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可以私有化部署的用戶行為分析平臺 輕松上手十大分析模型，靈活組合、秒級響應，探索不同業務中的關鍵行為，洞察指標背后的增長點。

神策用戶畫像，賦能企業數字化運營的用戶數據資產管理平臺 打通多源數據，識別唯一用戶，幫助企業構建標簽及畫像體系，賦能業務實現用戶精細化運營和精準營銷。

神策數據（Sensors Data），全稱神策網絡科技（北京）有限公司，是國內專業的大數據分析和營銷科技服務提供商，為企業提供神策營銷云、神策分析云、神策數據根基平臺三大產品方案，通過全渠道的數據采集與全域用戶 ID 打通，全場景多維度數據分析，全通道的精準用戶觸達，幫助企業實現數字化經營。 神策數據立足大數據及用戶行為分析的技術與實踐前沿，提出基于數據流的企業運營框架——SDAF，即Sense（感知）、Decision（決策）、Action（行動）、Feedback（反饋）的數據閉環，并致力為客戶打造基于 SDAF 運營框架的數據閉環。業務現已覆蓋以互聯網、品牌零售、金融、融合媒體、企業服務、高科技、汽車、互聯網+ 等為代表的 30 多個主要行業，并可支持企業多個職能部門，目前已服務付費客戶 2000 余家。公司總部在北京，并在上海、深圳、合肥、武漢、成都、西安、中國臺北等地均擁有本地化的服務團隊，覆蓋全國及東南亞市場，同時，公司擁有專業的服務團隊，為客戶提供與營銷和大數據相關的咨詢、解決方案和專業服務。 神策分析，是一款可私有化部署的用戶行為分析平臺。提供私有化部署和 SaaS 兩種部署方式、實現基礎數據采集與建模，并可作為 PaaS 平臺支持二次開發。基于用戶的業務特點和多部門復合需求，神策分析助力用戶建立高效的數據指標體系，用先進的事件模型抽象用戶行為，提供多維度、多指標的交叉分析能力，全面支撐各個團隊的日常數據分析需求，驅動業務決策。 神策智能運營，是基于用戶行為洞察的一站式智能運營平臺。集活動創建、執行、管理、反饋、迭代為一體的自動化平臺，能夠通過用戶行為、屬性、標簽等數據篩選受眾，實現最佳人群的精準觸達，提升關鍵指標和運營效率，幫助企業釋放運營價值，數據驅動業務持續增長。 神策智能推薦，是專注于賦能業務增長的推薦系統。以用戶行為數據為基礎，采用深度學習等先進的機器學習算法，幫助企業構建智能物品分發中心，實現對用戶“千人千面”的個性化推薦，改善用戶體驗，持續提升核心業務指標。 神策用戶畫像是面向業務的用戶標簽及用戶畫像管理中臺。全端采集用戶行為數據，整合業務數據等多種數據源，幫助企業構建體系化用戶標簽圖書館，輸出用戶畫像，賦能業務實現用戶精細化運營和精準營銷； 神策客景，是一款結合客戶行為數據的精細化客戶服務與管理平臺，專為企業服務 SaaS 行業打造的客戶全生命周期分析與運營工具，引入客戶行為數據，追蹤客戶健康變化，構建客戶分級體系差異化管理，同時可以自動預警客戶風險和增購機會，觸發任務對癥下藥，行之有效地提高續約續費率，促進企業 MRR 穩步上升。 目前，神策數據積累了中國銀聯、小米、中郵消費金融、海通證券、廣發證券、東方證券、中原銀行、百信銀行、樊登讀書、四川航空、VIPKID、東方明珠、華潤、有贊、百姓網、貨拉拉、閃送、Keep、36 氪、拉勾、VUE、春雨醫生、聚美優品、邊鋒游戲、撈月狗、紛享銷客等 2000 余家付費企業用戶的服務和客戶成功經驗，為客戶全面提供指標梳理、數據模型搭建等專業的咨詢、實施和技術支持服務。

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。

青島鉅策碳材料技術研究院有限公司成立于2020年05月26日，注冊地位于山東省青島市黃島區濱海街道古鎮口軍民融合創新示范區融合路687號，法定代表人為朱波。經營范圍包括從事新型材料領域內的技術開發、技術咨詢、技術服務、技術推廣、技術轉讓;生產、銷售：機械設備及配件；經營其他無需行政審批即可經營的一般經營項目。

北京體育大學沈燕飛科研團隊使用人體姿態估計算法，對擊劍比賽過程中兩名選手的身體各環節和關節的運動進行的智能識別。工手動標記數據等方法，更為高效，可應用于海量體育視頻數據的分析和未來的體育大數據的構建。

簡介： 抗體藥物是生物制藥中復合增長率最高的，2019年全球研究抗體市場規模為34億美元，預計在預測期內復合年增長率為6.2％。原研藥二次改造獲得成藥性更好的藥物分子（bio-better）是抗體和細胞因子藥物研發的突破口。人工智能技術廣泛應用在靶點篩選、分子進化、臨床各階段研究、產品上市后的活動中。 我們開發的智能抗體設計平臺，包括 抗體序列注釋分析、抗體翻譯后修飾位點的預測、抗原線性表位預測、抗體結構的預測與優化、 抗體-抗原相互作用的預測、抗體分子的設計與改造。高效的完成抗體親和力成熟、穩定性優化和人源化改造等。  優勢： 1、研發成本節約3-5倍，時間節省5倍，篩選成功率提升6倍 2、可以幫助指導、設計實驗，減少消耗，加快速度，提高準確率 3、計算方法已經得到了實驗從正、反兩方面的驗證。 圖1：深度學習算法預測蛋白質相互作用時界面氨基酸配對:成功率72.1% 圖2：計算相互作用得到了實驗從正、反兩方面的驗證

抗體藥物是生物制藥中復合增長率最高的，2019年全球研究抗體市場規模為34億美元，預計在預測期內復合年增長率為6.2％。原研藥二次改造獲得成藥性更好的藥物分子（bio-better）是抗體和細胞因子藥物研發的突破口。人工智能技術廣泛應用在靶點篩選、分子進化、臨床各階段研究、產品上市后的活動中。我們開發的智能抗體設計平臺，包括 抗體序列注釋分析、抗體翻譯后修飾位點的預測、抗原線性表位預測、抗體結構的預測與優化、 抗體-抗原相互作用的預測、抗體分子的設計與改造。高效的完成抗體親和力成熟、穩定性優化和人源化改造等。 優勢：1、研發成本節約3-5倍，時間節省5倍，篩選成功率提升6倍2、可以幫助指導、設計實驗，減少消耗，加快速度，提高準確率3、計算方法已經得到了實驗從正、反兩方面的驗證。

技術分析(創新性、先進性、獨占性)挖掘了蛋白質分子結構的幾何特征，開發了新穎的優化設計算法，準確識別結合位點，準備預測抗體結構和抗體-抗原相互作用復合物結構，可以顯著提高藥物設計效益。自主獨立開發。已經在國際競賽中取得第一名的好成績，也應用在生物和醫學實驗中，算法和程序代碼完整。

技術分析(創新性、先進性、獨占性) 挖掘了蛋白質分子結構的幾何特征，開發了新穎的優化設計算法，準確識別結合位點，準備預測抗體結構和抗體-抗原相互作用復合物結構，可以顯著提高藥物設計效益。自主獨立開發。 已經在國際競賽中取得第一名的好成績，也應用在生物和醫學實驗中，算法和程序代碼完整。