本项目旨在针对目前平泉小寺沟矿业尾矿处理方法存在尾矿库库容即将达到运营年限、新产生的尾砂面临无处处置的问题，以及尾矿库存在溃坝和泥石流地质灾害等安全隐患，通过开展尾矿建材化利用技术、尾砂充填技术、尾砂固结技术研究，探索选矿全尾矿的综合利用，以实现非矿产品结构优化调整，延长尾矿库服务年限，实现矿山非矿创效。平泉小寺沟矿业的99万吨/年钼、铜矿采选恢复生产项目于2020年5月正式投产运营，矿石种类为铜矿石和钼矿石，开采能力为300/d。目前采矿废石用于填充地下采空区回填，选矿尾砂由尾矿泵打入尾矿库中堆存。尾矿库每年的安全管理、维护成本等费用约100万元，尾矿库可运营约2.5年。

本项目位于天津市和平区津湾广场6号楼2层，为多主题VR沉浸式体验项目。公司以培育文旅活动品牌、丰富消费场景、打造沉浸式文旅活动为抓手，围绕旅游产业转型升级，发挥“文旅+”融合业态“策源地”的作用，与国内VR行业领军企业合作，打造多主题大型沉浸式体验项目，示范带动天津沉浸式文旅新业态高质量发展、打造文旅产业新质生产力示范项目。作为“文化+科技”推动新质生产力发展的典型案例，该项目将通过融合科技、文化与创新，为体验者创造了艺术价值与文化内涵兼具的感官体验，沉浸式体验高科技赋能下的文化生活新篇章，助力沉浸式文旅新业态高质量发展。

本项目以自动化、OCR、NLP、AIGC等多重技术手段融合为支撑，开展基于既定规则的流程自动化，进行银行业数据报送、信息收集、系统录入、数据处理等业务流程优化，并提供智能分析和运维决策支持，开发覆盖账户管理、贷款审批、报表生成、信用评估、合规检查、智能客服等全场景智能化AI机器人。

本项目拟运用建筑信息模型（BIM）等技术将复杂交通枢纽孪生为可视化、可模拟、可优化的三维数字体，通过算法进行深度学习，实现工程虚实映射融合及工程数据全生命周期流通、全过程信息化、智能化协同，提升项目管理水平。

本项目拟围绕城市排水系统智能诊断开展研究。城市排水系统作为重要基础设施，其高水平运行和高质量管理对于保障人民生产生活和生态环境的可持续发展具有重要意义。城市排水系统涉及”厂、网、河、源”等多要素，旱季需保障系统平稳运行及污水厂群调度寻优、汛期需保障城市内涝高效预警与控制，具有管理目标多、管控难度大等特点，拟利用机器学习算法、数据驱动模型等先进技术，提升排水系统监测数据质量、追踪预测数据变化趋势，为污染物溯源分析、入流入渗点位精准锁定奠定坚实基础，有效控制水系统安全风险，保障水生态环境质量。

本项目围绕汉沽盐场制盐场，开展智慧盐田建设，以期实现制卤远程控制。在原纳潮、制卤生产设施的基础上，增加自动监测、自动走水控制设施，设置自动控制系统，将远程控制、自动化运行、智能化管理融合一起，从而最大程度的降低人工成本，提高生产效率。

地铁的清洁传统模式都是人工清洁，但不同具有车站人流量不同、面积大小不同的特点，同时车站人工清洁需要人员主动去检查再进行清洁或者定点去清洁，这没有达到相应的时效性与车站的清洁度，也造成了大量人工力量的浪费。本项目旨在将智能清洁机器人应用到地铁中，结合地铁环境复杂多变、避障与导航技术具有挑战、安全性要求高等特点，对清洁机器人在原有功能上进行技术升级、性能提优来符合地铁的使用。清洁机器人在地铁的应用，可以大量解放人力，减少人力成本。针对不同车站进行定制化清洁，这可以减少清洁总时间与人力成本，同时给乘客提供一个更清洁的乘车环境。 为保障乘客乘车安全，需定期在列车检修库对列车关键部位进行检修，目前的检测方式为人工巡检，检测可靠性依赖检修人员的经验。检修人员需进入狭窄的地沟股道，通过肉眼观察车辆底部的关键部件，但由于底部结构复杂，检测准确性难以保证。此外，长时间运行的列车可能出现线路老化等问题，检修人员还面临误触带电设备的安全风险。为提高检测效率和安全性，本项目旨在开发一款列车车底检测机器人，针对日常车底巡检项点，运用深度学习机器视觉技术，对车底关键零部件图像数据进行实时采集预处理，检测其当前状态，分析设施设备的运行环境和运行状态的安全隐患，简化地铁车辆运行安全检测业务，为检修人员的日常巡检工作提供帮助。

主营业务及核心产品-服务：藏香猪养殖、加工；当前技术研发阶段定位：规模化生产与技术迭代阶段；当前面临的主要技术瓶颈：产品同质化严重，亟需升级换代；技术解决路径：委托第三方专业机构或团队定向开发；具体需求：①科技成果评价、中试及转化落地②专利导航、布局、维权等知识产权服务。

围绕怀柔区教育系统现有业务系统建设时间跨度较大，存在应用分散、数据孤岛、标准不统一、系统间互联互通不足等问题，难以支撑教育治理现代化和人工智能教育应用发展需求。拟建设智慧教育中台，构建“一朵云、一中心、一平台、多应用”总体架构，整合教育数据资源，建立统一身份认证、统一应用管理和教育大数据中心，实现教育数据汇聚治理、业务协同共享和智能分析，为智慧教学、教育管理、教育评价及人工智能应用提供统一数字底座。

本项目把工业排放的二氧化碳应用到农业生产中，通过生物形式进行固碳。利用前期实验获取的关键参数，研究典型农业应用场景增施二氧化碳模型及算法，实现农业碳中和技术与装备研发自主可控；利用人工智能、大数据技术，研发农业碳中和物联网系统与可视化管控平台，开创农业碳中和科技示范推广全新模式。