开发基于太赫兹技术的乳腺癌早筛检测系统，旨在提供非侵入性、高灵敏度的检测方法，填补现有影像学技术在早期筛查中的不足。目标是设计能够高效识别病变组织的太赫兹成像装置和分析算法，确保对微小病灶的高分辨率检测。技术难点在于太赫兹波在生物组织中的穿透深度与信号干扰优化，以及成像设备的小型化与适用于临床的自动化操作系统开发。

针对当前汽车车轮造型日渐复杂，尺寸越来越大，且车轮外观主要为人工检验，存在误检、漏检、人力物力耗费大等弊端。研发“外观缺陷视觉识别检测”系统，计划采用3D线扫激光与高精度工业相机组合的视觉系统，结合AI融合算法（CNN+传统视觉），构建多维缺陷检测体系和智能算法。系统利用原有产线，定制适配的外观自动检测设备以及系统软件，覆盖21类关键缺陷（含气孔、异物、粉包、流挂、毛刺等），满足支持0.3mm最小缺陷检测（分辨率0.03mm），满足立中全制程（全涂/亮面/哑光）及多色系（同色/异色）检测需求。外观检测机器人一方面可以减少因人工视觉疲劳造成的漏检。同时，视觉检测机器人需要具备的智能识别与自我诊断以及数据统计功能，进一步提升了生产过程的灵活性与可靠性，能够缓解人工检验压力，提高检验效率和检测准确度，有助于进一步提高产品交付质量和提升客户的满意度，加快无人工厂的建设工作，提高企业的数字化，自动化，智能化升级。

（1）催化层三相界面离聚物包覆结构设计 （2）催化层多级孔隙/界面结构功能划分与设计 （3）催化层离聚物附聚体互联网络设计与强化。

针对甲状腺癌细胞所处的肿瘤微环境，从分子水平探明微环境中2-3个可溶性因子诱导NK细胞（CI-NK）靶向甲状腺癌细胞的机制，获得最优化微环境因子提取方案，实现诱导性NK细胞较未诱导NK细胞对肿瘤细胞的杀伤效率的倍增，提高甲状腺癌治疗效果。

塑粉饱和度要达到100%及以上，使得做出的汽车电池架子色泽更加鲜亮、饱满，提升塑粉质量。

主要是人工智能领域的深度学习技术，已经在彩图铝板的缺陷检测行业中进行应用，现阶段已经实现在深度学习下的图像识别率达到90%，希望能进一步提高识别率，将识别率提升到95%以上。

随着航天系统和微电子技术的快速发展，航天产品对芯片在辐射环境下工作的可靠性要求越来越高。标准单元库是芯片设计的基础，它为整个芯片设计流程的各个阶段提供完整支持，基于标准单元进行加固设计，保证标准单元的可靠性对集成电路的可靠性有直接影响，因此需要针对单粒子翻转、单粒子闩锁以及总剂量效应，从电路和版图两方面对标准单元中不同驱动能力、不同种类的逻辑门电路和触发器进行加固设计，以及满足产品抗辐照指标需求。

以前做后桥的弧形结构，是用压力机直接压出来的（靠机械硬压）。现在想研究的 “液体膨压技术”，是换了种方式：用液体的压力代替机械压力，把后桥 “撑” 成需要的弧形。相比老办法，它能避免压的时候局部受力不均、成型精度不稳定的问题。这次研究就是想在这个新技术的基础上，看看怎么优化参数、提效率、让后桥性能更好。

可实现功能：数字人接入大模型；数字人为教师孪生，可替代教师进行教学直播；可根据语料库回答问题；真人可随时介入以完成教学直播及与学生互动。

我司设备作为直流稳压电源，为用电设备提供稳定的直流电源，预选用固态电池作为储能介质，在交流电网发生晃电时，由固态电池为设备提供能量支撑，我司设备在固态电池的基础上进行DC/DC升压，维持用电设备的持续运行。