和大数据分析技术，以实现管网漏损监测、用户行为推断及辅助管理决策等功能。
本项目是基于嵌入式AI神经网络技术应用于工业安全事故隐患识别研发，是根据工业生产工艺过程起重机械等行走设备安全运行出现的工业安全事故隐患识别、应急报警、事故处置、事故分析的装备技术研发。 由于工业安全事故重要性质，需要解决产品的事故隐患识别准确性及应急报警处置的可靠性难题。
医疗机构药品遴选与临床应用评价，综合药师根据药品说明书、中华人民共和国药典、临床诊疗规范、临床诊疗指南、专家共识等权威文献，以及国家卫健委、药监局、WHO、FDA、EMA、TGA等权威网站信息，对药品从必要性、安全性、有效性、经济性、创新性、适宜性、可及性及临床应用情况等方面进行量化评分，作为评价依据。 智能药品综合评价系统知识库建设目标，是融合上述数据源建设自有知识库，并运用人工智能大数据分析技术，实现按标准智能自动量化评分功能。 所需解决问题：国家卫健委、药监局、WHO、FDA等权威网站药品相关数据自动检索、识别及智能匹配分析。 预期效果：90%以上的项目可自动评价，需药师人工评价项目不超过10%.
技术目标旨在利用数字孪生技术，将苏州古城交通动态实时地映射到虚拟系统中，为古城交通感知、分析、预测、控制等提供支撑。 技术指标：①可产生苏州古城建筑、道路、交通设施、车辆等实体镜像；②可利用电子警察系统与卡口系统的交通数据，在孪生系统中精准复现古城路网动态交通需求，反映车流路径与轨迹，误差小于10%；③可实现虚拟孪生系统与数据采集端、管控平台的信息实时联动（延迟小于1秒）；④可评价路网交通安全与效率，可反映交通管控措施，可嵌入智能网联、大数据、人工智能等算法。
项目旨在搭建基于自主LoongArch指令集的龙芯3A5000处理器的AI异构平台，在整机硬件研制、AI芯片适配、AI算法优化、典型应用构建等方面开展研究，解决CPU与GPU/ASIC总线互联设计技术、系统前端设计技术、基于高效管道和优化器的快速训练技术、基于自蒸馏的深度模型压缩技术等关键技术。 通过合作开发，预期形成基于LoongArch指令集的异构AI计算机，实现对3款主流AI芯片板卡的适配与优化；深度快速训练技术可减少训练时间20%以上；基于自蒸馏的模型压缩技术可压缩模型尺寸30％以上，减少计算量30％以上。
针对肺部CT影像数据量大，肺结核的形状，大小和分布不均匀，与其他肺部病灶难以区分，病灶标注专业性强等问题，目前主要需求如下： 1、研究基于深度学习的肺结核病灶精确检测方法，准确率在80%以上； 2、研究肺结核形态特征参数估计方法，精确率达到80%以上。
针对医院内VTE的防治管，建立SAAS平台，收集并利用自然语言处理技术分析患者的体征和诊断数据，基于VTE知识图谱和风险预测AI模型，动态监测患者的VTE风险，适时推送给医护人员，进行辅助诊疗和行动指导，为患者提供有针对性的VTE预防科普知识；同时实时监督院内的VTE防治情况，进行临床质量评估，帮助医院管理者进行全流程的管理。 针对院外VTE的预防管理，持续监控患者的身体状况，通过大数据和深度学习算法，刻画患者画像，并基于此主动提供精准的诊疗建议，推送有针对性的防治产品或服务。
1.利用AI智能化视频分析技术、行为智能预测分析模型、云计算技术、边缘计算技术、数字孪生技术和数据资源运用，建设一套智能化危化安全生产信息化应用平台，深化新一代信息技术与安全生产的融合应用。 2.建成一套覆盖企业安全生产全要素的信息化管理应用平台，主要功能包括风险隐患双预防子系统、物联网监测预警子系统、安全生产全流程子系统及人车管控子系统等应用。