北京赛百奥科技有限公司成立于2003年，注册于北京市海淀区中关村科技园区，是集产品开发、研制、销售、技术与服务为一体的现代化企业。公司自成立之日起，本着以“诚信为本，科技为先，服务至上” 的经营理念为广大客户提供技术先进、品质保证、性价比高的产品及服务. 在公司不断发展壮大的道路上，我们积累了丰富的服务经验，高度的专业水平，国际性供货体系。为全国科研，教学及工业用户提供先进的技术，前沿的产品及优质的服务。我公司涉及的客户遍布全球，主要为科研院所、大专院校、疾控、检测机构及工业生产等单位，涉及生物制药、食品保健、医疗卫生、检验检疫、环保环监等行业提供丰富的产品及优质的服务。 我公司主要代理经营的产品如下（详细产品信息请登录http://www.cbio21.com查询）： 1、瑞士Lonza 龙沙：4D Nucleofector细胞核转仪和试剂盒（原Amaxa），支原体及内毒素检测设备及试剂盒，MODA实验室/生产/质控管理软件，人原代细胞和培养基，琼脂糖和闪胶 2、美国Benchmark:迷你离心机、高速台式离心机、微孔板离心机、采血管离心机；漩涡混合器、管式混合仪、3D混合仪、旋转混合仪、轨道振荡器；组织珠磨器、高速匀浆器；玻璃珠灭菌器、无火焰灭菌器；迷你（CO2）培养箱、CO2（振荡）培养箱、干式恒温器、水浴及水浴振荡器、恒温振荡器、恒温旋转混合仪、微孔板恒温振荡器、防腐型恒温磁力搅拌器等实验室常用桌面设备 3、德国AID 艾迪：EliSpot Reader Classic 酶联免疫斑点分析仪、iSpot Reader 荧光酶联免疫斑点分析仪 4、美国BIO-RAD伯乐：Mini-PROTEAN垂直电泳槽，Trans-Blot 转印槽、Sub-Cell GT水平电泳槽，Trans-Blot SD 半干转印槽、Trans-Blot™ Turbo® 全能型蛋白转膜仪、双向电泳槽、等电聚焦电泳槽、电泳凝胶梯度生成仪、422型电洗脱仪及各规格电泳电源；TC20细胞计数仪，ZOE™荧光细胞成像仪；T100 PCR仪、C1000 PCR仪、S1000 PCR仪、CFX96荧光定量PCR仪；MicroPulser 电穿孔仪、Gene Pulser Xcell 电穿孔系统、基因枪及电击杯、金粉、载体膜、阻挡网、可裂膜等耗材；iMark 酶标仪、1575 洗板机；微量过滤器、多道筛选仪；凝胶成像/化学发光/多色荧光成像系统等。 6、德国耶拿（原美国UVP）： HB-1000分子杂交箱、HL-2000分子杂交箱、CL-1000紫外交联仪、CX-2000紫外交联仪、凝胶成像/化学发光/多色荧光成像系统、小动物活体成像系统 7、赛百奥CBIO：紫外分析仪，荧光剂检测仪，大肠埃希氏菌检测仪，薄层色谱仪，活体荧光检测仪，紫外光化学反应箱，薄层色谱仪，紫外交联仪，紫外灭菌箱，紫外诱变箱，紫外透照台，紫外割胶仪，电泳凝胶检测仪，电泳凝胶成像仪，薄层色谱照相系统。 8、日本三菱：微需氧及厌氧培养、安宁包系列 13、日立：核酸提取纯化-荧光定量PCR一体机、毛细管电泳仪、全自动核酸提取纯化仪、离心机 14、美国AXION：阻抗式无标记、非侵入实时细胞监测系统 15、美国BIOLIFE：无水细胞复苏仪（管式及袋式） 19、德国Grumbach：孵化器、孵蛋器 20、美国WESCOR：露点渗透压仪 21、美国SONICS：超声波细胞破碎仪 22、美国WILSON WOLF：G-Rex悬浮细胞培养系统及会呼吸的细胞培养瓶 23、德国徕卡：正置生物显微镜、倒置生物显微镜、体式解剖显微镜、显微照相系统、荧光显微镜  

产品详细介绍奥龙学生综合素质评价管理系统系统管理和记录学生的综合素质评价，包括思想品德、学业水平、身心健康、艺术素养、社会实践素养等方面。实现学生常规表现的记录与汇总，教师对学生和学生相互之间网上评价管理，可自动生成评价等级；每个学生有自己的帐号，可随时上传管理和查阅自己作品成果及成长资料，了解自身发展状况；教师及家长及时互动，跟踪学生成长过程，在线动态分析，引导学生健康发展。 应用：教育局、学校、教师、学生、家长服务：结合定量、定性、形成性、终结性评价对学生五大维度进行科学的评价。还提供班级评价、评语评价、体质测评、荣誉申报、秀空间以及实践活动等，对学校、教师、学生及家长等多方数据进行实时的采集和记录，最终形成涵盖学生各方面的学生综合素质档案。

产品详细介绍奥龙研究生教育管理系统助力研究生院信息化建设研究生系统管理涉及到学生从入学到毕业的全过程管理，包括招生管理、学籍管理、培养管理、成绩管理、毕业管理、研工（党团思政）管理、学位管理、学科（导师）管理、系统管理子系统，适用于招收研究生的综合性大学、学院，能够完成学年制、学年学分制、完全学分制管理部门对研究生从入学到毕业离校的全过程管理。研究生教务管理工作是研究生教育中的一个极为重要的环节，是整个研究生管理的核心和基础。面对种类繁多的数据和报表，手工处理方式已经很难跟上现代化管理的步伐，随着计算机及通讯技术的飞速发展，各个方面都对研究生教务管理工作提出了更高的要求。尽快改变传统的管理模式，运用现代化手段进行科学管理，已经成为整个研究生教育系统亟待解决的课题之一。系统特点1、业务全面，功能强大：研究生包含多种类别，如：学历硕士、学历博士、专业学位等。不同类别的研究生其招生、培养、学位授予的过程均有所不同，系统实现了对不同类别研究生的管理，而且业务上涵盖了研究生入学前的招生，研究生入学时的注册、学籍建立，研究生在校期间的培养，研究生毕业时的学位授予。2、数据高效共享：在各职管部门（如：研究生院（处）、各院系）、导师、授课教师、研究生等角色之间构建了统一交互的信息平台，部门之间的信息流转统一规范，各角色都可以实时动态获取所需信息。3、系统中的学科建设管理为招生、学籍、培养、学位各模块提供基础业务数据，招生、学籍、培养、学位各模块之间耦合性低，在基础数据支持下各模块可单成系统，独立运行。最终开发实现的研究生信息管理平台，能使研究生院包括下属（招生处、培养处、学科办、毕业学位办、各个院系秘书、导师、学生）人员进行网上资料登记、处理、相关业务的审批、查询、打印等工作，实现研究生院对学生、对部门、对导师、对院系的管理，实现对省教委、教育部、国家学位办等（电子注册）的数据接口，能够真正达到节约时间、提高效率。

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RealAI首席执行官田天表示，新冠肺炎疫情暴发以来，各大媒体网站、社交平台上关于疫情的话题热度持高涨。在此环境下，信息的高效传播成为重要诉求。一方面，相关部门需要全面了解公众对疫情的话题讨论，辅助决策优化的同时也利于开展引导工作；另一方面，公众亟需第一时间获得最权威、最实时、最准确的疫情动态。分析称，互联网成为这次疫情主要的“信息源”平台，传播模式更是基于人手一机的“自媒体”，信息流不仅降低了大众获取信息的“信噪比”，更滋生出不同程度的谣言。据介绍，“新冠肺炎疫情AI话题分析平台”通过对多渠道海量媒体信息进行自动抓取采集、识别分析，解决了传统信息检索过程中因消息源头繁杂、消息过多、检索意图不明确而产生的困扰。同时，基于大数据分析和AI建模，自动识别出近期热点话题、新闻追踪和话题导向、地区关注度变化，为用户第一时间推送全网话题最新动态，满足用户对疫情舆情监测的需求，为作出正确舆论引导提供分析依据。

华中科技大学电信学院联合华为云等团队，研发并推出了新型冠状病毒感染的肺炎AI辅助医学影像量化分析系统。 华中科技大学电信学院白翔教授、许永超副教授等负责的华中科技大学-华为智能创新实验室积极发挥自身优势，针对新冠肺炎与华为云等团队共同研发出AI辅助医学影像量化分析系统，目前取得了有效进展。针对患者胸部CT影像中呈现多发小斑片影、多发磨玻璃影、浸润影、肺实变等特点，许永超等提供了基于纹理感知的病灶分割核心算法支持，该算法可实现单病例全自动精准量化结果的秒极输出，大幅提升了诊断效率，减轻医生诊断的繁重负荷。结合临床信息，系统可以辅助医生更高效地区分新冠肺炎的早期、进展期与重症期，有利于早期筛查与防控。同时，对于确诊病人，基于对多次复查影像数据的量化分析，医生能够有效评估病情进展及用药疗效等情况。

成果介绍在微瓦级极低功耗的情况下，芯片可以应用至智能手机、可穿戴智能设备、小家电、大家电、玩具及车载等众多场景中。技术创新点及参数神经网络拓扑/计算精度动态自适应的系统架构，基于事件驱动的精度可控数模混合近似计算电路，实现面向各种背景噪声的场景自适应低功耗智能计算。基于22nm工艺，实现微瓦级(< 10uW)极低功耗下的高精度关键词语音识别样片验证，相比目前最新研究成果，硬件能效提高近3倍，且支持各种噪声下的高精度识别(Noise-robust recognition)，相关研究成果已发表在电路与系统领域顶刊IEEE Transactions on Circuits and Systems I: Regular Papers。市场前景可集成和使用在对手机、可穿戴设备、智能家居等多种应用场景的智能终端产品。产品当前已经在实验室完成样品测试，各项功能都处于行业优秀水平；芯片目前技术参数可以达到支持离线语音唤醒功能，支持5个唤醒词和10个命令词，还支持声纹识别。它支持3-5m的远场语音唤醒和识别，工作频率为50MHz，延迟不到10ms。

项目背景：随着国家政策的引导，城市的发展，各种建 设工程规模不断扩大，如何搞好现场施工现场管理，降低事 故发生频率，杜绝各种违规操作和不文明施工现象一直是施 工企业、政府管理部门关注的焦点。利用现代科技，AI 识别 技术，优化监控手段，实现对工地现场的各类问题实现实时 的、全过程的、不间断的监管。目前在工地智慧监管方面， 已经实现了对人员安全帽、危险区域的入侵等方面的视频监 控及 AI 分析，但是在对施工周边围挡监控、施工现场地面 硬化监控、施工现场物料堆放覆盖监控、施工现场出入车辆 清洗状况监控，AI 分析系统无法到达准确及有效的分析。需 要通过建立有效的数据模型，应用 AI 分析算法，实现对以 上问题的准确分析。 所需技术需求简要描述：1.AI 人工智能机器视觉分析 “深度学习”技术，实现视频分析、视频编解码等技术。2. 采用深度学习，高效识别准确率超 99.5%，支持目标大小阈 值设定，对光线、极端天气等不同应用场景环境适应性强， 检测速度快，运算成本低。  对技术提供方的要求:1.具有成功的 AI 识别、深度学习 方面的成功案例。2.对人工智能、大数据分析具有深入的研 究。3.技术方案成熟可靠稳定有创新思维，不涉及知识产权 侵犯。 

本项目聚焦于锂电池管理系统在智能化监测与预测中的关键痛点，尤其拟面向电池容量衰减预测、SOC/SOH估计不准、电池剩余时间不准确、MAP/SOP估算等方面。通过引入人工智能算法，构建融合机器学习与深度学习的电池状态预测模型，拟实现高精度SOC（荷电状态）与SOH（健康状态）估计的优化，提升电池管理系统的智能水平与安全性。 解决方案方面，项目基于实地检测磷酸铁锂电池充放电数据构建训练集，采用轻量级线性回归模型及改进型人工神经网络进行建模优化，并结合特征工程技术提高预测精度。同时，设计适用于边缘计算的部署方案，使模型可在BMS嵌入式硬件平台实时运行，降低对计算资源的依赖。 在竞争优势方面，项目成果具备算法轻量化、部署便捷、预测准确度高、兼容性强等特点，特别适用于电力储能、电动汽车等对安全性和可靠性要求高的场景。相比传统BMS方案，该AI算法可显著提升电池使用效率与寿命，精准估算SOC/SOH，降低维护成本。 目前项目成果已在合作企业内部储能设备中开展应用测试，初步反馈表明荷电状态预测准确度提升40%左右，电池健康度准确度提升40%左右，系统响应及时，具备较高实用性和推广价值。专家评审一致认为，该项目在智能电池管理系统方向具有较强的创新性和实际应用前景。