高韧高强铝合金材料晶粒细化控制技术
构建高韧高强材料及工艺模型;砂型铸造工艺条件下，以AISi7Mg系材料为基础，建立关键工艺参数对材料组织和性能影响趋势的模型，实现材料力学性能。
构建高韧高强材料及工艺模型;砂型铸造工艺条件下，以AISi7Mg系材料为基础，建立关键工艺参数对材料组织和性能影响趋势的模型，实现材料力学性能。
基于太赫兹波的生命体征探测技术的研究及开发
热处理过程对零件的力学性能和尺寸精度起到至关重要的作用，直接影响车辆的安全性和使用寿命。在Air piston的制造过程中，铝制件经过旋压成形后，因材料特性及工艺条件限制，在热处理过程中容易出现尺寸精度
希望结合合成生物学与人工智能技术，构建一个高效、智能的菌株设计与改造平台。核心需求是利用AI模型预测和优化生物合成途径，大幅提升我们开发新型高性能生物基材料（如微生物聚酯、新型多糖）的效率和成功率，解决传统“试错法”研发周期长、成本高的行业痛点，实现从分子设计到高产菌株构建的智能化闭环。
通过智能控制技术和绿色制造理念的应用，降低多功能智能数控切管机的能耗20%以上，同时减少废料产生，符合可持续发展的要求。通过优化的设备结构设计与先进的人工智能算法，实现不同形状和尺寸的管材切割需求，并可以实现自动送料、自动定位、自动切割等自动化操作，提高其生产效率。
开发一种基于物联网的智能化环境污染物在线监测平台，用于实时监测空气与水中的PM2.5、VOCs、重金属等有害物质。平台需集成多参数传感器、无线数据传输与AI分析功能，实现污染源定位、趋势预测与自动预警，助力环保监管与企业合规管理，提升监测效率与响应速度。
开发一种基于物联网的智能化环境污染物在线监测平台，用于实时监测空气与水中的PM2.5、VOCs、重金属等有害物质。平台需集成多参数传感器、无线数据传输与AI分析功能，实现污染源定位、趋势预测与自动预警，助力环保监管与企业合规管理，提升监测效率与响应速度。
利用人工智能技术筛查和辅助诊断罕见病，帮助基层医院提升诊断能力，减少罕见病的误诊和漏诊，让患者及时得到正确的诊断及规范化的治疗，从而改善预后
糖尿病视网膜病变的智能诊断，临床视网膜OCT数据的智能诊断和分期。寻找技术人工智能团队，开展智能诊断方法等开发
公司在医学人工智能成果转化中需医学专家支持以突破技术与应用瓶颈，在临床训练系统方面，需专家验证病例真实性、设计手术模拟场景及评估标准；中医数字化领域，需专家量化针灸手法、构建辨证论治模型及疗效评价体系。
分析仪设备和软件以人脸大模型为基座，整合计算生物学、人工智能、皮下光学等多项前沿技术，深度开发皮肤健康和衰老预测管理。利用大数据和人工智能完整模拟了老中医辨识过程，超越人类的感知极限，捕捉到肉眼难以察觉
在温室大棚无土栽培模式下，月季植株的生长环境（光照、温湿度、养分供给等）受人工调控呈相对稳定状态，但萌芽期根部仍会萌发 5-8 个枝丫、花芽及嫩芽，部分芽体在生长周期中会发育为 10-20cm 的枝条。为实现养分精准分配、优化冠层通风透光条件、保障切花品质的均一性，需针对芽体及枝条实施分阶段精准修剪干预。基于此，提出温室无土栽培专用 AI 机器人自动修剪系统的研发需求： 该系统需具备实时感知能力，可识别不同生长阶段（萌芽期、幼枝期）的月季嫩芽与枝条，通过智能算法解析其数量、高度、生长态势、空间分布及健康状态；结合单株保留 4-5 个健壮芽体 / 枝条的核心标准，以及弱枝、矮枝、竞争劣势枝条的剔除规则，驱动机械臂搭载适配末端执行器（如微型剪切装置、电热灼烧组件），分别完成嫩芽疏除与枝条修剪作业。系统需满足无土栽培环境下的操作精度要求，避免损伤保留植株组织，实现修剪过程的高效化、标准化，降低人工成本投入，提升月季栽培的精细化管理水平与花卉品质一致性。