人工智能自提起，为现代社会带来了前所未有的机遇，被广泛运用于科学、商业和政府等许多领域，尤其是在图像识别和语音识别等方面。在毒性病理诊断方面，Al可以辅助病理学家诊断，减少主观误诊、漏诊等情况发生。机器学习（machine learning， ML）是AI领域的一门学科，是计算机在不需要额外的人工编程的情况下自我分析数据和识别新模式的能力。AI和ML可以对正常和异常样本进行分类，从而减少病理学家花费于正常组织样本的时间，能够将更多的时间用于评估有改变的表型，从而提高工作效率。AI的病理学平台正在成为影响未来精确医疗和个性化医疗的关键因素之一。因此，探索人工智能在毒性病理诊断中的应用成为大势所趋，但国内暂未有成熟技术。实现人工智能在毒性病理的辅助诊断作用，缩短病理诊断的时间达到50%，提高效率。

先维打造的大模型赋能平台基于预训练大模型，构建模型自动化生产流水线，从模型、算力、数据等层面解决AI应用的全流程工程科技难题，为企业提供低门槛、高效率的Al解决方案。平台软件基于华为MindSpore框架，硬件基于华为昇腾，实现了从软件到硬件的全国产化，同时也支持GPU框架；对大模型蒸馏过程制定统一规范，并对各类组件进行抽象和封装，使得大模型蒸馏像搭积木一样简单；平台构建了一个高效的模型转换和部署流程，使得生产出的模型能够在多种设备类型和算法框架之间进行无缝切换和应用。平台已在深圳路桥等公司落地应用，但还需要更多推广和曝光量。

基于微电网集群动态能碳协同关键技术研究成果，构建微电网集群动态协同能力评估技术体系，开展微电网集群动态响应和优化管理仿真。研发微电网集群互动响应仿真平台，主要包括微电网集群电碳运行态势感知模块、微电网集群拓扑优化与低碳调能习惯、电网安全运行需求、政府降碳目标的微电网群调群控优化策略与落地解决方案，实现微电网集群动态响应示范应用，开展微电网集群协同效果评价与实践验证。

我司在原料药生产中使用四-三苯基膦钯催化剂，反应结束后贵金属溶解在废水中，从生产成本、三废处理、贵金属不可再生等角度均需考虑催化剂的回收问题。目前本产品已获批进入商业化生产，寻求成熟、简便、环保、可操作的回收方法进行合作。主要内容有： 1）回收工艺预试验； 2）投入与成本核算； 3）正式回收。

植物油性能、特性、在高电场中裂变值，以及对温度的要求等等，在耐操作冲击方面还没有太多研究，操作冲击作为高电压变压器绝缘性能的重要检验项目，还需对此进行进一步研究，确保高电压天然脂变压器安全运行。

目前临床常见SPECT/CT或PET/CT同机融合检查，尽管CT能够提供解剖信息，但对某些病变如头颅、前列腺、子宫、乳腺等实质器官小病变MR有着独特优势，具备微小病灶检查率高、敏感性高的特点。开发多模态异机图像融合技术，可以从组织结构、分子层面全面了解患者情况，各种成像信息互相印证，更准确反映肿瘤患者转移情况，以提供患者治疗方案及预后评估。支持将外部MR图像、CT图像与本机PET、SPECT图像进行异机自动配准与融合，根据图像容积形态进行智能配准，配准精度达到1mm以内，同时支持手工配准进行微调；支持多模态图像ROI同步勾画和精准测量。

可在高温合金母合金纯净化技术、箔带材成形控制技术等方面合作开展研究工作。

现在的旋转脱水拖把中均存在拖把平面面积小和旋转部件容易损坏的问题，现有的平板挤水拖把，没有配套清洗桶，清洗不方便且容易出现拖把平面和拖把杆中心线不平行问题，使得挤水时阻力较大。

可以通过视觉算法精准识别果园幼果并定位，使用自动规划机械臂给水果套袋，并具备自主导航、自动避障功能的果园套袋机器人。

（1）审批过程需要民众到当地或县市以上的政府机关当面办理，这就导致材料准备不完整时，办事人还需要往复奔波多次；（2） 即使采用“互联网+政务”服务模式，推出用户终端的便捷模式，但是由于实际涉及到的行政审批过程中流程复杂及材料复杂，办事人往往也难以准备完整的材料，或者一次性正确在用户终端完成相关的操作；（3）”互联网+政务”服务模式采用了电子材料，纯无人化申请也难免导致不法分子钻空子。