需求背景原因：现阶段中国约有3亿心血管疾病患者。其中，心律失常患者超过7，000万（其中窦性心律不齐、窦性心动过快、室性过早搏动及窦性心动过缓分别占比26%、21%、15%及14%，合计占比达89%）。而心衰为心律失常、结构性心脏病等终极表现。另外，慢阻肺、肺栓塞等有更为庞大的市场需求，其合并症通畅包括心血管疾病如房颤、高血压、外周血管疾病等同样拥有庞大未满足临床市场需求的疾病。应用领域：心律失常、心衰、结构性心脏病（先心病、心肌病、瓣膜病等）、慢阻肺、肺栓塞。市场潜力，到2025年：1-慢阻肺（中国1000亿，全球5000亿）；2-心脏电生理（中国300亿，全球700亿）；3-结构性心脏病（中国300亿，全球1500亿）达到国际先进水平。

高性能纤维及复合材料在航空航天、新能源、电子信息和智能传感等领域具有重要的战略意义和巨大的经济价值，目前全球碳纤维主流生产技术掌握在日美等少数国家。本项目旨在研发高强多功能碳纳米管纤维，强度与韧性比目前所有材料高出一个数量级以上，不仅在航空航天等领域具有重大的需求，且具有优异的电导率，易于功能化修饰，是智能电子织物等可穿戴设备和纤维电极的理想材料。关键技术指标： （1）研发可单次制备长度超过1000m的碳纳米管纤维的生产工艺； （2）制备得到的新型宏观纤维，抗拉强度达到2-3GPa，并兼具延伸率4~8%，可媲美高端碳纤维； （3）制备出的新型宏观纤维，电导率大于1x106Sm-1。

肿瘤微环境是个复杂的体系是肿瘤细胞耐以生存的土壤其中不同免疫细胞的组成空间定位以及功能都直接临床应答的可能性。 传统技术研究指标单一，无法刻画细胞间的原位空间关系。 作为下一代病理技术的典型代表，多重荧光免疫组化技术基于酪氨信号放大技术能同时在一张切片上获得免疫微环境所需的免疫细胞组成、免疫细胞定位和免疫细胞功能信息，节约珍贵样本，展现标志物之间的空间原位关系，有助于深入了解肿瘤的发生发展机制，预测肿瘤对治疗的反应，在临床应用方面有重要的研究价值。 多标记染色是多重荧光免疫组化技术的核心技术，染色试剂盒则是多标记染色的关键试剂。目前该试剂的核心技术还掌握在国外，尽管国内部分厂家可以生产，但抗体的特性应、染色的结合效率、染料的发光效率和标记数量等关键参数，与国外先进技术还有一定差距。此外，目前进口的抗体和染色试剂盒成本较高，不利于多重荧光免疫组化技术的临床落地。 因此，自主研发高效能、低成本的多重荧光免疫组化染色试剂盒，是多重荧光免疫组化技术在临床的应用和商业化落地的核心技术壁垒。拟开发具有高效能、低成本的多重荧光免疫组化染色试剂盒，包含的关键试剂如下： 1.一抗抗体试剂研发：适用于IHC-P样本，单克隆抗体 2.二抗抗体：修饰了辣根过氧化物酶的二抗抗体 3.8种荧光染料：480nm、520nm、540nm、570nm、620nm、650nm、690nm、780nm 4.TSA信号放大液。

小鼠胚胎和小鼠胚胎干细胞的染色体损伤，是导致基因修饰小鼠胚胎发育异常的重要原因，核型检测是解决该问题的有效途径。当前核型分析的成本，公司拟合作开发低成本核型分析方法，通过测序等生物信息学手段，对核型进行分析判断。单样品成本应控制在600元以内。

航天航空领域对线缆包覆材料具有介电耐温耐辐照耐侯阻燃的复杂要求，PTFE/PI复合的结构是满足此类要求的最佳组合。然而两类材料极性不高，难于复合，是这类复合材料的难点，核心技术为美国龙头企业垄断，急需我国突破，实现自主知识产权技术。1.PTFE薄膜厚度12-25微米，使其表面具有一定的粘接性。2.PI薄膜厚度12-25微米，使其表面可以粘接PTFE。3.PTFE/PI复合材料长期耐温 260度以上。4.PTFE/PI复合材料的拉伸强度约200MPa，延伸率有40%。6.符合ROHS&ROHS 规定。

目前服务的企业所面临的问题及需求的技术：1、需求背景、现状：进行加工。现有的定位稳固的金属模具灵活性不佳，且不能实现一个装置同时固定两个冲压模具。为此，提出一种定位稳固的金属模具，以提升加工精度及效率。2、所要解决的技术问题：通过在基座上设置定位机构，带动螺纹套杆两侧的定位块压紧冲压模具，实现同时固定两个冲压模具。通过设置了螺纹杆、滑块、定位机构、连接块、螺纹套杆、转把、固定螺杆、定位块、优力胶、转轴、安装块、定位弹簧等结构使得该装置的灵活性更好。3、预期达到的效果（技术指标、规格等）：需要将冲压模具放置在定位块和滑块的空隙处，根据冲压模具的尺寸，转动固定块上的螺纹杆。定位机构上设置两个定位块，基座上设置两个滑块，这样可以同时固定两个冲压模具。 （1）模板装夹位置厚度70mm； （2）氨化层厚度0.2-0.3mm； （3）表面粗糙度Ra3.2以上； （4）尺寸偏差不大于0.05mm； （5）后模温差在士5℃以内。

在当前数字化的时代，网络安全面临着日益复杂和精密的威胁，从传统的病毒和恶意软件到更为复杂的网络钓鱼和零日攻击。随着技术的发展，传统的安全策略生成方法逐渐显得滞后，难以应对新兴的网络威胁。 自然语言处理（NLP）技术的迅速发展为网络安全领域带来了新的机遇。NLP技术使得计算机能够理解、解释和生成人类语言，为安全策略的生成提供了更为智能和灵活的途径。然而，目前仍然存在一些挑战，如缺乏针对网络安全领域的专用NLP工具、对安全策略语境理解的不足、以及对生成策略的实时性和准确性的要求。 因此，本课题旨在结合自然语言处理技术，特别是深度学习和自然语言生成模型，研发一种基于自然语言的安全策略生成器，以满足当今网络安全环境的需求。目前，XACML是一种通用的策略描述语言，具有高度的可扩展性和灵活性，能够对包括IBAC、RBAC、ABAC在内的各种访问控制策略模型进行描述，但该语言基于XML语言进行设计，比较适合于计算机进行处理，但不适合人类用户直接使用。本课题拟基于典型安全策略的要素组成，提出简化、扩展XACML规范的方法，满足基本的策略表达要求；并研究实现NLP（中文）策略翻译算法，实现自然语言策略向XACML策略的自动翻译。 本课题的预期成果包括： （1）智能化安全策略生成：利用自然语言处理技术，实现更为智能、自适应的安全策略生成，能够动态适应不断演变的威胁环境。 （2）实时性和准确性的提升：通过采用先进的深度学习算法，提高安全策略的实时性，确保系统在检测到威胁时能够迅速生成适当的应对策略，并减少误报率。 （3）可解释性和可定制性：开发具有良好可解释性的模型，使安全管理员能够理解生成策略的原因，同时提供可定制的选项以满足不同组织的特定需求。

计算机视觉方向技术：研究如何使计算机具备处理和理解图像或视频数据的能力的学科。它涉及数字图像处理、模式识别、机器学习和人工智能等多个领域的交叉学科。计算机视觉技术的主要任务是从二维图像或视频中提取有价值的信息，实现对物体、场景和行为的理解，从而模仿人类视觉系统功能。包括以下几个方面： 1、图像处理技术：基础的图像处理技术包括图像增强、滤波、边缘检测、色彩转换等，这些技术有助于提高图像质量，为后续的分析和理解提供基础。特征提取：从图像中提取有代表性的特征，如SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速稳健特征）、HOG（方向梯度直方图）等，这些特征可以用于描述图像中的关键信息，为模式识别和分类提供依据。 2、物体识别与分类技术：通过对图像中的物体进行识别和分类，实现对场景的理解。常见的物体识别和分类技术包括基于传统机器学习方法和深度学习方法的物体检测和分类器。 3、目标检测技术：目标检测技术旨在从图像中定位感兴趣的目标，并对其进行精确的边界框标注。常见的目标检测技术有R-CNN（区域卷积神经网络）、FastR-CNN、FasterR-CNN、SSD（单次多框检测器）等。 4、图像分割技术：图像分割技术将图像划分为若干具有相似特征的区域，有助于更好地理解图像结构和场景内容。常见的图像分割方法有区域生长、区域合并、边缘检测等。 5、语义分割：语义分割是对图像中的每个像素进行分类，从而获得具有语义信息的图像。常见的语义分割方法有DeepLab、PSPNet（金字塔场景分割网络）等。 6、实例分割：实例分割是对图像中的每个物体实例进行分割和识别，有助于区分不同物体。常见的实例分割方法有MaskR-CNN、SOLO（面向对象的分割网络）等。 7、视频分析与行为识别：计算机视觉技术还可以应用于视频分析和行为识别，如运动目标检测、行为识别、视频分类等。

1、技术需求 利用先进的传感器、监控设备、无人机以及稳定的4G/5G网络和卫星通信手段进行实时数据采集和快速传输。采用Hadoop和 Spark等大数据框架结合机器学习和深度学习算法来处理和分析数据，为应急管理提供决策支持，并通过GIS和D3.js等可 视化工具直观展示结果。此外，建立一个统一的指挥控制平台，整合VR/AR技术进行应急响应培训和演练，并采用加密技术和多层级通信网络来保障关键通信的安全性和稳定性。 2、现有基础 已完成对现有数据采集技术的评估和初步的系统架构设计。目前，已有一定预算用于技术研发和人力资源配置；已有必要的硬件设备和计算资源，但可能需要更新以支持先进的数据分析和模拟培训；现有的IT基础设施能够支持新系统的部署和运行，但仍需进一步完善以保障系统的安全性和可靠性。

据不完全估计，全国每年约有5-10万个胚胎需要进行胚胎移植前PGT-A和PGT-SR相关检测，每个胚胎检测费用约3000-5000元，市场巨大。当前的技术效果以及成本都存在改进空间。难点在于单细胞级别的体系构建，人单个细胞大概只有6pg左右的DNA，极其微量，普遍做法都需要进行单细胞的全基因的扩增，但是扩增之后的产物在拷贝数层面会变得很不均匀，对PGT-A造成困扰；当前PGT-A多采用多重PCR建库，基因组覆盖率小于10%，CV>3.0，多数是基于microarray芯片平台，临床普及率较差，国产率较低。提高胚胎移植前PGT-A检测的均一性，要求全基因组覆盖在75%以上，CV<2.0，目的在于研发适合于临床需求的检测流程。