三维激光扫描技术是在欧美90年代中后期开始研发并在2000年后逐渐进入市场应用。但国内引进比较晚，而且目前应用开发还很滞后，尽管国内许多院校和科研单位已引进相关硬件和软件，但大多数并未投入实际应用。但这项技术在国外已经产业化，并被认为是新一代信息技术的重要组成部分，也被认为是工业4.0智能化工业的重要基础数据，具有广泛的应用和开发前景。项目方在90年代中期国外留学时就开始跟进这一技术，并在国外从事激光扫描技术应用及技术服务多年，自1997年读博士开始至今已有近20年的研发和应用经验，该项技术在三维可视化设计方面有很大的市场前景。可通过相关数据采集系统获得现场实景数据，获得全覆盖，高精度的实景扫描数据，结合相应的软件，为城市规划，工厂改扩建，建筑安装维修，文物保护及古建筑维修等领域提供高效，高精度的新一代三维可视化设计技术。

该研发项目的主要目标是优化不同类型的当地煤、废燃料和生物燃料的XyloSteam气化技术，并且遵守新的《中华人民共和国环境保护法》所规定的排放限值。研发测试在西班牙的两个不同的气化设施中进行，即CENDENE的合作者中的2MWth和5,5MWth气化厂。

XyloSteam气化技术基于由麻省理工学院的美国公司CareCo（剑桥回收和能源系统公司）开发的起泡流化床气化，在美国能源部的帮助下，在80年代早期启动了试点工厂的建设（750 kWth; 180 kg/h生物燃料）和商业化工厂（40至160 MWth; 10 - 40吨/h生物燃料）。在不同类型生物燃料的气化系统方面有超过25年的经验，成熟可靠的商业开发技术，应用于不同的目的（热生产、蒸汽发生、干燥、热电联产、发电等）。

气化是将固体燃料转化为可用于热和发电应用的合成气的热化学过程。该公司的战略是在不同的市场和地区实施这种蒸汽发生（低压和高压）技术，使工艺运行条件适应每个特定的燃料。

本发明提供了一种集成多感官的AI与VR护理方法、设备、介质和程序产品，涉及智能医疗领域。所述方法包括：接收进入虚拟场景的第一指令，受试者进入虚拟场景生成虚拟受试者；虚拟场景包括试吃区；接收在虚拟场景内虚拟受试者移动至试吃区的第二指令并移动至试吃区；接收针对试吃区放置的假饲对象的指令，假饲对象出现在虚拟受试者的手中；识别假饲对象的类别，根据虚拟场景中假饲对象和虚拟受试者嘴巴之间的距离是否超过阈值或者是否接收进食指令，气味喷发装置接收到假饲对象的气味模拟指令启动装置生成对应气味。通过AI开发假饲装置的语音操控模块，还通过开发嗅探意图识别算法，实现信号的精准解析与转化，提升设备智能化。

本发明公开了基于AI的产科并发症预测系统及方法，涉及并发症预测技术领域。基于AI的产科并发症预测系统，包括有数据获取模块、数据预处理模块、特征工程模块、并发症预测模块、预防措施模块和结果展示模块。本发明通过将孕妇的心理状态数据纳入考虑范围，即把孕妇的心理状态数据也作为模型输入和训练的部分数据，使得产科并发症预测模型可以更加全面地了解患者的健康状态，从而帮助模型做出更准确的预测，同时通过增量学习的方法对模型进行优化，不但能够通过引入心理状态数据逐步修正模型，避免过拟合历史数据，还能节省计算资源，减少计算成本和时间开销，并且不需要保存大量的历史数据，只需保留必要的参数和统计信息，从而降低了存储需求。

本申请提供了AI驱动的绿色建筑施工图审核评估方法及系统，涉及施工图审核技术领域，包括：获取目标绿色建筑施工图的数字化信息；获取预定审核评估维度，并提取第一评估维度；在多维度指标中匹配第一相关指标集，并在多指标数据中匹配第一指标参数集；对初始AI审核评估模型进行迁移学习；通过目标AI审核评估模型对第一指标参数集进行评估分析，得到第一评估结果；组建目标审核评估结果。通过本申请可以解决现有技术中由于评价标准和技术指标缺乏针对具体绿色建筑项目的动态调整能力，导致施工图审核评估的精准度不足的技术问题，通过迁移学习，适配具体项目的特定维度需求，提升了绿色建筑施工图审核评估的精准度。

绿色归档(GreenArchive)是一种合法真实的、基于云的解决方案，适合存储和转发数字化文档，并革新技术文档归档。我们的系统可以使用户免于存储纸质文档，将他们从几十年的纸质文档使用习惯中解放出来，从而遵守法定规定和数据存档的强制要求。我们的理念证明我们需要的是信息本身而非纸质文件。采用我们的月度付费服务，您就可以通过两秒钟的数据更新速率将任何纸质账单或者在公司内外（例如在汽车内签订的合同）签订的合同的原件传输到您的账户中。有了我们的服务，您就可以从任何丢失的账单或者繁冗的纸质存储中解脱出来，不用花费很长的时间来查询文件。你就可以在任何地点和任何时间使用智能手机或者平板电脑查询贵公司的正本文件。

本发明涉及网关验证领域，具体为一种基于AI分析的安全认证网关系统及方法，包括：日志验证模块、AI分析模块、固态硬件模块、量化解码模块和条件锁存模块，日志验证模块用于获取通信记录，生成验证矩阵，AI分析模块用于定位目标子网并生成签名函数，固态硬件模块用于构建网关的物理通信链路，量化解码模块用于确认收发时间并解码数据，条件锁存模块用于处理应答信号，调整数据包收发时间，本发明能够确保数据传输的安全性，阻止恶意流量、DDoS攻击和SQL注入等攻击方式对网关通信的影响，同时提高网络通信的通信速度，从而确保安全验证网关的的安全性和灵活性，降低网络管理成本。

本申请提出了一种基于人工智能的共价型小分子药物设计模型的构建方法及构建装置，包括以下步骤：获取待结合靶蛋白以及与待结合靶蛋白对应的反应分子片段集合；利用反应分子片段集合反向约束训练第一小分子药物生成模型得到第二小分子药物生成模型；根据成药性规则制定成药性条件，基于成药性条件反向约束训练第二小分子药物生成模型得到第三小分子药物生成模型；基于综合打分平台对第三小分子药物生成模型生成的三级小分子结构表达式的综合得分信息反向约束训练第三小分子药物生成模型得到共价型小分子药物生成模型。本方案通过强化学习框架来生成大量高质量的共价型小分子，并通过引入MMGBSA计算来提高对共价型小分子结合能力的预测质量。

本发明提供了一种基于人工智能的医学影像分割方法与系统，该方法包括以下步骤：根据分割目标医学影像集的轮廓图，构建目标轮廓分布模型；获取待分割医学图像的目标分割图像；调节目标轮廓分布模型中的参数，使目标轮廓分布模型对应的目标轮廓与目标分割图像的目标轮廓适配度最大，取目标轮廓分布模型对应的目标轮廓为模型轮廓；融合模型轮廓与目标分割图像得到待分割医学图像的最终分割结果。本发明提高了医学影像分割的准确性。

本发明提出一种基于人工智能的智能财务工作方法包括以下步骤：获取电子图片，所述电子图片包括扫描或者拍摄财务相关票据的电子凭证；通过OCR技术对所述电子图片进行文字、数字以及符号的识别，并将识别的数据依据进项、销项、银行回单、费用的类别进行分类且保存；通过AI人工智能算法对所述数据进行计算并对应生成财务专用数据；将所述生成财务专用数据发送至显示屏显示，以供财务人员进行人工检验；当接收到所述财务人员确认无误的所述财务专用数据的命令后，将所述财务专用数据保存至财务系统；将所述财务系统中的所述财务专用数据生成预设的财务数据报表；采用AiiBill系统替代财务人员进行财务相关票据数据的录入，进行自动记账。