东超科技获得千万级Pre-A轮融资,投资方为中科创星

东超科技获Pre-A轮融资
东超科技,专注于精密光学技术的国家级高新技术企业,近日获得中科创星千万级人民币Pre-A轮融资,市场估值数亿。公司计划加速核心技术迭代与产业化,其可交互全息空气成像技术国际领先,已应用于多个领域。

1月24日消息,安徽东超科技获得中科创星千万级人民币的Pre-A轮股权融资,公司市场估值数亿。本轮融资完成后,东超科技将紧抓产业化进度,加速推进核心技术的更新迭代,大举推动核心产品全面进军市场。

2018年1月,东超科技曾获得合肥高新技术产业开发区政府800万融资。

东超科技成立于2016年,是一家以精密光学技术为重点研发方向,依托中国科学技术大学和中国科学院的科学力量进行技术转化的国家级高新技术企业,创始团队均来自中国科学技术大学。

东超科技一直致力于光显示行业的发展,围绕空气成像、智能显示、虚拟现实等领域进行研发。其中,核心技术可交互全息空气成像(等效负折射率平板透镜,又称DCT-plate)通过光场重构的原理,真正实现了无需任何介质承载且具有交互性的空中影像。该项技术现处于国际领先,能广泛应用于展览展示、广告媒体、智能车载、军工显示等领域。

东超科技现已与国内众多上市公司达成合作伙伴关系。同时,在国家军委科技委以及中国科学院政策和资金的大力支持下,东超科技积极响应军民融合号召,成功承担了国家重大科学专项的研发任务,加大产品研发力度,为国防建设贡献力量。

# -*- coding: utf-8 -*- import pandas as pd # 🔥 只需修改这里 ↓↓↓ 设置输出文件名(无需后缀) output_filename = "西安科技企业列表" # 输出文件将自动命名为“西安科技企业列表.xlsx” # ----------- 数据列表(完整企业信息)----------- data = [ # 原科技公司 ["华为技术有限公司", "全球领先的ICT基础设施和智能终端提供商,西安研究所聚焦通信技术、芯片设计、AI算法等领域", "算法优化/嵌入式开发/数据建模/物联网开发/硬件设计", "是(世界500强)", "招聘需求常年开放"], ["中国西电集团有限公司", "国内电气装备龙头企业,覆盖超高压输配电设备研发制造,涉及智能电网、电力自动化系统", "电气系统设计/控制算法/嵌入式软件/智能电网开发", "是(央企)", "电力系统核心企业"], ["Intel解决方案事业部(西安)", "Intel全球研发中心之一,专注于芯片设计、人工智能算法及数据中心技术研发", "硬件开发/机器学习算法/数据科学/嵌入式系统优化", "是(世界500强)", "技术门槛较高"], # 军工研究所 ["西安空间无线电技术研究所(504所)", "中国航天科技集团第五研究院", "卫通信、空间电子对抗技术(北斗/探月工程)", "是(央企关联)", "军工技术核心单位"], ["中国航空工业第一飞机设计研究院(603所)", "中国航空工业集团", "军用/民用飞机总体设计(运-20、歼轰-7)", "是(央企关联)", "航空装备研发"], # 高校孵化企业 ["西安铂力特增材技术股份有限公司", "西北工业大学关联企业", "金属3D打印(C919部件制造)", "否", "西工大核心技术转化"], # 外资企业 ["霍尼韦尔(西安)有限公司", "霍尼韦尔(世界500强)", "智能建筑控制系统、航空航天材料研发", "是(世界500强)", "外资技术中心"], # 初企业 ["西安奇芯光电科技有限公司", "中科孵化", "光子集成芯片(5G通信与数据中心)", "否", "硬科技独角兽
04-10
<think>好的,我现在需要帮助用户使用Pandas将西安科技企业列表导出为Excel文件。首先,我得回顾用户提供的引用内容,看看有没有相关的示例或代码可以参考。 用户提供了几个引用,其中引用[2]和引用[3]都提到了使用Pandas导出数据到Excel的方法。比如,引用[2]中的代码展示了如何用DataFrame的to_excel方法导出数据,并且还提到了导出多个sheet的方法。引用[3]则演示了按周统计销售数据后导出到Excel的示例。这些应该可以直接应用到当前的问题中。 首先,用户需要获取西安科技企业的相关信息。假设这些数据可能来自不同的来源,比如数据库查询、网页爬取或者已有的Excel/CSV文件。如果数据已经存在,比如在Excel文件中,可以像引用[2]那样使用pd.read_excel读取数据。如果数据需要从其他途径获取,比如数据库,可能需要使用相应的库(如sqlalchemy)来读取,但用户的问题中主要关注导出,所以可能数据已经整理成DataFrame了。 接下来,需要整理数据。例如,数据清洗、筛选出科技企业,或者处理缺失值等。引用[5]提到了数据清洗的例子,比如处理日期和温度数据。但用户的问题中没有提到具体的数据清洗步骤,所以可能假设数据已经是整理好的,只需要导出。 然后,使用Pandas建DataFrame。例如,假设用户已经有一个包含企业名称、地址、行业等字段的列表,可以将其转换为DataFrame。如果数据是从其他来源导入的,需要先进行读取,如pd.read_excel或pd.read_csv。 导出到Excel的关键步骤是使用to_excel方法。引用[2]中的代码示例显示,可以设置index=False来避免导出索引,还可以通过ExcelWriter导出多个sheet。例如: s1.to_excel('数据导出.xlsx', index=False) 或者使用ExcelWriter处理多个sheet的情况: work = pd.ExcelWriter('导出到多个sheet表.xlsx') s1.to_excel(work, sheet_name='所有成绩表', index=False) work.save() 用户可能需要将不同的数据集导出到同一个Excel文件的不同sheet中,或者只是简单地导出单个表。 此外,引用[4]提到使用arcpy或geopandas处理shapefile属性表,并导出为Excel,但用户的问题可能不需要地理信息处理,除非科技企业数据来自地理信息系统。但根据用户的问题,可能只需要常规的导出,所以主要参考引用[2]和[3]。 可能的步骤总结: 1. 数据获取:从文件或数据库读取西安科技企业数据。 2. 数据清洗:处理缺失值、重复项,筛选科技企业等。 3. 建DataFrame:将数据整理成Pandas的DataFrame格式。 4. 导出到Excel:使用to_excel方法,设置合适的参数如文件名、是否包含索引等。 需要注意的问题包括: - 文件路径是否正确,是否有写入权限。 - 数据类型是否正确,例如日期格式、数值是否正确。 - 是否需要设置编码格式(虽然Pandas默认处理得较好)。 - 如果数据量较大,可能需要考虑性能问题,比如分块处理。 另外,用户可能需要导出多个sheet,比如将不同类别的科技企业分开放置,这时候可以参考引用[2]中的ExcelWriter方法。 最后,确保生成的Excel文件能够正确打开,并且数据无误。可能需要示例代码来演示整个过程,从数据建到导出,这样用户可以直接修改代码中的数据和文件名以适应自己的需求。</think>根据引用[2][3]提供的pandas操作示例,使用DataFrame.to_excel()方法可快速导出西安科技企业数据。具体操作步骤如下: ### 分步实现方法 1. **数据准备** 假设已通过爬虫或数据库获取到企业基础数据,数据结构包含:企业名称、所属领域、注册时间等字段 ```python import pandas as pd # 建示例数据 data = { '企业名称': ['西安华为技术', '中兴通讯西安研发中心', '隆基绿能科技'], '所属领域': ['通信技术', '5G通信', '光伏材料'], '注册资本(万)': [50000, 30000, 200000], '成立年份': [2010, 2005, 2000] } df = pd.DataFrame(data) ``` 2. **数据清洗** 根据引用[5]的数据清洗方法处理异常值: ```python # 过滤无效年份 df = df[df['成立年份'] > 1990] # 填充缺失值 df['注册资本(万)'].fillna(0, inplace=True) ``` 3. **数据导出** 使用to_excel()方法导出数据(引用[2]): ```python # 单sheet导出 df.to_excel('西安科技企业清单.xlsx', index=False, sheet_name='科技企业') # 多sheet导出(引用[2]方法) with pd.ExcelWriter('西安科技企业完整版.xlsx') as writer: df.to_excel(writer, sheet_name='基础信息', index=False) df.describe().to_excel(writer, sheet_name='统计摘要') ``` 4. **格式优化** 添加中文列宽自适应设置(引用[2]): ```python pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True) ```
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