第二届全国智能制造创新创业大赛生物医药专项赛决赛

2017年11月29日,第二届全国智能制造(中国制造2025)创新创业大赛华北赛区暨生物医药专项赛决赛在北京举行。本次比赛吸引了众多来自企业、高校、组织和机构的团队参赛,涉及生命科学、酶工程等多个领域。最终,唯迈医疗公司、4D Genome公司和Cryo-Organ LLC公司分别获得前三名。

2017年11月29日,第二届全国智能制造(中国制造2025)创新创业大赛华北赛区暨生物医药专项赛决赛暨颁奖典礼在北京八九八创新空间举行,中国产业互联网发展联盟副秘书长周锐、中国产业互联网发展联盟国际合作处主任陈小溪、中国产业互联网发展联盟协同创新专委会(筹)秘书长邢雁、八九八创新空间董事长李建新、八九八创新空间副总裁曹犇及来自企业、组织和机构的专家和代表参加了本次活动。


本次专项赛自9月份启动以来,众多来自企业、高校、组织、机构的团队踊跃参赛,比赛作品涉及生命科学、酶工程生物芯片技术基因测序技术、组织工程技术生物信息技术、医疗设备、医学信息技术、康复工程技术等领域,最终9支团队入围决赛。经过激烈比拼,唯迈医疗公司的“高端智能血管造影机的设计与应用”项目获得决赛第一名,4D Genome公司的“数字化高精度染色体核型分析系统的研发与产业化”项目获得决赛第二名,Cryo-Organ LLC公司的“人类器官库的建立”项目获得决赛第三名。




机智云副总裁邢雁在颁奖典礼上致辞。她指出,纵观人类历史,其实就是一部不断创新的发展史。强身健体、抵御疾病一直是人类不懈努力的目标,从神农尝百草的上古时代,到新的医疗技术和药物不断出现的今天,生物医药领域的创新与探索从未停止。生物医药专项赛吸引了众多海内外团队参赛,涌现出一大批知识水平高、专业能力强、极富创新精神的选手,从他们身上,我们看到了创业者不墨守常规、敢于打破现状的开拓精神,看到了生物医药行业发展和革新的不竭动力,看到了当代青年奋发向上、勇往直前的精神面貌。希望通过本次专项赛,发掘和选拔生物医药领域的优质项目,连接地方政府、产业链上下游、高校、创客空间、协会联盟、社会资本、产业基金、海外协会、投资机构等健康行业资源并进行有效整合,进而提升生物医药行业整体发展水平,助推健康产业转型升级。


第二届全国智能制造(中国制造2025)创新创业大赛华北赛区暨生物医药专项赛是在工业和信息化部信息化和软件服务业司指导下,由中国产业互联网发展联盟与工业和信息化部软件与集成电路促进中心(CSIP)联合主办,由八九八(北京)网络科技投资有限公司承办,由基因产学研资联盟协办,同时获得了中国医疗健康产业投资50人论坛(H50)、中国产业互联网发展联盟协同创新专委会、机智云、中国电子工业科学技术交流中心的大力支持。生物医药专项赛旨在挖掘生物医药领域中最具代表性、最具投资前景的创业项目,加快培育新业态、新模式,加快构建产业生态,强化标准体系建设,贯彻“中国制造2025”战略,提升生物医药产业整体发展水平。未来,我们将继续努力,推动生创新创业实践活动,促前沿产品开发和高新技术发展,促进产业升级转型,为国家双创事业的发展贡献力量!


基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能,相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计;②作为新型智能优化算法的研究与改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性与调参技巧。
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