1、技术需求 （1）AP接入点、AC控制器、鉴别服务器和WAPI通信终端测试，分别包括硬件性能验证、BUG修复、升级维护等。验证项包括IP协议支持、AC发现方式、业务转发、时延、丢包率、用户隔离及网络安全等；通信性能与功能检验包括DHCP功能、WLAN功能、QoS、无线控制、接入控制、网络安全和管理功能等；通信终端证书安装、证书绑定、双向鉴别、SSID配置、加密传输、AP扫描、非法终端接入等。 （2）通过构建WAPI系统的认证测试平台，确认三元认证架构的有效性；通过对AC组网的不同架构的WAPI认证，完成其漫游的测试，通过对WAPI系统与相关系统的测试，验证WAPI系统的更多应用。

1、SoC是一种将多个功能集成到一个芯片中的技术，通常包括处理器、存储器和片上逻辑等由于SoC包含了嵌入式软件，因此在测试时需要验证芯片及其运行代码的完整性和功能性。 2、SoC芯片测试的技术瓶颈主要包括设计、掩膜费用比例的增加、上市时间的紧迫性以及芯片复杂度的提高。 3、SoC芯片的应用非常广泛，包括但不限于智能手机、平板电脑、车载电子等。在智能手机和平板电脑中，SoC芯片作为核心处理器，负责运行操作系统和应用程序，实现各种功能。 4、SOC芯片的市场需求主要表现在消费电子、智能物联、智能穿戴设备、智能家居、车载智能驾驶等多个领域SoC测试技术领域的挑战主要来自于IC复杂度的提高和新型电子产品生命周期的缩短，要求更快地推出新产品以满足市场需求。 1、最大数据速率：大于1Gbit/s； 2、向量深度：超过百兆行 3、时钟精度：达到10ps量级 4、混合信号分辨率及带宽：超过20bit且带宽达数百兆 5、射频信号频率：超过10GHz。

开发一款工控编程和信息安全防护深度融合的工业智能装备安全编程平台，解决传统“外挂补丁式”安全防护机制防护响应速度慢、针对性不足等问题，实现工控关键装备和基础软件的安全自主可控，并在燃气、供热、水务等领域进行应用验证。揭榜方需具有较强的IEC61131-3编程软件或PLC/RTU工业控制器的研发实力、科研/生产条件等。 （1）解决工程访问保护以及任务、程序组织单元、方法等各类对象的细粒度访问控制问题；解决工程文件、源代码文件、配置文件等关键文件的高效安全存储问题；解决程序可信下装、上载问题。 （2）安全协议栈构建，实现高效的双向认证和数据加密传输。 （3）跨平台安全编译，解决编译链的可信问题；解决编译过程中的代码安全检查问题；解决异构多目标平台的自适应编译问题。 （4）适配工业嵌入式平台的轻量级安全防护，研究适配工业嵌入式平台的通信访问控制、程序可信启动及运行、异常监测等轻量级安全防护技术，解决存力、算力受限条件下的运行时安全防护问题。

寻求利用乳酸菌发酵生产V-氨基丁酸的工艺。 技术要求： 1、所用乳酸菌菌种在国家食品菌种目录所列菌种范围内，不采用基因工程技术； 2、V-氨基丁酸产量在200g/L以上； 3、解决下游纯化工艺，纯度>99%。

对参比制剂中辅料型号、用量及主成分的晶型粒度进行逆向解析。这些相关信息直接影响产品理化性质，进而影响药物的疗效及安全性。这些信息的解析成功至少提高该类制剂30%的开发效率。大幅降低外用半固体制剂处方工艺开发难度，加速仿制药开发速度，提高开发效率及成功率。

水性聚氨酯作为一种水溶性树脂，常用于制作柔版印刷水基油墨。随着水性印刷工艺的不断优化提升，传统的水性聚氨酯已不能满足工艺需求，且存在易结块、稳定性较差、相容性较弱等缺点。因此，本项目旨在专为PVC水性印刷油墨研发一款印刷油墨用水性聚氨酯树脂产品，可应用于软质PVC、PVC膜、PVC硬塑地板、PVC封边条扣条等PVC水性油墨，适用于包括各种柔版印刷、凹版印刷、胶版印刷、丝网印刷等。使用本产品印刷后的产品将更细腻、不易堵网且综合性能更佳。研发印刷油墨用水性聚氨酯树脂，需具备优良的乙醇相容稳定性，附着力与抗回粘佳，流平性佳、光亮度好。使用本产品印刷后的印品需具备耐热水、耐色迁移、耐刮性、重涂性好，油墨展色性和印刷适应性优异等优点。此外，本产品与水性树脂、异丙醇等溶剂均需具有良好的相容性，且与色浆的相容性需较高，达到搅拌不增稠，不结块的目标。

现状：我司已开发人工智能实训教育装备，并形成样机。对样机及实训装备的后续拓展技术点突破寻求合适的技术交易。需解决问题：设置实训装备人工智能教师，对现有装备的人机互动教学进行提升，并对现有装备在进行教学功能增加。达到的指标：1、根据报错信息映射出错代码，形成教学反馈；2、软硬件结合教学场景自检测：若学生提交代码正确但实训不成功时，实训台自检连线是否松动或硬件是否发生损坏，以保证报错信息只针对代码本身。

（1）基本要求：以移动车载平板终端为载体，针对装备行驶过程中的运行状态、健康分析、故障诊断以及行驶风险，结合自然天气、道路状况等综合因素，采集实时外部数据，给予装备风险预判，辅助预警规避。结合特殊场景需求，设备需采用全自主可控开发要求，不依托于互联网环境，重点考虑北斗、卫星等定位设备的数据采集形式，数据延时要求不高于≤2ms。 （2）项目时限：本项目的预计研制周期为一年，要求期间按照四个阶段开展实施计划。第一阶段，成立课题组，开展数据采集通信协议等关键技术的研究，并进行前期方案设计和技术论证。第二阶段，开展研究情况进行交流、研讨，通过与实际情况相结合，进行必要的调整和考核。第三阶段，邀请技术专家进行论证，完成项目总结和成果鉴定，以确保项目达到预期目标。第四阶段，提交国家相关单位做技术测评和安全认证。 （3）产权归属：对于项目中产生的知识产权，由双方应协商确定知识产权的归属和使用方式，确保关键核心技术知识产权的合理保护和共享。 （4）利益分配：利益分配应基于公平和合理的原则。双方应共同努力确保合作项目的成功，并根据各自的贡献和风险承担来确定利益分配比例。

和技术人员更准确地评估产品质量，及时发现并解决问题，从而保障生产线的稳定运行和工业产品的安全性。 关键技术指标： （1）支持16发16收工作； （2）通道隔离度大于25dB； （3）通道间幅度一致性小于3dB； （4）发射支持mimo和相控两种方式。

全链路端到端智能观测技术是I运维的重要趋势，通过大数据、机器学习、人工智能等技术，实时监控系统状态、预测故障并自动修复。国外大型科技公司公司已取得突破性进展，国内互联网大厂等公司也推出自己的运维平台，实现实时监控和故障预测。但与国际领先水平相比，国内公司在技术水平、研究进展、应用场景和人才储备等方面仍有差距，需加强技术研发、人才培养和行业应用。可以全链路端到端可观测，而且可以智能化的进行根因定位。建议： 1.预训练模型的应用：国内研究者开始关注预训练模型的应用，将其应用于多标签分类任务，并进行模型微调和迁移学习。例如，国内的一些研究团队在中文文本多标签分类任务中使用BERT模型并取得良好的效果。 2.标签相关性建模：国内研究者致力于研究如何更好地建模标签之间的相关性。他们提出了一些具有创新性的方法，如基于图模型的标签关系建模和多层注意力机制等，以提高多标签分类的准确性。 3.深度融合模型：国内的一些研究团队开始探索深度融合模型，将不同类型的神经网络模型进行融合，以提高分类性能。例如，将CNN、RNN和Transformer等模型进行融合，以充分捕捉文本的局部和全局特征。