·本项目完成基于AI模型的山地果园春季最低气温预报方法，借助人工智能算法中的时序数据预测模型，对果园站监测到的真实气象要素数据进行分析和拟合，以学习果园站春季最低气温变化趋势，得到高精度且高时效性的最低气温预报值。针对所建立的多个果园气象观测站和站点检测到的多个基本气象要素数据，依照单站单要素、单站多要素、多站多要素的技术路线进行人工智能模型的训练和测试，在现有的最低温预报技术上提升了至少 5% 预报准确率，并以监测站记录真实数据的1小时为单位，实时的预报最低温度的变化趋势，以变化曲线或区域图像等可视化的方式展示出来，提供精准、及时、可靠的果园站最低温度预报服务。

·本项目旨在为工厂产线提供一套高效、精准的缺陷检测系统，分别针对成品和半成品设计不同的检测方案。成品缺陷检测方案采用了多模型调度和编排树管理，能够根据工人输入的工票信息自动选择并调度合适的检测模型；半成品缺陷检测方案则通过目标检测技术，实现了高速高精度的缺陷检测。 该项目的目标是通过精准的缺陷检测技术，提升生产效率和产品质量，减少人工干预和错误判定，缺陷检测系统不仅能够大大提高生产线的自动化水平，还能有效降低人为检测误差，保证每一批次的产品都符合质量标准。

·本项目研发了工业产线在线实时质量检测平台，兼顾行业通用化和特定产品专属化需求。设计工业场景通用视觉检测框架，采用云+边+端分层架构，各层独立且可根据需要灵活部署。同时，根据不同行业和产线特点需求，研发多种适应性深度学习算法，并将其封装为可复用模块，实现对常见产品形态各类缺陷的有效检测。项目前期在制造业多个领域的产品质检中进行了初步验证，已成功落地应用于企业实际生产线，并已申请多项国家发明专利。