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重點運用深度學習的算法，為股票市場的交易價格做出客戶化的未來預測參考和量化操作指導。 一、項目進展 已注冊公司運營 二、企業信息 企業名稱 上海沃添信息科技有限公司 企業法人 張樸平 注冊時間 2017.6 注冊所在省市 上海 組織機構代碼 91310116MA1J8QJ959 經營范圍 信息平臺 企業咨詢 企業地址 上海市金山區寺坪南路 獲投資情況 250萬 三、負責人及成員 姓名 學院/所學專業 入學/畢業時間 張樸平 計算機 2015.9/2019.7 四、指導教師 姓名 學院/所學專業 職務/職稱 研究方向 鄒宗峰 信息管理 教授 信息技術 熊勵 信息管理 教授 信息技術 五、項目簡介 重點運用深度學習的算法，為股票市場的交易價格做出客戶化的未來預測參考和量化操作指導。

本發明公開一種基于格子復雜性算法的無線動態麻醉深度檢測方法。該發明方法是基于以下麻醉深度監測裝置，該裝置包括采集模塊、無線傳輸模塊、數據處理模塊、中央處理模塊、顯示模塊；采集模塊采集腦電信號對該模擬腦電信號進行放大，并將該將其轉換為數字腦電信號。無線傳輸模塊通過WiFi無線網絡，將采集模塊輸出的數字腦電信號數據上傳到數據處理模塊進行預處理；預處理后的數據輸入中央處理模塊進行分析處理，分別計算格子復雜度、邊緣頻率、爆發抑制比，并利用決策樹算法擬合得到麻醉深度指數并顯示。由于使用了無線傳輸模塊和格子復雜性算法，使得該發明方法省去傳統檢測裝置的導線所帶來的不便，且算法簡單，實時性強。

物聯網作為我國重點發展的戰略性新興產業之一，對于支撐“網絡強國”和“中國制造2025”等國家戰略具有重要意義。然而，當今高校物聯網專業卻普遍面臨人才培養與產業發展不適配、教育內容與產業技術應用相脫節等挑戰。本案例通過構建“多主體參與、多模式共融、多層次漸進”的物聯網產業學院，全面推動企業優勢與教育資源融合，從人才培養目標重構，產教融合創新平臺搭建，以及“專創融合”+“賽教融合”的人才培養模式構建等方面，全面提升物聯網專業人才培養質量，著力培養創新能力強、可適應經濟社會發展需要的高質量工程技術人才，使學生實踐能力顯著增強，就業率和創業成功率大幅提升。

本成果圍繞光伏并網系統電能質量展開。基于深度學習算法，研究諧波等電能質量指標變化規律，運用特征提取技術處理時序數據，實現電能質量預測。研發基于態勢感知的電能質量調控裝置，總諧波補償率不小于 90%，補償次數 2 - 50 次。成果形式包括研究報告、調控裝置示范應用，申請發明專利 3 項，發表論文 3 篇。應用場景涵蓋光伏電站、配電網等，可提升電網可靠性與經濟性，減少設備損耗、優化調控策略、降低棄光率，為新能源消納提供支撐。

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。

名稱：深度鉆床　 分度鉆床特點： 1、配合分度盤使用，可以對圓形工件進行等分鉆孔加工。 2、分度盤上有三組圓周等份分布的小孔，分別是36、40、48個小孔.可以根據實際需要選擇分度孔的組別。 技術參數： 1、馬達轉速：20000轉/分鐘。 2、輸入電壓/電流/功率：12VDC/2A/24W。 3、加工材料：木材、工程塑料、軟金屬(鋁、銅等)。 4、三爪夾盤可夾持工件的最大直徑為50mm。 5.?變壓器具有過電流，過壓，過熱保護。 備注：以上是深度鉆床的詳細信息，如果您對深度鉆床的價格、型號、圖片有什么疑問，請聯系我們獲取深度鉆床的最新信息。 咨詢電話：0577-67473999

常溫液態金屬通常是指一大類熔點接近室溫的低熔點金屬。與傳統認知中的金屬不同，此類物質通常情況下呈液態，既具有液體良好的流動性，又擁有金屬材料優異的導電性與導熱性，且易于通過溫度調控使其在固液相之間快速切換，即表現出剛柔相濟的特點。由于這些因素，液態金屬在柔性電子、3D打印、芯片冷卻、生物醫學以及可變形機器人等領域得到了日益增長的應用。然而，常規的液態金屬材料自身密度通常很高，這會給由此制成的器件與裝備平添額外重量，造成相應能量消耗，也削弱了使用的靈活性。為改變上述現狀，劉靜課題組提出了旨在制造輕質液態金屬的基本思想，他們特別以共晶鎵銦合金及中空玻璃微珠為典型代表（圖2），制備出了密度僅為水的一半以至可漂浮于水面的輕量化液態金屬復合材料（圖3）。這種材料除保留了純液態金屬良好的導電性、導熱性、力學強度及固液相變特性（圖4）外，還擁有可塑性、可變形性乃至磁性等行為，作者們為此設計了系列平面及三維應用場景，并引入不同封裝方式實現了對材料漂浮行為的調控，展示了水面電路及水中機器人的潛在應用。圖2. 典型輕量化液態金屬復合物微觀結構的SEM與EDS圖圖3. 基于液態金屬-中空玻璃微珠制成的輕量化復合材料及對應密度圖4. 基于GaIn與玻璃微珠的輕量化液態金屬復合材料的力學與溫度斷裂行為輕質液態金屬物質概念的提出具有基礎科學意義和普適應用價值，由此開啟了一條研制新型液態金屬功能材料的基本途徑。原則上，結合各類液態金屬與對應的輕質改性物質，可賦予終端材料更多目標功能，從而能以一種材料形式同時將許多尖端材料的功能如電、磁、聲、光、熱、力學、流體、化學等集于一體，這是已有材料體系不易具備的，因而在許多場合十分有用，比如作為印刷電子墨水、3D打印材料、可注射金屬骨骼與牙科修復、血管栓塞及造影劑、水中機械電子設備、剛柔相濟型可穿戴外骨骼以及可變形柔性機器人等。此項研究中，論文第一作者為清華大學醫學院生物醫學工程系博士生袁博，通訊作者為清華大學醫學院生物醫學工程系教授劉靜。相應研究得到國家自然科學基金重點項目及中科院前沿項目的資助。論文鏈接：https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/adfm.201910709

實現機械結構的輕量化，不僅可降低產品成本，而且可減小裝備總裝機功率，改變驅動形式，提高作業效率和操作性能，因此結構輕量化技術已成為我國機械產品技術創新升級的關鍵，是機械產品向高端化發展必須突破的關鍵技術瓶頸。自 2005 年起，項目組以實現輕量化機械結構，從而進一步實現機械產品升級換代為目標，開展了機械結構輕量化設計的關鍵技術攻關。在國家和省部級多個項目的支持下，通過校企深度合作研究，發明了多項機械結構輕量化設計關鍵技術，并在實現結構輕量化的基礎上，發明了典型機械產品關鍵零部件的多項創新技術，最終集

隨著計算智能方法得到更廣泛的應用，其從問題本身學習的能力亟待增強。為此，越來越多研究提出使用機器學習模型來驅動計算智能。通常，這種基于模型的進化算法的性能高度依賴于所采用模型的訓練質量。而傳統機器學習方法需要大量訓練數據進行模型訓練，而且受維度災難的影響，這類方法通常很難解決維度較高的問題，約束了計算智能方法的應用范疇。課題組在IEEE Transactions on Cybernetics上發表了一種由生成對抗網絡（GAN）驅動的進化多目標算法。