利用人工智能技术筛查和辅助诊断罕见病
利用人工智能技术筛查和辅助诊断罕见病，帮助基层医院提升诊断能力，减少罕见病的误诊和漏诊，让患者及时得到正确的诊断及规范化的治疗，从而改善预后
利用人工智能技术筛查和辅助诊断罕见病，帮助基层医院提升诊断能力，减少罕见病的误诊和漏诊，让患者及时得到正确的诊断及规范化的治疗，从而改善预后
在温室大棚无土栽培模式下，月季植株的生长环境（光照、温湿度、养分供给等）受人工调控呈相对稳定状态，但萌芽期根部仍会萌发 5-8 个枝丫、花芽及嫩芽，部分芽体在生长周期中会发育为 10-20cm 的枝条。为实现养分精准分配、优化冠层通风透光条件、保障切花品质的均一性，需针对芽体及枝条实施分阶段精准修剪干预。基于此，提出温室无土栽培专用 AI 机器人自动修剪系统的研发需求： 该系统需具备实时感知能力，可识别不同生长阶段（萌芽期、幼枝期）的月季嫩芽与枝条，通过智能算法解析其数量、高度、生长态势、空间分布及健康状态；结合单株保留 4-5 个健壮芽体 / 枝条的核心标准，以及弱枝、矮枝、竞争劣势枝条的剔除规则，驱动机械臂搭载适配末端执行器（如微型剪切装置、电热灼烧组件），分别完成嫩芽疏除与枝条修剪作业。系统需满足无土栽培环境下的操作精度要求，避免损伤保留植株组织，实现修剪过程的高效化、标准化，降低人工成本投入，提升月季栽培的精细化管理水平与花卉品质一致性。
同时具有远红外波加热、旋磁马达震动按摩的技术开发
半导体行业的标准与产品性能要求，围绕着技术、质量、可靠性与环保可持续性展开，核心需求可描述如下： 技术性能： 高集成度：在有限的芯片面积内集成更多的晶体管和电路元件，实现功能的多样化与小型化，提升单位面积的计算能力和存储容量，满足各类电子产品对轻薄便携与高性能的双重需求。 高速运行：追求更快的信号传输速度和更高的时钟频率，减少数据处理延迟，以适应大数据、人工智能、5G 通信等高速发展领域对海量数据实时处理的迫切需求。 低功耗：降低芯片在运行过程中的能耗，减少发热，延长电池续航时间，不仅符合节能环保的时代趋势，也有助于提升电子产品的稳定性和使用寿命。 质量标准： 卓越的良品率：确保生产过程中符合质量标准的产品比例达到极高水平，严格控制生产工艺中的每一个环节，从原材料采购、芯片设计、制造到封装测试，全方位降低次品率，降低生产成本，提升企业市场竞争力。 精确的尺寸精度：遵循严格的光刻技术节点标准，实现纳米级别的线宽控制和图案精度，保证芯片内部电路结构的精准构建，为实现高性能、高可靠性奠定基础。 稳定的参数一致性：保证同批次以及不同批次产品之间的电学参数（如阈值电压、电流增益等）高度一致，确保电子产品在大规模生产过程中的性能稳定性和兼容性。 可靠性要求： 长寿命：在复杂的工作环境和长时间的连续运行中，保持性能稳定，不易出现故障，满足航空航天、汽车电子、工业控制等对可靠性要求极高的应用领域的长期使用需求。 高抗干扰能力：具备出色的抗电磁干扰（EMI）和抗静电放电（ESD）能力，在各类电磁环境中正常工作，避免因外界干扰导致的数据错误或芯片损坏。 耐环境应力：能够承受高温、低温、高湿度、振动、冲击等恶劣环境条件，确保在不同地域和应用场景下都能可靠运行。 环保与可持续性： 绿色制造：在生产过程中减少对环境有害的化学物质使用，如含铅、汞等重金属以及挥发性有机化合物（VOCs），推广使用环保型材料和工艺，降低生产过程中的污染物排放。 可回收设计：从产品设计阶段考虑可回收性，便于在产品使用寿命结束后，能够高效地进行拆解、回收和再利用，提高资源利用率，减少电子垃圾对环境的压力 。 分享半导体行业标准和产品性能要求的发展趋势是什么？不同类型的半导体产品对性能要求有何差异？如何确保半导体产品在实际应用中的可靠性？
针对注塑成型过程中质量控制开环、工序间信息孤立等问题，致力于通过设备数据采集、机理建模与AI大数据深度学习等先进技术，实现超薄注塑成型精密模具的智能化升级，优化工艺参数，提升产品质量及生产效率，满足市场对高精度超薄注塑产品的需求。
将人工智能大数据及大语言模型技术深度整合至其SaaS教务管理系统，旨在打造智能化办公与数据分析解决方案，提升教育管理效率与决策科学性，满足市场对智慧教育服务的迫切需求。
将人工智能大数据及大语言模型技术深度整合至其SaaS教务管理系统，旨在打造智能化办公与数据分析解决方案，提升教育管理效率与决策科学性，满足市场对智慧教育服务的迫切需求。
需要基于人工智能、机器学习的算法实现解读交易规则文件要求（深交所债券交易文档）并实现软件的自动化测试用例的生成，减少人工编写测试用例的工作提升工作效率。
利用云计算、大数据、人工智能等新一代信息技术，开发一个基层社会治理“一网统管”平台，实现社会治理要素信息的全景呈现和事项的高效闭环管理，提升基层社会治理的智能化水平。
研发一款集“无创监测、中西医结合辨证、AI预警、精准食疗干预” 于一体的智能健康管理设备。其核心需求可概括为以下四点： 多模态生理数据无创采集与融合： 设备需能无创、持续地采集用户的关键生理参数，为后续分析提供数据基础。 中西医结合的数字辨证模型： 构建一个融合西医客观指标与中医体质、证候辨识的AI分析引擎，实现个性化健康状态评估。 动态风险评估与智能预警： 基于数据分析模型，对用户慢性病指标的异常趋势进行早期识别和分级预警。 个性化、精准化食疗食养方案自动生成与推送： 根据用户的健康状态、体质、季节、甚至个人饮食偏好，自动生成并推送基于“药食同源”理念的数字化食疗方案（包括食谱、代茶饮、生活方式建议等）。
致力于将AI技术深度融入陶瓷制造的核心环节，旨在通过智能化手段提升生产效率、优化烧制工艺，并实现全自动化生产线的实时智能调整。同时，公司希望通过AI质检系统的建设，精准定位生产过程中的问题源头，进一步提高产品质量和生产效益。
我们亟需开发并引入一套深度融合物联网感知技术与人工智能算法的下一代VOCs智慧治理系统。该系统旨在通过部署高精度传感器网络，对VOCs排放浓度、风量、设备运行状态等关键参数进行全方位、实时数据采集与监测。在此基础上，利用AI算法模型对海量历史与实时数据进行深度挖掘与学习，实现治理设备运行参数的自动寻优与自适应调节——例如，根据废气浓度峰值预测，智能调整风机频率与燃烧温度，从而在确保稳定达标排放的前提下，最大限度地降低天然气与电能消耗。这不仅是应对日益严格环保监管的必然要求，更是切实帮助客户实现运营成本显著降低、提升其绿色竞争力的核心途径。
致力于将AI技术深度融入陶瓷制造的核心环节，旨在通过智能化手段提升生产效率、优化烧制工艺，并实现全自动化生产线的实时智能调整。同时，公司希望通过AI质检系统的建设，精准定位生产过程中的问题源头，进一步提高产品质量和生产效益。
海外知名药企正开展一项全球研究计划，旨在挖掘中国慢性呼吸系统疾病（简称“AIR”）领域的前沿解决方案，重点关注疾病的早期识别与诊断方向。
海外知名药企正开展一项全球研究计划，旨在挖掘中国新生儿医学（简称“CARE”）的前沿解决方案，重点关注疾病的早期识别与诊断方向。
开发面向工业园区的碳中和路径规划与动态优化系统，集成能源管理、碳排预测与情景模拟，助力园区科学降碳。
导向与定位技术： 精准感知：依靠先进的图像识别技术，能清晰分辨地面虚拟轨道线的细微标识与特征，在复杂光照（如强光直射、夜晚暗光、雨雾天等）及地面状况（如磨损、污渍、积雪覆盖等）下，也能精准识别。同时结合高精度北斗定位，确保定位精度在厘米级，实时获取列车精确位置。 融合技术：实现图像识别与卫星定位等多源数据的深度融合，有效互补不同技术短板，提升导向与定位的稳定性和可靠性，降低外界干扰影响。 动力与储能技术： 高效动力：采用永磁同步电机等高效动力设备，实现分布式动力配置，优化动力输出与协同控制，保障列车在不同路况（如爬坡、转弯、加速、减速）下都能稳定运行，具备至少 13% 的爬坡能力，满足城市复杂地形需求。 先进储能：使用高能量密度锂电池，实现快速充电，充电 10 分钟续航达 25 公里以上；探索氢燃料电池技术应用，提升续航能力至 200 公里以上，还需优化储能系统管理，确保安全稳定运行。 转向与行驶控制技术： 灵活转向：运用全球首创双冗余全电控电驱转向控制技术，实现全轮电驱转向，降低转向内轮差，使列车最小转弯半径达 15 米，能灵活通过狭窄街道和弯道，提升在复杂城市道路的通行能力。 智能行驶：通过自动循迹系统，结合车辆动力学模型与传感器数据，实时调整行驶参数，实现列车沿虚拟轨道自动行驶，保障运行安全，提升运行效率和舒适性。 通信与信号技术： 车地通信：利用 5G 等先进通信技术，构建高速、稳定、低延迟的车地通信链路，实现列车与控制中心间大量数据（如运行状态、位置信息、故障诊断等）的实时传输，为列车运行控制和调度指挥提供支持。 信号优先：开发车、地、人信号耦合技术，使列车在路口能获取优先通行权，根据交通流量和列车运行情况，动态调整信号灯时长，减少等待时间，提高运行速度和准点率。 车辆集成与系统优化技术： 系统集成：对各子系统（如动力、转向、制动、通信、信号等）进行模块化设计与高度集成，明确各模块功能与接口标准，确保系统间协调运行，便于安装、调试、维护和升级。 智能运维：构建智能运维系统，运用大数据分析、人工智能、物联网等技术，对列车运行状态实时监测、故障诊断与预测，提前预警潜在故障，制定合理维护计划，降低运维成本，提高运营可靠性 。 分享
净化效率提升： 高效净化技术升级：研究和采用更先进的过滤技术，如静电吸附、光催化氧化、活性炭改良等，提高对各类污染物（如 PM2.5、甲醛、细菌、病毒等）的去除效率，确保在单位时间内净化更多的空气。 气流优化设计：优化空气净化机的风道结构和风机性能，使空气能够更均匀、快速地流过净化模块，减少净化死角，提高整体净化效果。 智能控制优化： 精准环境感知：配备更灵敏、全面的传感器，实时监测空气中的污染物浓度、温度、湿度、挥发性有机化合物（VOCs）等参数，为智能控制提供准确的数据支持。 智能联动与自适应控制：实现多台空气净化机之间的智能联动，根据不同区域的空气质量状况自动调整运行模式和工作强度；具备自适应控制能力，根据环境变化和用户需求自动优化净化策略。 远程控制与交互：完善手机 APP 或其他智能终端的远程控制功能，用户可以随时随地对空气净化机进行开关、调节参数、查看运行状态等操作；同时，提供友好的交互界面，方便用户了解空气质量和设备运行情况。 系统稳定性增强： 硬件可靠性提升：选用高品质的电子元件和机械部件，提高设备的耐用性和稳定性，减少故障发生的概率；加强设备的散热设计和防护措施，确保在不同环境条件下都能正常运行。 软件系统优化：优化智能控制软件的算法和架构，提高系统的响应速度和稳定性；具备数据备份和恢复功能，防止因数据丢失导致设备运行异常。 网络稳定性保障：对于分布式空气净化机系统，确保网络连接的稳定性至关重要。采用可靠的无线通信技术（如 Wi-Fi、蓝牙 Mesh 等），并具备网络故障自动检测和恢复功能，保证设备之间的数据传输和控制指令的正常下达。 节能环保改进： 能效优化：通过优化风机转速控制、净化模块工作模式等，降低设备的能耗，在保证净化效果的前提下实现节能环保。 环保材料应用：在设备制造过程中，选用环保、可回收的材料，减少对环境的影响；同时，优化净化模块的使用寿命和更换周期，降低废弃物的产生。 用户体验提升： 噪音控制：采用先进的降噪技术和静音设计，降低设备运行时产生的噪音，为用户提供安静舒适的使用环境。 便捷维护：设计易于拆卸和更换的净化模块，方便用户进行日常维护和保养；同时，提供设备维护提醒功能，确保设备始终处于最佳运行状态。 个性化定制：根据用户的不同需求和使用场景，提供个性化的净化方案和功能设置，满足用户多样化的需求。