在氟吡菌酰胺新产品工艺开发过程中，其关键中间体3-氯-2-氰基-5-三氟甲基吡啶中氰基还原成伯胺的技术工艺，催化剂安全系数低，连续化生产困难。 （1）一步还原制备2-氨基甲基-3-氯-5-三氟甲基吡啶，收率达90%以上； （2）无需提前上保护基团，三废处理简单，处理成本不超过1万元/吨； （3）采用连续流微反应设计，降低安全风险。对应杂质小于2%； （4）催化剂本身性质稳定，室温下可正常储存；催化剂成本可控，低于2000元/吨。

锡膏中需要使用增稠剂作为提供锡膏流变特性的材料。由于焊锡的比重较大，以及锡膏主要为有机溶剂体系，常规的无机填料型增稠剂不适用。目前所用的增稠剂多为聚酰胺蜡类，厂家几乎全部是日本和欧洲。尤其是具有较高温度耐受性的增稠剂，国内完全是空白，已经成为焊锡膏行业的“卡脖子”材料之一。开发一种能够在150-200度范围内仍然保持相当触变增稠性能，能够兼容醇醚类溶剂，在250-300高温下不分解、不老化，和松香等材料不分离，具有良好的成膜性能以及耐水性能。

阿托伐他汀钙中间体A9（方程式中加氢反应产物）是公司主打产品阿托伐他汀钙的重要中间体，其的质量直接关系到阿托伐他汀钙原料药的质量。目前公司采用的是雷尼镍催化氢化A8的氰基得到，生产工艺如下：向反应釜中加入中间体A8、甲醇，液氨及催化剂，密封、搅拌；抽真空用氮气置换釜内气体；控温至20℃，通氨至压力不下降（氨甲醇浓度控制在6%），再升温至30~35°℃通入氢气，反应至压力不降，氢气压力控制压0.36MPa。取样进行气相色谱检测，待原料峰消失，反应结束。 但该传统生产采用釜式反应，双层推进式+涡轮盘，雷尼镍做催化剂，低压反应，雷尼镍被搅拌打碎，每次需要补加，反应后过滤不干净，影响后续处理。加氢反应为阿托伐他汀钙及中间体项目中的一步反应，此项目年产200吨，加氢反应的反应釜大小为2000L，单批次总投料200kg吨，单批次生产时间17~18h。 公司拟开发催化剂固载方式，进行加氢反应，提高反应效率和产品收率、质量，降低催化剂的使用量及产生的三废量。该催化剂固载化加氢反应生产线投产，预计每年可为公司节省生产成本和三废处理成本，具有行业标杆作用，带动同类企业的发展。 （1） 使用催化剂固载方式进行加氢反应； （2）开发出高效的催化剂固载化方法； （3）最终产品指标：单一杂质98.0%； 后续的处理费用降低等）。

研究和开发视频和图像算法，实现最少样本的电力设备故障识别和人员安全识别，并具备深度学习，逐步自己提高识别准确率。视频人工智能已在各个领域广泛应用通过视频识别方式来判断电力设备是否受威胁是否异常或发生故障也取得了不少的成绩。有利于阐明任务早期的潜在规律，所以具有重要的经济意义和社会意义。

蛋白质工程改造以及合成生物学细胞构建过程中会产生数量庞大的突变体库，如何从库中筛选到高性能的突变体是项目成败的关键。因此，高通量筛选便成为微生物分离、蛋白质工程改造过程中非常重要的环节，其筛选速度严重制约了改造的效率。针对某些特定的反应模式、分子开发对应的高通量筛选方案及系统，筛选速度达到100个/秒以上。

病理诊断一直被誉为癌症诊断的“金标准”，AI 病理学的创新，被寄希望于开启病理诊断的新篇章。根据2020 年世界病理学大会报告，预计到2024年，病理学市场规模将从2019年的303亿美元增长至444亿美元。同时2019年全球数字病理学市场规模为7.676亿美元，预计到2027复合年增长率为11.8%。由此可见，AI病理诊断市场潜力巨大。 在全面精准医疗时代下，免疫靶点治疗药物的合理使用让越来越多的肿瘤患者得到及时有效的治疗。多重荧光免疫组化已然成为目前研究肿瘤微环境探索新靶点挖掘更多新的免疫治疗方案的重要技术手段之一。但是，多重荧光病理图像中有效信息的挖掘与分析高度依赖于AI病理分析软件，目前常用AI病理分析软件数量屈指可数、价格昂贵，且软件通过机器自学习的方式很难准确的进行组织和细胞的划分和识别，依然需要病理医生的反复校正，极大的降低了工作效率。另外，现有AI病理分析软件操作复杂繁琐，生成的数据庞大且数据格式单一，仍然需要专业技术人员进行数据再分析和诊断报告的整合。 因此，开发AI病理诊断软件，对于提高病理诊断的效率和精准性有重要研究价值，对于多重荧光免疫组化技术的临床落地意义深远。 1.与临床病理专家合作，基于大样本的病理诊断标本进行AI训练，完成精准的AI病理诊断算法； 2. 开发软件，可实现功能：精准细胞定位和识别、全景数据和图片分析、IHC定量、荧光定量、免疫评分、肿瘤浸润分析、邻近关系分析。组织芯片TMA切割、TLS自动识别、全自动数据整合和报告自动化系统； 3.软件具有可拓展性：能将自动染色机、扫描成像仪和AI病理诊断系统串联起来，实现端到端全自动化控制。

国内常温芝士酱的产品基本还是空白，需要相应的指导。感官、理化、微生物。

我司产品，大部分为易溶分子（如氨基酸及其衍生物等），对其高效（低耗、低排放、高收率）的分离纯化是产业化需要解决的问题，目前缺乏相关设备及技术平台，希望能接触更多创新、可工业化上的优秀技术方案。 1.可以对易溶化合物高效分离、纯化、除盐、脱水、固化的工业方案或成熟工业技术平台。 2.相关的新设备。

目前磨粉硬质干酪基本都是国外产品，国内目前还是空白，对于具体的生产工艺及过程控制了解也不够，需要相应的指导。感官、理化、微生物。

随着数字化转型的不断推进，企业网络面临着前所未有的复杂性和威胁。传统的网络安全模型无法有效地抵御日益智能化和精细化的网络攻击。零信任安全模型因其在网络访问控制上的创新理念而备受关注。在零信任的框架下，对用户和设备进行细粒度的权限管理至关重要。当前，手动管理权限不仅效率低下，而且容易导致安全漏洞。因此，研究开发一种自动化权限发现和审查系统势在必行，以适应现代网络的复杂需求。 在实际的应用场景中，用户授权面临复杂的网络拓扑、大规模用户和设备管理和实时性响应的要求，需要在零信任模型中，对权限的实时审查要求迅速而准确的决策，需要高效的算法和技术支持。本课题面向企业网络安全，通过识别并审查访问权限，来改善网络安全态势，保障关键业务和敏感数据的安全。 主要研究内容包括： （1）研究基于流量（网络层、应用层）的数据分析方法，自动采集、识别、归类、标识网络内的IT资源（终端、网络设备、服务器、用户、账号、服务等）信息； （2）研究基于流量分析（或日志）的XACML策略自动审查技术，能够根据实际流量，识别访问的主/客体、环境、时间，关联授权该访问的AC策略，发现网络中的非法访问和策略配置缺陷。 根据Gartner的数据，全球企业对零信任安全框架的需求呈现出持续增长的趋势，市场规模预计将在未来几年内持续扩大。企业对自动化权限管理的需求日益迫切，以应对不断演进的网络威胁和合规性要求。预计到2030年，全球零信任安全市场规模将达到约5000亿美元，年复合增长率预计为15%。