活动回顾 | “科技新势力”主题路演活动圆满落幕
为进一步推动长三角一体化发展科技产业，加强产学研合作，提高科技成果转化率和区域竞争力。近日椒江（上海）国际创新港举办了“科技新势力”主题路演活动，活动共邀请了五个项目，以线上形式从项目的核心技术、创新要点、商业模式及融资计划等进行展示说明。
光伏材料与器件科研团队依托国家双碳目标战略，围绕光伏材料 与器件及学科交叉，开展硅基高效太阳电池、钙钛矿太阳电池、新 能源材料等基础研究和应用转化研究。团队现有成员13人，博士11人，海外留学5人,省级人才工程3人次，省科技副总5 人，在读硕士生10人。主持国家自然科学基金2项、省自然科学基金 5项、企 事业委托项目 20 余项,发表学术论文100余篇,获省科技进步奖1项、市厅级科技进步奖2项。
智能汽车传感器与感知技术团队由多位具有丰富的技术研发工作经历的老师组成，基于校企联合及各类基金项目，利用计算机、现代传感、信息融合、通讯、人工智能及自动控制等方面的最新技术，加速汽车智能化技术应用创新，探索传感器智能化与感知技术在智能汽车的应用，依托专业实验室研发传感器测试关键共性技术和领军企业的先进测试方案，开发多传感器检测系统平台，为技术创新和标准化提供实验环境、验证及演示平台。
团队以服务地方制造业为宗旨，聚焦机械 与海洋工程装备产业需求，开展装备自动化与智能化、机械产品优化设计与轻量化、 智能制造技术与精益管理应用研究。研究方向包括:海工装备产品自动化与智能化、结构优化与轻量化、智能制造技术锚、制造跟踪系统设计与优化、制造工艺改善等。
通过对生产过程数据运用统计技术减少生产过程变异，提升产品 质量，如控制图，六西格玛管理，可靠性实验等。人工智能时代的质量控制技术运用统计、人工智能技术、创新算法和数学模型等进行质量控制，如：博士期间课题“复杂制造过程中非平衡多变量时间序列数据质量的建模分析与研究”。
创新模型和算法：
1. 非平衡多变量时间序列数据质量评估方法（定性与定量 ）
2. 非平衡多变量时间序列数据增强方法（ IMTSA）
3. 非平衡多变量时间序列数据选择方法（ CDMTS ）
4. 智能检测与预测异常（机器学习，深度学习模型）
目前海鲜储运系统缺乏标准化、智能化和网络化建设，难以形成 覆盖全国的海鲜物联网，制约海鲜供应链的可持续发展。首创贝藻共生的内陆零排放海水养殖系统，并开发海鲜养殖系统及装备；首次构建了海水pH值与二氧化碳浓度算法及对应数学模型，从而间接、快速测定水体二氧化碳浓度。首次建立不同盐度条件下的典型海藻的氮、磷吸收机理与净化模型。