项目背景：2021 年国务院政府工作报告中指出，扎实做 好碳达峰、碳中和各项工作，加大新能源技术研发。据研究 公司 Frost＆Sullivan 发布的一项新报告指出，预计到 2030 年，全球电池储能市场的复合年增长率将达到 23％。由此可 见，未来十年储能电池数量将大幅增加。另一方面，储能电 池安全性引起广泛关注，2019 年 4 月 19 日，美国亚利桑那 州 McMicken 电池储能项目发生火灾爆炸事故；2021 年 4 月 16 日，北京集美家居大红门的储能电站起火。因此储能电池 安全性显得尤为重要。通过人工智能和机器学习等手段预测 电储能电池的安全性已经成为研究热点，英国剑桥大学和美 国斯坦福大学等顶尖高校和科研院所都有相关的实验室。在 国内，中科院、比亚迪、宁德时代、国家电网等企业院所已 经开展了各种类型储能电池和技术的研发。然而，目前国内 外还没有成熟的电储能电池远程管控系统，储能电池数据传 输协议没有公认的标准。由于不同类型的电储能数据指标差 异较大，需要采集的数据缺乏规范标准。另外，何种指标的 变化会引起潜在的储能电池安全问题尚未明确，目前基本是 通过人工经验判断，效率不高，并且准确率较低。如果能够 通过机器学习，深度学习等人工智能手段，结合储能电池实 际工作过程中的电流、电压的变化数据，学习并分析其运行 规律，挖掘出数据变化导致的潜在安全风险，电储能电池的 安全性能将大幅提高。 所需技术需求简要描述：1.研发储能电池故障预测模 型，利用人工智能等手段，通过机器学习的方法对采集的电 池运行状态及参数数据进行分析，实时监控电池运行状态， 对可能出现的潜在储能电池安全问题进行评估，实现对即将 出现的电池故障和安全问题的预判。2.建立储能电池的远程 安全传输协议，对电池运行状态及参数数据进行周期性采 集，并实现多终端异构网络环境下的储能电池数据实时传 输。建立安全传输机制，有效防止数据伪造和恶意攻击。3. 开发电储能电池数据远程管理系统，对不同种类的储能电池 安全问题采取相应的措施，通过网络实现对储能电池的远程 管理，从而延缓或避免由于电池故障产生的安全问题。数据 通信应建立在安全可靠的传输机制上。  对技术提供方的要求:1、建立电储能电池的远程数据采 集和安全传输协议。2、开发研究电储能电池数据远程智能 分析和管理系统。3、在相关领域经验丰富的技术团队的院 校或科研单位。 

中科院计算所成立于1956年，多年来始终坚持“科研为国分忧，创新与民造福”的核心价值观，在力争成为世界一流科研学术机构的同时，努力使计算所成为社会公认的引领我国信息产业和信息化计算技术的主要源头，先后孵化成立了联想、曙光、龙芯等一批有影响力的技术驱动型公司。 中科天玑数据科技股份有限公司成立于2010年，是中科院计算所为加速大数据技术成果转化而孵化的高新技术企业，是计算所在大数据方向唯一的产业化平台。公司技术力量雄厚，人才济济，博士、硕士人数占总人数的35%以上，核心成员承担过国家863计划、973计划、国家自然科学基金等重大课题的研究，并多次荣获国家重大奖项。中科天玑以大数据智能计算引擎、人工智能算法为核心，围绕大数据平台、自然语言处理、机器学习、知识图谱、人工智能等方面进行不断拓展，重点面向网信、情报、金融、教育等应用领域，致力于打造自主可控、安全可信、智慧敏捷的信息系统，为用户提供大数据整体解决方案，助力中国大数据产业创新发展。 中科天玑是大数据分析系统国家工程实验室的重要共建单位和示范应用基地，承建的大数据引擎及情报分析系统实验室致力于推进大数据基础设施、大数据分析和情报大数据示范应用三大方向技术研究和大数据产品的定型推广。

产品详细介绍            阶段：小学、初中、高中    学科：语文、数学、英语、物理、化学、生物、政治、地理、历史、信息技术应用、安全教育    形式：视频、图片、文字    教材版本：包含全国各地主要应用版本，如人教版、北师大版、浙教版、苏教版等，与当地教学教材高度匹配   结构化资源内容：由浅到深，逐步进阶 课前—自学资源 “学材”区别于“教材”，指的是经过精心加工、适合学生自主学习的教学资源。 课中—点睛题 点睛题是U伴慧学平台特有的教学资源，专门用于让教师即时了解学生对核心概念的理解与掌握状况，目的是培养学生的高阶思维能力。 课后—探究资料 对知识点的补充、拓展、探究性资料，可以引导学生更深入地思考问题，完善自己的知识，解决问题。 练习题库：全过程可应用，知识点的测试题目。

本项目涉及的结合先进光信息技术和电子技术的激光夜视测距系统具有智能、高成像质量、远工作距离的优势，在物联网、汽车辅助驾驶、安防等领域都有巨大的应用价值。本项目以解决夜视系统的光源和成像、智能图像识别等难题为突破点，以提高夜视仪成像质量和目标识别度为目的，在国家项目和省部级项目的支持下，开展了大量研发工作，获得了一系列的红外成像、图像处理独创技术，开发了激光红外夜视测距系统。项目的激光夜视测距系列产品已经广泛应用于国防、平安城市、铁路、 高速公路、森林防火、油田等行业，实现全天候视频监控。

多年来，作为病害桥梁结构分析与加固技术研发的基础，道路、铁路、市政工程中的桥梁工程健康检定始终是一项重要的技术工作。主要开展在役桥梁结构病害与劣化的检定技术、病害桥梁结构结构分析与加固技术研发；在役桥梁加固设计与维护方案设计技术研发以及在役桥梁通车能力鉴定与评估。该方向曾获得省部级奖励8项，出版专著教材5部，完成大型桥梁的检定加固工程达数十项。

XM-520B喉结构与功能放大模型   XM-520B喉结构与功能放大模型显示喉软骨、喉的连续、喉肌和喉腔等结构、环杓关节可运动，模拟开大声门或关闭声门的功能，会厌软骨可上下活动盖住喉口。 尺寸：放大约3倍，30×15×14cm 材质：PVC材料

XM-F55高级分娩与母子急救模拟人   一、模型特点： ■ XM-F55高级分娩与母子急救模型是一个全面的教学系统，它将高级分娩与急救模拟人（母体）和新生儿模型（分娩用）结合起来，针对产科基本要求，完成完整的分娩与急救综合技能操作训练过程。 ■ 具有自动分娩系统、胎儿和胎盘娩出、进行产前宫颈检查和产后会阴切开缝合、产前孕妇和胎儿以及产后母体和新生儿的护理、产妇腹壁可移动、多种胎儿心音听诊以及产妇心肺复苏等多项功能，便于演示观察和徒手操作产妇分娩过程。 ■ 可以模仿训练正常分娩过程和难产分娩过程以及助产和会阴保护、切开缝合技术等综合技能训练。 ■ 模型为仿真皮肤，活动的关节，形象逼真，可移动更换的腹壁，外观与孕妇人体相似，具有视觉和触觉真实的感受。 ■ 适用于高等医学院校、护理学院、中专护士、助产士、卫生等专业学员、临床妇产科医护人员、基层卫生单位临床教学示教及学员实践操作训练，也是临床妇产科实习培训的理想教具之一。   二、模型组成： ■ 分娩与成人急救用母体 ■ 急救与护理用新生儿 ■ 分娩用胎儿 ■ 分娩过程及胎儿心音控制器 ■ 成人CPR电子显示器 ■ 模拟宫颈口 ■ 6个阶段产前宫颈变化与产道关系模块 ■ 产后48小时子宫 ■ 用于产后会阴切开缝合的模块 ■ 模拟胎盘/脐带 ■ 利奥波德练习提升”软垫” ■ 其他辅助用具   三、母体功能： ■ 机械传动装置配有两支机械适配器用于连接分娩用模拟胎儿，胎儿与适配器、适配器与适配器、适配器与传动装置间均有弹性紧固装置，传动装置上端和下端均有系统保护性行程开关。 ■ 分娩过程与胎儿心音控制器可暂停、初始化、开始、继续产程，可根据需要选择分娩速度，共1-4四档。 ■ 胎心音听诊：可设置胎儿心音频率和音量，心率为“80-180”区间可调。 ■ 可模拟头位产、臀位产、产道狭窄、脐带绕颈、胎盘前置等。 ■ 配有仿真宫颈。 ■ 配有利奥波德练习提升“软垫”，可进行利奥波德手法练习。 ■ 配有产前宫颈变化与产道关系变化模块可装配到母体上进行训练： · 阶段一：宫颈口没有扩张、宫颈管没有消失、胎头与坐骨棘平面位置关系为-5。 · 阶段二：宫颈口扩张2cm、宫颈管消失50%、胎头与坐骨棘平面位置关系为-4。 · 阶段三：宫颈口扩张4cm、宫颈管完全消失、胎头与坐骨棘平面位置关系为-3。 · 阶段四：宫颈口扩张5cm、宫颈管完全消失、胎头与坐骨棘平面位置关系为0。 · 阶段五：宫颈口扩张7cm、宫颈管完全消失、胎头与坐骨棘平面位置关系为+2。 · 阶段六：宫颈口扩张10cm、宫颈管完全消失、胎头与坐骨棘平面位置关系为+5。 ■ 可测量胎头的下降和宫口开大情况。 ■ 可模拟多种胎盘位置。 ■ 母亲手臂可建立静脉通络，用以给药和营养。 ■ 外阴缝合练习模块，分左下、正中、右下三个切口位置。 ■ 气管插管训练。 ■ CPR训练： · 高级分娩与母子急救模拟人可进行人工呼吸和心外按压、电子监测操作数据，并有错误的报警提示。 · 电子监测吹气量、吹气次数、吹气频率、按压部位、按压频率和按压深度。 ■ 手动模拟颈动脉搏动。   四、新生儿功能： ■ 静脉穿刺功能：可进行新生儿头皮静脉穿刺、手臂静脉穿刺，静脉穿刺时有落空感，穿刺成功时有回血产生。 ■ 护理功能：眼清洗滴药，进行新生儿清洗、包扎。 ■ 可经口鼻插管，进行婴儿吸痰、气管插管、洗胃。 ■ 可进行婴儿脐带护理、头皮静脉穿刺、手臂静脉穿刺，穿刺时有落空感，有回血产生。 ■ 可进行新生儿心肺复苏：支持口对口、口对鼻、简易呼吸器对口等多种通气方式。

XM-416动脉与静脉解剖放大模型   XM-416动脉与静脉解剖放大模型显示动脉和静脉的立体结构，动脉三层膜比静脉三层膜厚，动脉有内外弹性膜，而静脉平滑肌及弹性组织不如动脉，静脉内孔比动脉内孔大，静脉有瓣。 尺寸：放大，50×32×22cm 材质：PVC材料

研究视频与图像的视觉特征表示与特定对象的视觉跟踪 和识别，分析视频结构化语义信息，综合视频与图像检索、 动作识别与行为分析、视频目标跟踪等技术，进而解决视频 与图像理解的难题。

工业或轻工业环境下的抓取和分拣操作一直是劳动密集型的生产环节。本研究室搭建了以视觉感知     为基础的机械手臂控制系统，核心硬件包括 UR 机械臂和 Barratte Hand 三指灵巧手。能够准确、快速地识别与定位抓取目标，并实现可靠地运动控制。该技术对提高相关产业的自动化、智能化、以及劳动生  产率具有重要的应用价值。