公司主要从事货物运输业务，主要运输工具为集装箱，为提高效率需建立智能化货物装载信息平台，希望满足以下功能： 1.支持货物类型、尺寸、重量、数量等基本信息录入。 2.根据货物信息、车辆类型、运输路线等因素，自动生成装载计划。 3.支持手动调整装载计划并对调整进行记录。 4.基于机器学习或优化算法，自动计算最佳装载方式。 5.计算装载过程中的空间利用率，保证货物平衡与安全。 6.提供多种装载策略供用户选择（例如，优先级、时间、重量分配等）。 7.提供API接口，支持第三方系统对接。 8.提供装载效率、空间利用率、运输成本等统计报告。

我们寻求合作方共同开发一套基于人工智能与大数据技术的综合模型，专门服务于心脏康复患者的全周期诊疗管理。该模型需具备以下核心能力： 多源异构数据整合： 能够高效接入、清洗、整合来自医院信息系统（HIS）、电子病历（EMR）、实验室系统（LIS）、医学影像（PACS）、可穿戴/家用医疗设备（实时生理参数如心率、血压、血氧、活动量）、患者自报告结局（PROs）、生活方式数据（饮食、睡眠、运动）等多维度、时序性数据。 动态风险评估与早期预警： 利用机器学习/深度学习算法（如时序模型、生存分析模型），对患者在康复过程中的关键风险事件（如心绞痛复发、心力衰竭恶化、再入院、主要心血管不良事件）进行动态、个性化预测，并提供早期预警信号。 个性化康复方案生成与优化： 基于患者基线特征（病史、手术类型、心功能）、实时监测数据、康复进展及风险预测结果，利用AI（如强化学习、推荐系统）为每位患者生成并动态调整最优的个性化康复计划，涵盖运动处方、药物依从性提醒、营养建议、心理干预、健康教育等。 康复效果预测与疗效评估： 建立模型预测不同康复干预措施对患者特定结局指标（如6分钟步行距离改善、生活质量评分提升、再入院率降低）的预期效果，辅助临床决策并客观评估康复方案的疗效。 患者分群与特征挖掘： 运用无监督学习（如聚类分析）识别具有相似康复轨迹、风险特征或响应模式的患者亚群，挖掘影响康复效果的关键因素和潜在生物标志物。 临床决策支持： 为医生、康复治疗师、护士提供直观的可视化界面和数据洞察，辅助其制定和调整诊疗决策，提升诊疗效率和精准性。 数据治理与隐私安全： 模型开发需遵循严格的医疗数据隐私保护法规（如HIPAA、GDPR或中国相关法规），采用联邦学习、差分隐私等技术或架构确保数据安全与合规。

1.矿体赋存条件复杂。由于岩体薄，传统大型采矿设备无法施展，现有开采空间受限，作业效率低。 2.智能化水平不足。目前企业使用的铲运机依赖人工操作，安全风险高，需满足张家口市政府矿山安全生产升级要求，实现远程操控或智能操控。

目前光学对刀仪产品均为单轴设备，一次只能提供1种型号刀柄的刀具检测、对刀工作，如需同时对多种不同大小型号刀柄进行检测很难实现，各种型号刀柄切换只能更换转换套太过繁琐，不能满足快速切换测量要求，根据市场客户对此类需求的反馈，故急需设计开发一种用于多种类刀柄多主轴刀具检测、对刀设备。 此对刀仪设备应具备： 1.待检刀位6主轴位，可同时对6类刀具进行检测、对刀； 2.光学测量镜头，具备自动捕捉被测刀具，自动定位、捕捉直径、刀尖高度等功能； 3.可检测普通铣刀、镗刀、螺纹加工刀、圆弧铣刀、锥铣刀、阶梯钻等常见刀具； 4.操作界面清晰、简单、易操作； 5.具备检测数据打印功能，数据采取本地存储、U盘存储、线上存储三类方式； 6.应具备《DTGⅢ2040型刀具预调测量仪》全部功能； 7.光学测量镜头以达到相关要求为准，可接受采购或自行研发方式。

研发适应更高精度芯片制造的湿法制程设备，建立半导体清晰设备领域存在高端技术瓶颈，需要高校及科研机构做一些基础研究，及数字化模型的12寸晶圆清洗设备的流体力学机理研究不足（如槽体内液体流向动态模拟缺失），实现制约产品性能突破。

1、智能陪练机器人：乒乓球、网球、羽毛球等项目；2、智慧农机产品；3、其他应用新场景的智能产品。

1、 部署基于arm平台，RT-Linux环境下的web服务器，尽量易于通过buildroot构建，目前buildroot环境下可以选择nodejs的web服务器，但无法在ubuntu22.04及buildroot2022.05版本及以上完成自动构建工作；同时nodejs资源消耗相对较高；希望预期能够通过buildroot自动构建，并随着buildroot版本升级不断迭代 2、 对工业机器人控制器作业系统优化设计，形成面向第三方的明文作业结构，并能够及时响应作业内容修改后的保存与同步过程；目前密文的作业格式不利于针对补偿厂商、第三方共同开发使用，不利于插件的形成；作业内容修改后，若不及时保存，则可能造成异常断电后的信息丢失与作业损坏；但频繁存储作业系统，将影响实时系统的实时性与稳定性。

企业旨在进军 “监测类” 细分市场，专注于流速、流量监测领域，具体需求为开发相关流速测量、流量测量软件以及对应的软件开发工具包（SDK）。此类软件产品旨在为各类涉及流体监测的行业，如水利工程、城市给排水、海洋环境监测、工业生产中的流体输送等，提供精准、实时的流速与流量数据采集、分析及可视化呈现功能。通过软件的开发，满足不同用户对于复杂流体环境下流速流量监测的多样化需求，助力提升相关行业的运营效率、资源管理水平以及决策科学性。例如，水利部门可借此软件实时掌握河流流速流量，提前预判汛情风险；工业企业能精准调控生产流程中的流体流量，保障产品质量稳定。 解决该需求的难点、痛点和技术壁垒： 数据准确性：流体环境复杂多变，受到温度、压力、介质成分、管道粗糙度等诸多因素影响，如何确保软件在不同工况下都能高精度地测量流速流量是关键难点。比如在含沙量大的河流或高温高压的工业管道中，传统测量算法易出现偏差，需要研发具备自适应校准功能的先进算法，以消除环境干扰，保障数据精准可靠实时性要求：对于许多应用场景，如洪水预警、化工生产实时调控，对流速流量数据的实时获取与处理至关重要。这要求软件具备高效的数据传输、快速的计算能力以及低延迟的反馈机制，能在短时间内完成海量数据的采集、分析与呈现。然而，随着监测点增多、数据量暴涨，极易出现数据拥堵、处理延迟等问题，构建稳定高速的实时数据处理架构成为技术挑战之一。 兼容性与扩展性：用户可能使用不同品牌、型号的传感器、硬件设备以及操作系统，软件和 SDK 开发包需要具备广泛的兼容性，能无缝对接各类常见硬件，适配多种主流操作系统，如 Windows、Linux、安卓等，方便用户集成使用。同时，为满足未来业务拓展需求，产品架构应具备良好扩展性，可轻松添加新功能模块、支持更多复杂监测场景，这涉及到软件底层架构的前瞻性设计与模块化开发技术难题。 稳定性与可靠性：监测软件通常需长时间不间断运行，一旦出现崩溃、死机或数据错误，可能导致严重后果，如水利设施误操作、工业生产中断。确保软件在复杂硬件环境、网络波动、高负荷运行等条件下稳定可靠，需要投入大量精力进行代码优化、容错设计、冗余备份等工作，从软件研发到测试各个环节都要严格把关。

生物质锅炉高温燃烧在锅炉内的温度变化曲线，结焦形成的微观机理，飞灰在哪个温度区间自然沉降量最大。

业务覆盖橡胶及塑料制品的研发、特殊金属膜、汽车饰品的销售、房屋租赁、漆面膜、建筑安全膜加工及销售、玻璃、塑料薄膜、太阳膜、原色膜、其他合成纤维制造、生产及销售、货物或技术进出口、纳米材料，需求功能性汽车薄膜生产工艺技术，主要是防雾膜、隔热膜等生产技术工艺、配方等。