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原理：以蜜蜂為活體生物轉化器，利用體內酶系進行生物轉化，將果汁轉化為果蜜創新點：世界上首次提出“以飼代采”生物釀蜜概念，以大宗水果為原料，經前處理，飼喂蜜蜂，實現定場養蜂，實現蜂蜜工業化生產應用案例：2023年，在沈陽建立200群的生物釀蜜示范基地，輻射東北地區成果獲獎：第十五屆“挑戰杯”全國大學生課外科技活動大賽，三等獎成果評價：完全顛覆國內外幾千年的蜂蜜生產模式，實現0→1的突破，為蜂蜜生產打開一扇全新的大門，規避了傳統蜂蜜生產的限制因素以及不利因素，實現蜂蜜生產工業化、標準化、機械化、智能化，蜂蜜生產效率比傳統提高3-4倍，解決了水果滯銷、儲運損失的問題。

項目負責人：唐杰，清華大學計算機系WeBank講席教授、大模型研究中心主任，國家級人才，ACM/AAAI/IEEE Fellow。研究興趣包括人工智能、知識圖譜、數據挖掘、社交網絡、大語言模型等。曾獲ACM SIGKDD Test-of-Time Award（十年最佳論文）、IEEE ICDM研究貢獻獎、國家科技進步二等獎。 運營團隊：2019年，智譜AI成立，迅速形成以清華大學計算機系98級張鵬為CEO、高文院士弟子劉德兵為董事長、清華創新領軍博士王紹蘭等為核心的運營團隊。 清華大學計算機系知識工程實驗室李涓子、唐杰、許斌等人建立了完全自主知識產權的科技情報挖掘與智能服務平臺，申請專利40余項。2019年，通過科技成果轉化，北京智譜華章科技股份有限公司（以下簡稱“智譜AI”）成立，致力于打造新一代認知智能大模型，與學校合作研發了雙語千億級超大規模預訓練模型GLM-130B，并基于此千億基座模型打造了對話模型ChatGLM，具有雙語、高精度、快速推理、可復現、跨平臺等核心優勢，在此基礎上開源單卡版模型ChatGLM-6B，全球下載量已超過1000萬次。 2024年1月，新一代基座大模型GLM-4正式推出，整體性能相比上一代大幅提升，比肩世界先進水平。它支持更長上下文，具備更強多模態能力，推理速度更快，支持更高并發，大大降低推理成本。同時，GLM-4的智能體能力得到大幅提升，可根據用戶意圖，自動理解、規劃指令以完成復雜任務。GLMs個性化智能體定制功能亦同時上線，用戶用簡單提示詞指令即能創建屬于自己的GLM智能體，由此任何人都能實現大模型的便捷開發。

集成3D模型、視頻、圖片等各種素材，提供場景編輯、交互流程設定、渲染等功能，以實現3D模型自動重建的目標。 利用人工智能技術，構建模擬計算的算法和模型，根據數據實時進行仿真計算。 上傳一張圖片，可以在1分鐘以內快速生成三維模型素材。 上傳一段視頻，可以在1個小時以內快速生成精細紋理三維模型素材。 支持本地化部署，支持分布式部署建模，支持大批量用戶同時在線訪問。 可實現實體設計、草圖繪制、參數化建模和模型編輯功能。 支持導入*.glb、*.stl、*.obj、*.gltf格式模型。 可輸出*.glb、*.stl、*.obj、*.gltf格式模型。 全方位的3D場景，上下、左右、前后360度觀察模型所在環境，展示效果更逼真。 可以通過造型表面上的多個點來控制造型變形； 可對造型進行扭曲、折彎、錐度等多種變形處理。 可實現邊學習邊實操的教學模式，支持創建學習資源或教學課件。 可直接在軟件里拖曳云盤中的三維模型，也可以將軟件中模型直接上傳到云盤。 系統采用PBR材質，基于物理的著色技術，最大程度還原工作環境，提高用戶沉浸感； 采用LOD技術處理復雜場景的繪制，使軟件運行更加流暢，分層級處理系統渲染效果； 采用三維模型構建場景及物體，物體多邊形面數(poly)控制在≤30 萬面，基礎包大小＜50MB，支持多種分辨率(1280×720，1600×900，1920×1080)確保用戶體驗； 實訓場景內模型無閃面、重面、破面，不能有多邊面，保證場景演示無閃爍現象； 場景烘焙無曝光過度，無黑邊現象，采用PostProcess進行場景后處理，真實逼真； 虛擬人物滿足人設需求，著裝符合角色身份； 虛擬人物能自主控制，具有多種動作，動作自然，可模擬操作主要過程；