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本研究以多元低維碳材料為發熱主體，構建由不同形態的碳材料之間協同作用，搭建三維立體載流子傳輸通道的水性電熱油墨體系。通過理論分析與實驗數據相結合的方式，揭示導電填料的微觀形貌、粒徑、導電性以及流變性與油墨電熱性能的關聯關系。 一、項目分類 顯著效益成果轉化 二、成果簡介 創新性： 本研究以多元低維碳材料為發熱主體，構建由不同形態的碳材料之間協同作用，搭建三維立體載流子傳輸通道的水性電熱油墨體系。通過理論分析與實驗數據相結合的方式，揭示導電填料的微觀形貌、粒徑、導電性以及流變性與油墨電熱性能的關聯關系。根據發熱器件的實際使用需求，指導油墨配方的調整，明確提高電熱轉化效率的關鍵因素，并以此為指導得到高電熱轉化效率、低成本、低功耗、可大規模生產制備的碳系水性電熱油墨。 先進性： 進入二十一世紀以來，國內外許多公司和科研機構都致力于研發低成本高電熱效率的電熱膜，快速的加熱性能和低驅動電壓是其核心目標；大規模低成本的制備工藝、均勻的加熱分布、電熱膜的耐用性及其規模化生產仍然是一個挑戰；良好的柔韌性以及動態穩定性是實現其大范圍應用的關鍵；環保無毒害是未來發展的必然趨勢。針對上述問題，本項目構建了一種多元碳體系水性電熱油墨。該油墨以水為溶劑，炭黑、納米級石墨片、少層石墨烯和碳納米管等碳系材料作為導電發熱填料，水性樹脂作為連接料，利用不同形態碳材料之間的橋接效應和協同作用，降低電熱油墨的滲流閾值并提升電加熱性能。該電熱油墨具備低功耗、低成本、低單位面積使用量的特性。研究了碳材料本身的結構和性能、不同配合體系油墨的導電、導熱機理，優化制備方法，形成高電熱轉化效率、適用于各種復雜場景使用的多元碳體系電熱油墨，具有較高理論和實踐意義。 獨占性 針對目前市場上的碳體系電熱油墨工作電壓高（220 V）、實際電熱轉化率低、功耗大、發熱性能難以滿足復雜多變的應用場景、難以規模化生產等問題。本項目擬以低成本、大規模制備、高電熱轉化效率、綠色環保為目標，構建多元碳體系電熱油墨。利用機器學習方法揭示額定條件下油墨的電熱轉化效率與體系中碳材料的形貌結構、碳材料與連接劑和分散劑等的配比以及制備工藝之間的關聯性；探討界面處發生的各種熱力學和動力學問題；研究多元碳材料之間的協同作用。構建了在24 V~220 V條件下均可使用且能量內耗低、電熱轉化效率大于90 %、油墨用量少的環保性碳系水性電熱油墨。并實現絲網、凹版一次印刷即可滿足24 V工作電壓的使用需求，提高了生產效率，拓寬了應用范圍和領域。

XM-655C錐體外系 ? XM-655C錐體外系左側半表示皮質—紋狀體—蒼白球系，由蒼白球發出纖維組成豆袢和豆核束，它們分別與紅核、黑質、底丘腦核、丘腦核發生聯系，右側半以示皮質（額葉、枕葉、顳葉）橋腦—小腦—紅核—脊髓系，部分纖維至丘腦核，由此發出纖維至運動皮質，形成環路。 尺寸：放大，42×45×75cm 材質：優質鐵絲

XM-412門靜脈系模型 ? XM-412門靜脈系模型產品上至頸根部作水平切，下至大腿根部、上肢于上三分之一橫切，打開胸腹壁示門靜脈系的組成。 ■ 軀干部示上腔靜脈、左右鎖骨下靜脈、頸內靜脈、頭臂靜脈、下腔靜脈、髂總靜脈及奇靜脈的斷段。 ■ 腹腔內示肝、胃、腸、食管的部分外形。 ■ 門靜脈系示各級屬支及屬支的配布。 ■ 門靜脈系統主要示腸系膜上下靜脈、脾靜脈附臍靜脈、食管靜脈、胃左右靜脈、膽囊靜脈、胰十二指腸靜脈等以及和門靜脈系有關的食管靜脈叢、直腸靜脈叢、臍旁靜脈叢、胸腹壁靜脈、腹壁上下靜脈以及腹壁淺靜脈等。 ■ 尺寸：36×17.5×53cm ■ 材質：PVC材料

XM-655C錐體外系 ? XM-655C錐體外系左側半表示皮質—紋狀體—蒼白球系，由蒼白球發出纖維組成豆袢和豆核束，它們分別與紅核、黑質、底丘腦核、丘腦核發生聯系，右側半以示皮質（額葉、枕葉、顳葉）橋腦—小腦—紅核—脊髓系，部分纖維至丘腦核，由此發出纖維至運動皮質，形成環路。 尺寸：放大，42×45×75cm 材質：優質鐵絲

齒輪傳動與輪系組合展示臺

1. 財務管理：熟悉現代企業財務管理方法并能熟練應用，梳理財務內部管理制度，建立并完善成本管理、預算管理，協調公司財務資源和業務規劃等；2. 銷售管理：建設強有力的業務銷售團隊，制定年度銷售目標并組織分解落實。，可獨立分析市場行情和行業動向，及時掌握最新的銷售動態，為公司營銷策略及新產品研發提供依據。3.生產管理：制定生產部各個科室合理有效的人員結構，使每個科室每個人員的潛能都能得到最大化的發揮；根據業務需求作出合理產能規劃并合理安排生產，確保計劃達成；制定作業標準，確保工人按標準作業；改善工藝，并在內部形成獎勵機制，以提高作業效率；做好生產成本管理。4.技術研發管理在線材制品領域具有一定的理論基礎和技術工作經驗。

本項目研究面向成渝地區雙城經濟圈大數據智能產業需求，尤其是對智能制造、公共安全場景提供高效的視頻流在線推理和管理平臺，研發了一個通用性的智能中臺架構，支持視頻流和智能模型模塊化管理，支持全程可視化操作交互式界面，支持視覺智能感知模型在線推理快速部署，支持感知與識別結果實時推送、預警和報警。

前瞻性隊列成員管理及問卷調查智能分析系統是針對新時期大型中心人群隊列的研究設計，體現了云 計算、互聯網、大數據的設計理念和時代特征

本項目聚焦于鋰電池管理系統在智能化監測與預測中的關鍵痛點，尤其擬面向電池容量衰減預測、SOC/SOH估計不準、電池剩余時間不準確、MAP/SOP估算等方面。通過引入人工智能算法，構建融合機器學習與深度學習的電池狀態預測模型，擬實現高精度SOC（荷電狀態）與SOH（健康狀態）估計的優化，提升電池管理系統的智能水平與安全性。 解決方案方面，項目基于實地檢測磷酸鐵鋰電池充放電數據構建訓練集，采用輕量級線性回歸模型及改進型人工神經網絡進行建模優化，并結合特征工程技術提高預測精度。同時，設計適用于邊緣計算的部署方案，使模型可在BMS嵌入式硬件平臺實時運行，降低對計算資源的依賴。 在競爭優勢方面，項目成果具備算法輕量化、部署便捷、預測準確度高、兼容性強等特點，特別適用于電力儲能、電動汽車等對安全性和可靠性要求高的場景。相比傳統BMS方案，該AI算法可顯著提升電池使用效率與壽命，精準估算SOC/SOH，降低維護成本。 目前項目成果已在合作企業內部儲能設備中開展應用測試，初步反饋表明荷電狀態預測準確度提升40%左右，電池健康度準確度提升40%左右，系統響應及時，具備較高實用性和推廣價值。專家評審一致認為，該項目在智能電池管理系統方向具有較強的創新性和實際應用前景。