二氧化碳培养箱技术特点： 1.六面加热的气套式加热系统 2.箱体体积151L 3.温度控制范围室温+5℃-50℃ 4.CO2浓度控制范围（%） 0~20 5.90℃高温湿热消毒功能；  6.TCD热导式二氧化碳浓度传感器，具有"Auto-start"功能； 7.三扇小门可减小开门取样品时减少对箱内环境的影响； 8.采用PT1000高精度温度传感器； 9.采用底盘水库设计； 10.二氧化碳培养箱具有门加热装置，可避免内门玻璃上形成冷凝水； 11.进气口配有HEPA过滤器； 12.具有多重报警系统。

具有新颖的结构，可上调脂代谢相关蛋白ABCA1，是PDE5的强效抑制剂，具有开发成为抗心血管疾病如 本技术成果是以人类NF-κB DNA结合位点为药物设计靶点，通过计算机辅助药物筛选获得一系列 肺动脉高压，以及男性性功能障碍的治疗药物的潜力。 可能具有人类NF-κB抑制活性的化合物。在细胞水平对筛选获得的化合物进行抗HBV复制抑制实验， 发现其中一类高治疗指数的新型呋喃香豆素类化合物可以有效抑制HBV DNA复制，减少HBV表面抗原 （HBsAg）、HBV e抗原（HBeAg）分泌。此类呋喃香豆素类化合物可用于治疗HBV感染引起的肝炎，有 望进一步开发为一种抗乙型肝炎病毒（HBV）药物。FDA批准上市的5个抗HBV NAs药物，均已出现耐药病 毒株，且出现交叉耐药现象。

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

本发明涉及一种磁性离子液体，特指基于胍基官能团的离子液体的制备方法及在萃取脱除非极性溶液中含硫有机物的用途。其结构如通式（I）所示，该类离子液体是典型的室温离子液体，具有很低的熔点及很高的沸点，室温呈液态，蒸汽压低，稳定性好，与非极性溶剂互溶度极低；具有极高的脱硫效率，可在3~6min达到脱硫的萃取平衡；选择性高，不会对原来的非极性溶液产生污染及着色。该发明的磁性离子液体之中，当n=1.5~2时，具有很高的顺磁性，其比磁化系数大于59.1×10-6emu/g,优于已有的报道。因此，萃取脱硫结束后可以通过外加磁场的方法方便地实现离子液体和非极性溶剂的分离。该类磁性离子液体通过加水稀释并用四氯化碳反萃取的方法能恢复其性能，并且可以循环多次使用而不会引起脱硫效率的明显降低。脱除的含硫芳环化合物也能通过减压蒸馏富集并实现回收利用。

该项目研制的酶联免疫检测技术包括免疫原、包被原、抗体的制备以及样品的处理和检测等步骤。能一次性测出样品中斑蝥黄、β-胡萝卜素、β-阿朴-8’-胡萝卜素醛、叶黄素、辣椒红素、β-紫罗酮酸的总含量，缩短了检测时间，降低了检测成本，同时具有检测灵敏度高、精密度好、准确性好的特点。 该项目缩短了检测时间，降低了检测成本，同时具有检测灵敏度高、精密度好、准确性好的特点。 成果完成时间：2013年

本发明公开了二乙基二硫代氨基甲酸钠在制备用于防治由植物病原菌引起的植物病害的杀菌剂中的应用，本发明通过室内毒力测定，证明了二乙基二硫代氨基甲酸钠对植物病原真菌具有良好的抑制活性。传统的杀菌剂对环境的污染大、残留高，并且直接威胁着食品安全。大量杀菌剂的使用，导致病原菌的抗药性增强，本发明首次提出将二乙基二硫代氨基甲酸钠作为杀菌剂，具有高效和低毒的优点，适合于植物病害化学防治的要求。二乙基二硫代氨基甲

项目成果/简介: 荧光二氧化硅微球（CDs@mSiO2）负载抗体等生物大分子针对病毒、细菌和疾病体外检测试剂盒。 技术指标（创新要点等）： 1、使用性能优越的碳量子点取代稳定性差、荧光量子产率低的有机荧光染料和毒性大的无机半导体量子点； 2、通过调节碳量子点的合成原料，使得碳量子点偶联锚定在二氧化硅微球上，且不会引起碳点的荧光猝灭从而有利于连接抗体或生物大分子等，产品具有快速、灵敏度和特异性高等优势。应用范围: 应用领域及预期经济社会效益等： CDs@mSiO2具有经济性、功能性和环境协调性等基本特性，CDs@mSiO2生产效率高、成本低、性能好等优点，可用于病毒、细菌和疾病体外检测。效益分析: 应用领域及预期经济社会效益等： CDs@mSiO2具有经济性、功能性和环境协调性等基本特性，CDs@mSiO2生产效率高、成本低、性能好等优点，可用于病毒、细菌和疾病体外检测。知识产权类型:发明专利知识产权编号:1、发明专利“一种两亲性碳量子点及其制备方法” CN201510213429.3； 2、发明专利“一种氮掺杂碳量子点的简易绿色合成方法” CN201410039846.6； 3、发明专利“一种高强度荧光水凝胶及其制备方法” CN201610060548.4； 4、发明专利“一种超大长径比的碳量子点聚苯胺复合纳米管及其合成方法”201610316536.3； 5、发明专利“一种新型的荧光磁性纳米管材料及其制备方法” CN201410185776.5。技术先进程度:达到国内先进水平成果获得方式:独立研究获得政府支持情况:无

超临界二氧化碳（SCCO2）具有安全性高、环保、成本低等突出优点,是氟氯烃类发泡剂最有潜力的替代物。但由于二氧化碳在聚苯乙烯中的溶解度较低,且扩散系数较大,因此难于制备低密度的聚苯乙烯发泡材料。针对二氧化碳发泡剂的特点,在自行研制的超临界CO2挤出发泡试验装置上,通过改变成核剂种类及含量,添加过氧化物控制发泡材料降解,与PMMA共混等改性手段,研究影响发泡材料表观密度的因素,制备出低密度发泡材料。 北京化工大学自行研制的XPS生产线，可针对聚苯乙烯，聚丙烯，聚乳酸，聚酯等进行连续挤出和注塑发泡成型，其中环保型聚苯乙烯保温板生产线已经在国内推广了10余条生产线。该项目是国家十二五科技支撑计划项目，中德合作国际项目以及国家环保部重点支持项目。

本发明公开了一种重要的化学合成中间体1，2-二酮衍生物，其结构如式(1)所示，R1为取代苯基、萘基、吡咯基、噻吩基或呋喃基；R2为苯基或噻吩基。本发明还公开了上述1，2-二酮衍生物的制备方法，包括：将1，3-二酮化合物、亚硝酸叔丁酯、无水三氯化铁加入到有机溶剂中，在20～35℃下搅拌反应完全。该制备方法操作简单，反应过程使用的催化剂价廉易得、生物相容性好，制备过程环境友好。

本课题组在非均相氧化羰基化法一步碳酸二苯酯的进展 本课题组2000年就提出非均相一步合成DPC且在此方面作了大量的工作首先对催化剂载体的制备方法进行了研究，现在其收率可达到26％、选择性能达到99％。发表有关论文13篇，其中SCI收录5篇、EI收录两篇，发明专利1项。申报并获得授权的与之相关的项目有：国家自然基金2项，省项目2项，武汉市科委重大攻关项目1项。所以本课题组的实验室小试成果在国内外文献报道中尚处于先进水平。