本发明公开了一种超疏水涂料的制备方法及其所得涂料和制备高透明超疏水涂层的应用，所述超疏水涂料的制备方法包括如下步骤：向容器中一次性加入一定体积的溶剂，共溶剂，催化剂，然后以一定转速搅拌一段时间，再向其中先后加入一定体积的硅酸酯和含氟硅氧烷，在室温的条件下，继续反应一定时间，即得所述涂料。本发明所制备的超疏水涂料可以通过喷涂、蘸涂、浸涂等方法，用于玻璃，纸片，钢铁等不同的基底上，所制备的涂层在可见光的范围内，透过率达到92％以上。与现有技术相比，不仅所制备的涂层制备方法简单，成本低廉，有利于大规模工业化生产，所制备的涂层具有多种用途，如车窗玻璃，摩天大楼光幕，手机和电脑屏幕等，有很大的商业价值。

本发明公开了一种基于多核处理器的高速印花机图像数据旋转处理系统，包括数据接收设备、数据解析处理设备、数据传输通道和数据输出设备。本发明还公开了一种基于多核处理器的高速印花机图像数据旋转处理方法，其通过以太网接口接收数据，利用处理器的多个核并行处理数据，由FPGA实现数据的输出。相比现有技术，本发明系统及方法能够大大提高数据的旋转效率以及吞吐量，从而实现数码印花机的高效能产出。

本发明公开了一种基于多核处理器的高速印花机图像数据旋转处理系统，包括数据接收设备、数据解析处理设备、数据传输通道和数据输出设备。本发明还公开了一种基于多核处理器的高速印花机图像数据旋转处理方法，其通过以太网接口接收数据，利用处理器的多个核并行处理数据，由FPGA实现数据的输出。相比现有技术，本发明系统及方法能够大大提高数据的旋转效率以及吞吐量，从而实现数码印花机的高效能产出。

导读东北电力大学和长春理工大学研究团队开发并实现一种结合脑电图源成像(ESI)技术和卷积神经网络(CNN)的新方法，以对运动想象(MI)任务进行分类。ESI技术采用边界元法(BEM)和加权最小范数估计(WMNE)分别解决EEG的正向和逆向问题。然后在运动皮层中创建十个scout来选择感兴趣的区域(ROI)。研究者使用Morlet小波方法从scout的时间序列中提取特征。最后，使用CNN对MI任务进行分类。实验结果:在Physionet数据库上的整体平均准确率达到94.5%，分别对左拳头、右拳头、双拳和双脚的单个准确率达到95.3%、93.3%、93.6%、96%，采用十倍交叉验证进行验证。研究人员表示，他们的研究成果与最先进的MI分类方法的结果相比，总体分类增加了14.4%。研究者为验证方法的有效性，加入了4个新的受试者进行验证，发现总体平均准确率为92.5%。此外，全局分类器适应单一对象，整体平均准确率提高到94.54%。研究者表示，他们提出的结合scout ESI和CNN的方法，提高了脑电解码四类MI任务的BCI性能。系统框架图1 系统框架图系统框架如图1所示。原始数据来自国际10-10系统的64个电极(不包括Nz、F9、F10、FT9、FT10、A1、A2、TP9、TP10、P9和P10电极)，并以每秒160个样本的速度采集。根据国际10-10系统从64个通道采集原始脑电图，并使用BCI2000系统进行记录。记录的数据被分为四个独立MI任务包括左拳MI,右拳MI,双拳MI和双脚MI。首先，由于ERD在执行运动想象时在alpha和beta中不同，因此使用FIR滤波器对EEG进行了8 Hz至30 Hz的带通滤波。然后，通过计算包含正问题和逆问题的源，将传感器空间的活动转化为源空间的活动。接下来，创建scout并提取特征。研究者在运动皮层中创建了10个scout，因为我们只关心与运动相关的活动。十个scout中的每一个都代表了可用源空间中的一个感兴趣的区域(ROI)，并且是定义在皮层表面或头部体积上的偶极子的子集。左脑的scout称为L1、L2、L3、L4、L5，右脑的scout称为R1、R2、R3、R4、R5。利用JTFA从10个scout的源时间序列中提取特征。最后，利用CNN对时频图进行分离并进行分类。实验在实验中，研究人员仅使用了随机选择的十个受试者的MI trail (S5，S6，S7，S8，S9，S10，S11，S12，S13，S14)。这里用于分析的数据集包含每个受试者84次试验，每一类包含21次试验。在记录64通道脑电图时，受试者执行了不同的运动想象任务。每个受试者针对以下四个任务中的每一个执行了3轮21试验：当目标出现在屏幕左侧时，受试者想象打开和合上相应的拳头，直到目标消失。然后受试者放松。当目标出现在屏幕的右侧时，受试者想象打开和合上相应的拳头，直到目标消失。然后受试者放松。当目标出现在屏幕顶部时，受试者想象打开和合上双手的拳头，直到目标消失。然后受试者放松。当目标出现在屏幕底部时，目标会想象双脚张开和合拢，直到目标消失。然后受试者放松。为了统一数据维数，研究者选择了4s的数据，因为每次想象任务的执行时间都在4s左右。此外，脑电图任务是分开的，研究人员在实验中将左拳，右拳，双拳和双脚MI任务分别称为T1，T2，T3和T4。图2 scout命名左右运动想象的scout分别命名为L1、L2、L3、L4、L5、R1、R2、R3、R4、R5，如图2所示。10个scout每一个都被扩展到40个顶点，每个顶点只有一个源。L1区域对应40个信号，其他scout也一样。在计算了来源后，研究者在运动皮层中创建了十个scout，如图3所示。图3 创建10个scout使用ESI计算十个受试者(S5、S6、S7、S8、S9、S10、S11、S12、S13、S14)每次试验的四个任务(T1、T2、T3、T4)的源。对于这四项任务中的每一项，每个受试者每次都要进行7次测试(#1，#2，#3，#4，#5，#6，#7)。展示了第一个步的10个被试的10个scout的4项任务的来源。然后提取10个scout的时间序列进行进一步分析。特征提取在计算源之后，研究人员在运动皮层中创建了包含40个源的10个scout，并提取了scout的时间序列。如图4所示为提取R5 scout时间序列作为示例。图的右边显示了R5 scout的时间序列。本文利用小波变换从scout时间序列中提取特征。图4 提取R5 scout时间序列作为示例在这项研究中，研究者提出利用CNN来解决运动想象任务分类的问题。该模型基于Schirrmeister等提出的Deep ConvNet架构，该网络模型由一个六层卷积网络组成，其中两个最大池层和三个全连接层，如图5所示。图5对于Physionet数据库，研究者首先采用Deep ConvNet架构，包括四个卷积层、四个最大池层和一个全连接层。在实验中，研究者依据经验使用两个最大池化层。并尝试了不同数量的卷积层和完全连接层。时频图利用Morlet小波方法得到了scout的特征。对于每个任务，R5 scout的时频图如图6所示。包含时间和频率互补的时频分析方法提供了时域和频域的联合分布信息，清晰地描述了信号频率与时间的关系。图6 R5 scout的时频图显然，只有部分时频映射是红色的，表明每个任务只对特定的频率和时间敏感。由于图的数量比较大，研究者使用CNN来选择和学习这些图中最基本的特征。研究人员随机选择了几个样本，并将一些特征图可视化，作为MI任务的学习表示，如图7所示。图7为了获得有效的结果，将数据集分为90％作为训练集，其余10％作为测试集。首先，将十个受试者的数据集（总共19320个样本）分为17388个样本以训练所提出的CNN模型，以及1932个样本以验证模型的有效性。在实验中，研究者还选择了另外四个受试者的数据集以增加数据集的规模(27048个样本)，其中24343个样本是训练集，其他样本是测试集。在选定的scout上对所提出的CNN架构进行了十次训练和测试，以验证所提出模型的鲁棒性。图8(a)显示了10个scout中每个的全局平均精度。图8 统计结果R5的全局平均精度最高，达到94.5%，而L2的全局平均精度最低，为91.3%。对应L1、L3、L4、L5、R1、R2、R3、R4的整体准确率分别为92.4%、92.5%、93.6%、91.9%、93.0%、91.8%、92.1%、92.6%。所有scout的总体精度均在91%以上，标准差均在0.20%以下。图8(b)显示了十个scout中每个scout四个MI任务的组级统计结果及其标准差。一般来说，R5表现的要比其他的好，而L2在迭代2000中表现最差。标准差较小，说明这些精度更接近平均值且稳定。图9 统计结果图9(a)显示了带有标准差的混淆矩阵，说明了group level分类结果。T1、T2、T3和T4的全局平均精度峰值分别为95.3%、93.3%、93.6%和96.0%。R5 scout的四个MI任务中的每一个都如图9(b)所示。通过改变训练集和测试集顺序的10次试验，确定了scoutR5的性能，结果如图10(a)和(b)所示。在10次试验中，scout R5的T1、T2、T3、T4的平均准确率分别为93.3%、93.8%、94.2%、94.1%。换句话说，四个任务中每一个的平均准确率都超过了93%。全局平均准确率为93.7%。10次试验结果表明，该方法对scout R5的分类效果较好。从以上结果可以清楚地看出，R5 scout在四种MI任务的分类中扮演着最重要的角色。因此，选择R5对四个MI任务进行分类。图 10图11. (a)是不同模型的全局平均准确性的比较。可以发现，该研究提出的模型可以达到最大的精度。从图11. (b)不同模型的ROC曲线可以看出提出的模型比其他模型表现更好。©不同模型T1上的精度比较。(d)不同模型T2的精度比较。(e)不同模型T3的精度比较。(f)不同型号T4的精度比较。图11 不同模型的精度比较结论东北电力大学和长春理工大学研究团队开发并实现一种结合脑电图源成像(ESI)技术和卷积神经网络(CNN)的新方法。该方法可以对运动想象(MI)任务进行分类。实验结果表明，他们的研究成果与最先进的MI分类方法的结果相比，总体分类增加了14.4%。研究者加入了4个新的受试者进行验证来验证方法的有效性。研究者表示，他们提出的结合scout ESI和CNN的方法，提高了脑电解码四类MI任务的BCI性能。论文信息：A novel approach of decoding EEG four-class motor imagery tasks via scout ESI and CNN

本发明公开一种带水合反应器的复合吸收剂循环捕捉CO2的装置及方法，该装置包括煅烧?还原反应器(1)、冷凝器(2)、水合反应器(3)、空气反应器(4)、碳酸化反应器(5)、换热器(6)以及各部分之间的连接管道；该循环捕捉CO2的方法为：钙铜基复合吸收剂中的Ca(OH)2和CaO与进入碳酸化反应器的烟气反应，捕捉CO2；固体产物在煅烧?还原反应器中与通入其中的CH4反应，产生高浓度CO2；部分反应后的固体进入水合反应器改善孔隙结构，增强反应活性；活化后的复合吸收剂进入空气反应器完成铜基载氧体的再生。本发明使用钙循环耦合化学链工艺实现了低能耗捕捉烟气中的CO2，同时借助水合反应抑制吸收剂碳酸化性能衰退。

本发明公开了一种用于海洋超软土原位测试的十字形全流触探探头，包括测试系统和探端，所述探端呈十字形状，所述探端垂直固定于测试系统下方，所述测试系统上部与探杆相连，所述测试系统包括传感器、信号传输线和套设在探杆上的套筒，所述套筒包括摩擦套筒和端阻套筒，所述摩擦套筒设置于端阻套筒上方，所述传感器包括设置在摩擦套筒上摩阻压力传感器以及设置在端阻套筒上的端阻压力传感器和孔隙水压力传感器，所述摩阻压力传感器用于感应侧摩阻力，所述端阻套筒靠近探端一侧设置有孔压过滤环。本发明能够针对海底/水下超软土层开展全流触探，准确的测定超软土层的相关物理力学性质参数，为海洋工程勘察和基础施工提供可靠参考依据。

本发明公开了一种高灵敏的ZnO/AlN核鞘纳米棒阵列紫外光探测器的制备方法，包括如下步骤：在蓝宝石衬底上生长ZnO纳米棒阵列；采用磁控溅射法在ZnO纳米棒上溅射不同厚度的AlN鞘层薄膜；采用溅射法或者电子束蒸镀分别在ZnO/AlN核鞘纳米棒阵列两端制备具有欧姆接触的金属电极，构成完整的器件。本发明通过简单的磁控溅射方法，控制溅射时间，在ZnO纳米棒上生长不同厚度、表面光滑均一的AlN鞘层薄膜，制备的ZnO/AlN核鞘光探测器件不仅具有更好的紫外光响应，在360nm紫外光照射下，电压为5V时，明暗电流比为5.5×103，提高了一个数量级，同时具有更快速的响应和恢复时间，分别是0.883和0.956s。

本发明公开了一种属于功能陶瓷制备技术领域的具有高Tc、高压电性能的钛钪铌酸 铅铋锂系压电陶瓷。提出由以用通式(1-x)BiScO3-xPb(1-y)LiyTi(1-y)NbyO3表示的压电陶瓷 材料，其中x、y表示复合离子中相应元素材料在各组元中所占的原子数，即原子百分比， 0.50≤x≤0.90，0≤y≤0.10。该压电陶瓷可采用传统压电陶瓷制备技术和工业用原材 料、在1150℃或更低温度下烧结而获得，其工艺稳定。本发明压电陶瓷具有良好的压电 性能、实用的平面机电耦合系数，其kp大于40％，d33达300pC/N以上，Tc大于400℃，在 高温电子设备中具有实际应用的价值。

快速诊断COVID-19是控制大流行的关键。本项目通过对新冠患者、健康人、医护人员、上呼吸道感染（非新冠）的呼出气中挥发性有机物进行了筛查。通过数据分析，发现新冠患者呼出气中存在有别于健康人和其他患者的特征性有机化合物（VOC）生物标志物。呼出气的采集只需1-2分钟内完成，一次性耗材，无交叉污染。通过GC-IMS、PTR-MS或其它定制的VOC传感器可以快速实现对患者的新冠筛查，全程无需任何生物检测试剂，专业技术要求低，简单无创、费用低廉，初步数据显示相对于核酸检测该方法的灵敏度和特异性均能达到90%。