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重點運用深度學(xué)習(xí)的算法，為股票市場的交易價格做出客戶化的未來預(yù)測參考和量化操作指導(dǎo)。 一、項目進展 已注冊公司運營 二、企業(yè)信息 企業(yè)名稱 上海沃添信息科技有限公司 企業(yè)法人 張樸平 注冊時間 2017.6 注冊所在省市 上海 組織機構(gòu)代碼 91310116MA1J8QJ959 經(jīng)營范圍 信息平臺 企業(yè)咨詢 企業(yè)地址 上海市金山區(qū)寺坪南路 獲投資情況 250萬 三、負責(zé)人及成員 姓名 學(xué)院/所學(xué)專業(yè) 入學(xué)/畢業(yè)時間 張樸平 計算機 2015.9/2019.7 四、指導(dǎo)教師 姓名 學(xué)院/所學(xué)專業(yè) 職務(wù)/職稱 研究方向 鄒宗峰 信息管理 教授 信息技術(shù) 熊勵 信息管理 教授 信息技術(shù) 五、項目簡介 重點運用深度學(xué)習(xí)的算法，為股票市場的交易價格做出客戶化的未來預(yù)測參考和量化操作指導(dǎo)。

本發(fā)明公開一種基于格子復(fù)雜性算法的無線動態(tài)麻醉深度檢測方法。該發(fā)明方法是基于以下麻醉深度監(jiān)測裝置，該裝置包括采集模塊、無線傳輸模塊、數(shù)據(jù)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(zhuǎn)換為數(shù)字腦電信號。無線傳輸模塊通過WiFi無線網(wǎng)絡(luò)，將采集模塊輸出的數(shù)字腦電信號數(shù)據(jù)上傳到數(shù)據(jù)處理模塊進行預(yù)處理；預(yù)處理后的數(shù)據(jù)輸入中央處理模塊進行分析處理，分別計算格子復(fù)雜度、邊緣頻率、爆發(fā)抑制比，并利用決策樹算法擬合得到麻醉深度指數(shù)并顯示。由于使用了無線傳輸模塊和格子復(fù)雜性算法，使得該發(fā)明方法省去傳統(tǒng)檢測裝置的導(dǎo)線所帶來的不便，且算法簡單，實時性強。

本成果圍繞光伏并網(wǎng)系統(tǒng)電能質(zhì)量展開。基于深度學(xué)習(xí)算法，研究諧波等電能質(zhì)量指標(biāo)變化規(guī)律，運用特征提取技術(shù)處理時序數(shù)據(jù)，實現(xiàn)電能質(zhì)量預(yù)測。研發(fā)基于態(tài)勢感知的電能質(zhì)量調(diào)控裝置，總諧波補償率不小于 90%，補償次數(shù) 2 - 50 次。成果形式包括研究報告、調(diào)控裝置示范應(yīng)用，申請發(fā)明專利 3 項，發(fā)表論文 3 篇。應(yīng)用場景涵蓋光伏電站、配電網(wǎng)等，可提升電網(wǎng)可靠性與經(jīng)濟性，減少設(shè)備損耗、優(yōu)化調(diào)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(tǒng)在智能化監(jiān)測與預(yù)測中的關(guān)鍵痛點，尤其擬面向電池容量衰減預(yù)測、SOC/SOH估計不準(zhǔn)、電池剩余時間不準(zhǔn)確、MAP/SOP估算等方面。通過引入人工智能算法，構(gòu)建融合機器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)的電池狀態(tài)預(yù)測模型，擬實現(xiàn)高精度SOC（荷電狀態(tài)）與SOH（健康狀態(tài)）估計的優(yōu)化，提升電池管理系統(tǒng)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(shù)據(jù)構(gòu)建訓(xùn)練集，采用輕量級線性回歸模型及改進型人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行建模優(yōu)化，并結(jié)合特征工程技術(shù)提高預(yù)測精度。同時，設(shè)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(yōu)勢方面，項目成果具備算法輕量化、部署便捷、預(yù)測準(zhǔn)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(tǒng)BMS方案，該AI算法可顯著提升電池使用效率與壽命，精準(zhǔn)估算SOC/SOH，降低維護成本。 目前項目成果已在合作企業(yè)內(nèi)部儲能設(shè)備中開展應(yīng)用測試，初步反饋表明荷電狀態(tài)預(yù)測準(zhǔn)確度提升40%左右，電池健康度準(zhǔn)確度提升40%左右，系統(tǒng)響應(yīng)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(tǒng)方向具有較強的創(chuàng)新性和實際應(yīng)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(jù)實際需要選擇分度孔的組別。 技術(shù)參數(shù)： 1、馬達轉(zhuǎn)速：20000轉(zhuǎn)/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(lián)系我們獲取深度鉆床的最新信息。 咨詢電話：0577-67473999

常溫液態(tài)金屬通常是指一大類熔點接近室溫的低熔點金屬。與傳統(tǒng)認知中的金屬不同，此類物質(zhì)通常情況下呈液態(tài)，既具有液體良好的流動性，又擁有金屬材料優(yōu)異的導(dǎo)電性與導(dǎo)熱性，且易于通過溫度調(diào)控使其在固液相之間快速切換，即表現(xiàn)出剛?cè)嵯酀奶攸c。由于這些因素，液態(tài)金屬在柔性電子、3D打印、芯片冷卻、生物醫(yī)學(xué)以及可變形機器人等領(lǐng)域得到了日益增長的應(yīng)用。然而，常規(guī)的液態(tài)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(yīng)能量消耗，也削弱了使用的靈活性。為改變上述現(xiàn)狀，劉靜課題組提出了旨在制造輕質(zhì)液態(tài)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(tài)金屬復(fù)合材料（圖3）。這種材料除保留了純液態(tài)金屬良好的導(dǎo)電性、導(dǎo)熱性、力學(xué)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?yōu)榇嗽O(shè)計了系列平面及三維應(yīng)用場景，并引入不同封裝方式實現(xiàn)了對材料漂浮行為的調(diào)控，展示了水面電路及水中機器人的潛在應(yīng)用。圖2. 典型輕量化液態(tài)金屬復(fù)合物微觀結(jié)構(gòu)的SEM與EDS圖圖3. 基于液態(tài)金屬-中空玻璃微珠制成的輕量化復(fù)合材料及對應(yīng)密度圖4. 基于GaIn與玻璃微珠的輕量化液態(tài)金屬復(fù)合材料的力學(xué)與溫度斷裂行為輕質(zhì)液態(tài)金屬物質(zhì)概念的提出具有基礎(chǔ)科學(xué)意義和普適應(yīng)用價值，由此開啟了一條研制新型液態(tài)金屬功能材料的基本途徑。原則上，結(jié)合各類液態(tài)金屬與對應(yīng)的輕質(zhì)改性物質(zhì)，可賦予終端材料更多目標(biāo)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(xué)、流體、化學(xué)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(fù)、血管栓塞及造影劑、水中機械電子設(shè)備、剛?cè)嵯酀涂纱┐魍夤趋酪约翱勺冃稳嵝詸C器人等。此項研究中，論文第一作者為清華大學(xué)醫(yī)學(xué)院生物醫(yī)學(xué)工程系博士生袁博，通訊作者為清華大學(xué)醫(yī)學(xué)院生物醫(yī)學(xué)工程系教授劉靜。相應(yīng)研究得到國家自然科學(xué)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(xiàn)機械結(jié)構(gòu)的輕量化，不僅可降低產(chǎn)品成本，而且可減小裝備總裝機功率，改變驅(qū)動形式，提高作業(yè)效率和操作性能，因此結(jié)構(gòu)輕量化技術(shù)已成為我國機械產(chǎn)品技術(shù)創(chuàng)新升級的關(guān)鍵，是機械產(chǎn)品向高端化發(fā)展必須突破的關(guān)鍵技術(shù)瓶頸。自 2005 年起，項目組以實現(xiàn)輕量化機械結(jié)構(gòu)，從而進一步實現(xiàn)機械產(chǎn)品升級換代為目標(biāo)，開展了機械結(jié)構(gòu)輕量化設(shè)計的關(guān)鍵技術(shù)攻關(guān)。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(fā)明了多項機械結(jié)構(gòu)輕量化設(shè)計關(guān)鍵技術(shù)，并在實現(xiàn)結(jié)構(gòu)輕量化的基礎(chǔ)上，發(fā)明了典型機械產(chǎn)品關(guān)鍵零部件的多項創(chuàng)新技術(shù)，最終集

隨著計算智能方法得到更廣泛的應(yīng)用，其從問題本身學(xué)習(xí)的能力亟待增強。為此，越來越多研究提出使用機器學(xué)習(xí)模型來驅(qū)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(xùn)練質(zhì)量。而傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)方法需要大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)進行模型訓(xùn)練，而且受維度災(zāi)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(yīng)用范疇。課題組在IEEE Transactions on Cybernetics上發(fā)表了一種由生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）驅(qū)動的進化多目標(biāo)算法。

本項目在輕量化環(huán)保熱塑性復(fù)合材料開發(fā)及應(yīng)用，智能材料開發(fā)與應(yīng)用，結(jié)構(gòu)設(shè)計及分析等方面進行深入研究，已完成前端模塊、座椅骨架、SUV尾門、保險杠、復(fù)材彈簧的開發(fā)。在材料、工藝、載荷方面取得了較大突破。 本項目團隊來自北航交通科學(xué)與工程學(xué)院，團隊成員包括孫凌玉教授、康寧副教授、李立軍講師、郭春杰高工以及團隊中多位博士、碩士生。團隊主要研究方向為復(fù)材結(jié)構(gòu)設(shè)計與仿真、智能材料及失效診斷、優(yōu)化設(shè)計與工藝仿真、連接建模仿真與實驗等。