神经植入物的无线电力传输传统上涉及外部发射器线圈（Tx）和植入的接收器线圈（Rx），在谐振频率f0f_0f0下工作。虽然对较大的设备有效，但由于弱磁耦合，亚毫米植入物的效率急剧降低。最近的进展采用了中间谐振器线圈来局部放大磁场，提高了能量传输效率。然而，电磁干扰（EMI）和高频组织吸收等挑战仍然至关重要，特别是对于较小植入物的GHz范围操作。

一种与所有医疗扫描仪兼容的运动感应垫，旨在检测扫描过程中患者的运动。它最大限度地减少了运动引起的伪影，在运动发生时提醒患者和技术人员，并为患者播放个性化消息。该系统根据运动的频率和持续时间优化扫描协议，允许患者在扫描过程中移动，同时自动校正任何失真。这是通过随着时间的推移不断评估患者的位置来实现的。

用于检查、监控和维护的模块化水下机器人，带有可定制工具包的高性能 ROV 和 ROTV。先进的 3D 打印组件，重量轻、耐压且具有高弹性。-C674自动化和人工智能驱动的系统，可提高效率并减少停机时间。模块化平台用于定制水下航行器的硬件和软件工具箱。轻质、压力中性的 3D 打印结构，经久耐用。高自动化水平确保易于使用和最短的停机时间。灵活的应用适用于科学、工业和环境监测目的。

提供一种创新的无人机系统，使用 5G 和人工智能实时检测机场跑道上的碎片，从而提高安全性和效率。该系统适用于其他基础设施监控。公司的方法在于能够将人工智能和 5G 等先进连接集成到无人机平台中。这些技术提供实时数据分析，实现即时的数据驱动决策，从而提高复杂环境中的效率和安全性。

开发了一个创新的精准农业平台，面向农民、葡萄种植者和温室农民。该平台受知识产权保护，并拥有所有必要的欧洲认证。硬件和软件技术的结合为用户提供了将产量提高 35%、将农药使用量减少 30% 和将环境污染降低 25% 的可能性。他们的创新农业解决方案有两个单元：1. 高科技物联网传感器，专为巴尔干半岛的露天田和温室使用而设计。2. SaaS 平台，集成了强大的 AI 模型，由复杂的算法和叙事视觉效果提供支持。这一创新解决方案解决了农民的上述问题：1. 通过智能农业的一体化综合监测系统，将农民因微气候变化和天气条件造成的收入损失减少 35%。其 SaaS 平台具有预警服务，其物联网传感器的工作范围为 -40°C 至 +85°C 空气温度。他们的高科技物联网传感器专为农业环境中的耐用性和可靠性而设计。它们拥有 IP68 认证标准。2. 通过测量和结合各种土壤和空气参数与微气候变化信息，产量增加了 35%，这为防止土壤退化和早期病虫害检测提供了见解。该公司的主要优势是能够测量 8 个参数：6 个来自土壤（土壤 CO2、pH、NPK、盐度、湿度、温度）和 2 个来自空气（温度和湿度），并将它们结合起来，从而防止土壤退化。通过8个参数与微气候变化信息相结合来解决早期病虫害检测问题。3. 帮助农民了解、遵循和实施可持续和环保的农业实践以及遵循监管和政策变化的成功率达到 100%。SaaS 平台为农民提供如何适应农业政策的建议，并确保平稳且经济高效地过渡。这确保他们仍然有资格获得政府奖励，并避免因不合规而受到处罚。

软件的主要特点是： 24x7实时监控和控制； 测量并聆听作物要“说”什么； 规定灌溉和水肥一体化规则； 远程侦察作物； 集成新的和现有的传感器和农业系统； 可用的 API 和数据导出。生长支持系统 (CGSS) 实施了第四种方法，即利用遥感技术持续测量和索引植物冠层，这是作物水分状况和健康状况的生物整合器。

通过应用实时遥感热和视觉图像数据测量作物冠层颜色和温度，并将分析结果连接到农场的信息架构，可以减少灌溉系统的农业用水和能源消耗。通过精确了解应该在哪里使用化肥、除草剂和杀虫剂（无论是有机的还是非有机的），还可以减少化肥、除草剂和杀虫剂的使用。

使用持续的、全天候的冠层测量，可以只应用植物发出信号所需的水量和水质以及其他修正，以保持健康并提供最佳的数量和/或质量。

我们正在利用人工智能平台改变行业，该平台旨在帮助企业实现可持续的净零运营。我们的平台结合了先进的人工智能、机器学习和实时分析，提供切实可行的见解，使制造业、水泥和电力等能源密集型行业的企业能够减少碳排放、优化能源使用并提高运营效率。

我们独特的 Carbon Co-Pilot 提供精确的数据驱动建议，帮助组织遵守严格的排放标准并在不影响生产力的情况下实现有意义的脱碳。凭借 160 多种基于科学的算法，我们的技术可以无缝适应特定行业的需求，通过降低成本、延长资产寿命和改善环境绩效来提供可衡量的影响。

通过集成 160 多种专业算法，我们提供精确的数据驱动建议，帮助企业减少碳足迹、提高运营效率并遵守环境标准。

我们提供了一个 SaaS 生态系统，通过提供实时监控、路线优化和劳动力管理来重新定义废物管理，涵盖从收集到处理的每个阶段。通过利用可扩展的基于云的模型，我们的平台通过简化操作、减少人工和消除低效率来节省资源、时间和金钱。我们使公共和私营部门能够做出数据驱动的决策，以减少温室气体排放、提高运营效率并支持整个废物管理周期的可持续实践。我们的平台提供收集、运输和处理过程中的实时监控、路线优化和劳动力管理，解决废物生命周期跟踪中的低效率和数据缺口问题。通过降低运营成本、节省时间和实现数据驱动的决策，我们使市政当局和废物管理机构能够优化资源、减少温室气体排放并采取可持续的做法。我们经济实惠的综合方法确保公共和私营部门的可及性和影响力，从而提高效率和环境可持续性。

该研究所在协作机器人和协作机器人方面拥有丰富的经验。他们的核心专业知识涵盖机器人学习、人机协作以及针对实际需求量身定制的可扩展自动化解决方案。他们开发先进的算法来优化机器人的运动、控制和路径规划，提高制造效率和精度。研究人员利用 CBC 来实现这些方法，在提高生产力的同时保持安全性。该研究所探索改进反应控制、自适应响应和用户友好界面，以实现安全有效的人机协作。

该项目旨在开发一个人工智能驱动的招聘和人才管理平台，自动化和优化从职位发布到入职的整个招聘流程。该平台将利用人工智能简化职位描述创建、简历筛选、面试安排和录用管理等任务，从而提高雇主和求职者的效率。雇主将受益

于预测分析、自动化工作流程以及与多个招聘渠道的无缝集成，确保更快、数据驱动的招聘决策。求职者将享受用户友好的体验。

该平台采用可扩展和合乎道德的方法设计，确保遵守数据隐私法规，同时促进公平和包容的招聘实践。

该项目将根据 Eurostars 计划申请资助，以便与国际合作伙伴合作开发和实施尖端招聘技术。