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河北乐亭汤家河镇智慧农业科技小院

科技小院将充分利用南开大学在人工智能领域的先进技术和经验,依托南开大学人工智能、机器智能等领域及外围相关学科的科技成果和人才优势,依托天津谱芯科技有限公司的光谱芯片等方向上的产业化能力,围绕乐亭县汤家和镇优势主导产业和战略性新兴产业的发展方向,切实解决当地农企合作社的科技需求,促进地方产业升级,营造行业产业相互促进、共同发展的良好氛围。

一、南开大学(乐亭)智能先进工业研究中心

为全面落实党的十九大会议精神,探索和发展地方与高校科技合作的新模式,推动乐亭县科技与经济结合、全面实施乐亭县创新驱动发展,唐山市乐亭县人民政府与南开大学人工智能学院签署协议,同意共建“南开大学(乐亭)智能先进工业研究中心”,开展工程研究、技术转移、成果转化、科技公共服务、人才培养等工作。

二、南开大学中国式现代化乡村工作站

为更好发挥南开大学“知中国、服务中国”的传统和人工智能学科优势,服务当地乡村振兴,人工智能学院曾多次组织师生前往乐亭县汤家和镇,就合作事项进行深入洽谈。南开大学人工智能学院于2023年7月在河北省乐亭县汤家河镇挂牌成立“南开大学中国式现代化乡村工作站”并签订共建协议。

三、其它建设基础

国家乡村振兴局领导、天津市环保局领导等已到谱芯科技有限公司现场考察,准备在乐亭县汤家和镇示范应用。谱芯科技有限公司参加了首届京津冀生态产业创新发展大会,并当场签约。

四、科研成果方面

南开大学人工智能学院相关师生团队目前已累计发表软件著作权7项,发表相关SCI学术论文四篇。部分成果名称如下:

软件著作权:

1.水果糖度测量近红外光谱测试软件v1.0

2.坚果含油量测量近红外光谱测试软件v1.0

3.茶叶品质评估红外光谱软件 v1.0

4.车用尿素水溶液测量近红外光谱测试软件v1.0

SCI学术论文:

1.Precision in wheat flour classification: Harnessing the power of deep learning and two-dimensional correlation spectrum (2DCOS).

2.Exploring the application of two-dimensional correlation spectroscopy to predict protein content in flour based on ensemble learning.

所列举成果的研究方向均为农产品例如玉米与面粉的多光谱识别与测试,在科技小院的相关建设方案中有较高的应用前景。

河北乐亭汤家河镇智慧农业科技小院

培养单位:南开大学

联合培养单位:天津谱芯科技有限公司

所属地区:河北省唐山市
详情地址:
联系电话:022-23509356

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河北乐亭汤家河镇智慧农业科技小院简介

科技小院将充分利用南开大学在人工智能领域的先进技术和经验,依托南开大学人工智能、机器智能等领域及外围相关学科的科技成果和人才优势,依托天津谱芯科技有限公司的光谱芯片等方向上的产业化能力,围绕乐亭县汤家和镇优势主导产业和战略性新兴产业的发展方向,切实解决当地农企合作社的科技需求,促进地方产业升级,营造行业产业相互促进、共同发展的良好氛围。

一、南开大学(乐亭)智能先进工业研究中心

为全面落实党的十九大会议精神,探索和发展地方与高校科技合作的新模式,推动乐亭县科技与经济结合、全面实施乐亭县创新驱动发展,唐山市乐亭县人民政府与南开大学人工智能学院签署协议,同意共建“南开大学(乐亭)智能先进工业研究中心”,开展工程研究、技术转移、成果转化、科技公共服务、人才培养等工作。

二、南开大学中国式现代化乡村工作站

为更好发挥南开大学“知中国、服务中国”的传统和人工智能学科优势,服务当地乡村振兴,人工智能学院曾多次组织师生前往乐亭县汤家和镇,就合作事项进行深入洽谈。南开大学人工智能学院于2023年7月在河北省乐亭县汤家河镇挂牌成立“南开大学中国式现代化乡村工作站”并签订共建协议。

三、其它建设基础

国家乡村振兴局领导、天津市环保局领导等已到谱芯科技有限公司现场考察,准备在乐亭县汤家和镇示范应用。谱芯科技有限公司参加了首届京津冀生态产业创新发展大会,并当场签约。

四、科研成果方面

南开大学人工智能学院相关师生团队目前已累计发表软件著作权7项,发表相关SCI学术论文四篇。部分成果名称如下:

软件著作权:

1.水果糖度测量近红外光谱测试软件v1.0

2.坚果含油量测量近红外光谱测试软件v1.0

3.茶叶品质评估红外光谱软件 v1.0

4.车用尿素水溶液测量近红外光谱测试软件v1.0

SCI学术论文:

1.Precision in wheat flour classification: Harnessing the power of deep learning and two-dimensional correlation spectrum (2DCOS).

2.Exploring the application of two-dimensional correlation spectroscopy to predict protein content in flour based on ensemble learning.

所列举成果的研究方向均为农产品例如玉米与面粉的多光谱识别与测试,在科技小院的相关建设方案中有较高的应用前景。

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