规格：6个操作键，内置锂电，具有LCD显示、数据储存功能，能脱离计算机进行采集、显示、记录数据。与计算机的连接支持两种方式:（1）通过数据采集线直接与计算机USB相连；（2）通过蓝牙与计算机相连。 测量范围：0～5000ppm，分辨率：0.11ppm 配置清单10套(教师1套，学生9套，6人/组，54人) 序号 名称 规格与性能要求 单位 数量 一基础设备 1 教师演示台 1、规格：2400mm×700mm×900mm、 张 1 2 学生实验台 1、六边形，桌面配电 张 9 3 学生凳 与学生实验台配套 个 54 4 计算机 PC电脑 台 10 二、实验仪器 1 数字化实验考试系统 中学化学实验操作考试系统与数字化实验系统配套。系统基于C/S结构，适用于WinXP、Win2000、Win7等操作系统,分为数据库服务器端、教师管理端和学生考试端。系统主要包括考生信息管理、教师信息管理、试题资源管理 套 1 2 传感器蓝牙模块 可插入任何传感器模块,将测量数据通过蓝牙传入计算机，实现实时无线实验。 套 10 3 数据采集器 数据采集器与计算机之间、数据采集器与传感器之间均采用USB接口，四通道传感器接口，即插即用。 套 10 4 分析处理软件 1．自动生成实验报告，方便学生编辑和提交实验报告，包括实验数据和图像等。 套 1 2．实验数据和图像分别可以保存，自动生成实验课件，支持课件的回放。 3．图像点对应数据点可以实现闪动，便于观察。 4．可同时保存在同一次实验过程中因改变不同实验条件而产生的多张数据表格和多个实验图象，便于比较。 5．软件分为专用软件和通用软件，专用软件操作简捷，重点突出，直观性强，通用软件功能强大，适合探究式学习，支持教师和学生自主搭建实验，鼓励学生动手实践，支持多传感器组合实验。  6．多种形式实验结果——窗口可切换为数字、指针和波形等模式显示； 7、同一传感器可以波形-数字、波形-仪表、波形-波形等同步组合多模显示，大大方提高了实验现象的观察效果。可同时显示接入的多种变量，也可将某一变量放大单一显示。可对任一接入的变量实现数据、表格、图像的并行或单一显示。 8、任何一种传感器可自动在组合图线和计算表格中生成变量，方便数据的采集、导入以及其他处理。 ９、数据记录：数据以自动记录、点击记录、外部调入等方式导入表格，传感器对应的变量在表格中自动生成。 10、可将数据导入到EXCEL表格等软件进行其他处理，也可直接将数据保存，方便下次调用。可以在计算表格中可直接新建文档，不必关闭软件。 11、公式及变量：可通过运算编辑窗口将公式手动输入或从公式库输入到表格并自动生成独立的记录单元；变量可手动输入或自动生成，可输入变量和恒量；可自行编辑公式保存到模板，方便下次调用。 12、数据计算： 支持常规四则运算，支持对数、指数、三角函数、反三角函数等运算。 13、坐标绘图——可自动生成二维平面坐标系，根据实验需要可自定义X轴和Y轴变量，可在标系中绘出变量-时间、变量-变量等实验图像，亦可在同一坐标系内重复绘制多组实验图像以方便比较。 14、图线处理——基本功能：图像可整体放大、缩小，也可单轴拉伸、压缩、平移，可选择单一图线进行综合处理，任何一条图线均可被锁定-解锁、隐藏-显示，实验数据可单点显示，也可图线显示，也可图线-单点组合显示，也可以脚标方式实时显示数据点坐标值。可对图像以X轴镜像显示，也可暂态显示，可调图线的线型，可整体移动图像，也可框选并直接显示框选范围在X轴和Y轴的截距。 15、可整体复制实验界面道图像编辑器、可将实验界面直接保存为图像。 16、对光电门的多种记录模式实现软件控制（硬件中内置的可实现硬件控制）。 17、可打印和保存实验数据、实验图像； 18、操作功能按钮集中在“控制面板”，为老师熟悉软件提供方便，“控制面板”可隐藏以便放大图像。需要时再调出。 5 电流电压组合传感器 规格：6个操作键，内置锂电，具有LCD显示、数据储存功能，能脱离计算机进行采集、显示、记录数据。与计算机的连接支持两种方式:（1）通过数据采集线直接与计算机USB相连；（2）通过蓝牙与计算机相连。测量范围：电压；-15V～+15V，分辨率：0.006V； 电流: -3.0A～+3.0A，分辨率：0.002 A 个 10 6 温度传感器 规格：6个操作键，内置锂电，具有LCD显示、数据储存功能，能脱离计算机进行采集、显示、记录数据。与计算机的连接支持两种方式:（1）通过数据采集线直接与计算机USB相连；（2）通过蓝牙与计算机相连。测量范围：-25℃～125℃，分辨率：0.01℃ 个 10 7 压强传感器 规格：6个操作键，内置锂电，具有LCD显示、数据储存功能，能脱离计算机进行采集、显示、记录数据。与计算机的连接支持两种方式:（1）通过数据采集线直接与计算机USB相连；（2）通过蓝牙与计算机相连。测量范围：0～700Kpa，分辨率：0.02KPa 个 10 8 湿度传感器 规格：6个操作键，内置锂电，具有LCD显示、数据储存功能，能脱离计算机进行采集、显示、记录数据。与计算机的连接支持两种方式:（1）通过数据采集线直接与计算机USB相连；（2）通过蓝牙与计算机相连。测量范围：0～100 RH%，分辨率：1% 个 10 9 电导率传感器 规格：6个功能键，内置锂电，具有LCD显示、数据储存功能，能脱离计算机进行采集、显示、记录数据。与计算机的连接支持两种方式:（1）通过数据采集线直接与计算机USB相连；（2）通过蓝牙与计算机相连。测量范围：0～30000μs/cm，分辨率：0.1μs/cm 个 10 10 PH传感器 规格：6个功能键，内置锂电，具有LCD显示、数据储存功能，能脱离计算机进行采集、显示、记录数据。与计算机的连接支持两种方式:（1）通过数据采集线直接与计算机USB相连；（2）通过蓝牙与计算机相连。测量范围：0～14PH，分辨率：0.01pH 个 10 11 二氧化碳传感器 规格：6个功能键，内置锂电，具有LCD显示、数据储存功能，能脱离计算机进行采集、显示、记录数据。与计算机的连接支持两种方式:（1）通过数据采集线直接与计算机USB相连；（2）通过蓝牙与计算机相连。测量范围：0～5000ppm，分辨率：0.11ppm 个 10 12 溶氧传感器 规格：6个功能键，内置锂电，具有LCD显示、数据储存功能，能脱离计算机进行采集、显示、记录数据。与计算机的连接支持两种方式:（1）通过数据采集线直接与计算机USB相连；（2）通过蓝牙与计算机相连。测量范围：0～20mg/L，分辨率：0.01 mg/L 0~20mg/l 个 10 13 气中氧传感器 规格：6个功能键，内置锂电，具有LCD显示、数据储存功能，能脱离计算机进行采集、显示、记录数据。与计算机的连接支持两种方式:（1）通过数据采集线直接与计算机USB相连；（2）通过蓝牙与计算机相连。测量范围：0～100%，分辨率：0.1% 个 10 14 浊度传感器 规格：6个操作键，内置锂电，具有LCD显示、数据储存功能，能脱离计算机进行采集、显示、记录数据。与计算机的连接支持两种方式:（1）通过数据采集线直接与计算机USB相连；（2）通过蓝牙与计算机相连。测量范围：0~200ntu，分辨率：0.05 ntu 个 10 15 色度传感器 规格：6个操作键，内置锂电，具有LCD显示、数据储存功能，能脱离计算机进行采集、显示、记录数据。与计算机的连接支持两种方式:（1）通过数据采集线直接与计算机USB相连；（2）通过蓝牙与计算机相连。测量范围：0～100%透射率，分辨率：0.1%透射率 个 10 16 二氧化硫传感器 规格：6个操作键，内置锂电，具有LCD显示、数据储存功能，能脱离计算机进行采集、显示、记录数据。与计算机的连接支持两种方式:（1）通过数据采集线直接与计算机USB相连；（2）通过蓝牙与计算机相连。测量范围：0～20ppm，分辨率：0.1ppm 个 10 17 氧还原传感器 规格：6个操作键，内置锂电，具有LCD显示、数据储存功能，能脱离计算机进行采集、显示、记录数据。与计算机的连接支持两种方式:（1）通过数据采集线直接与计算机USB相连；（2）通过蓝牙与计算机相连。测量范围：-1999mv～+1999mv, 分辨率：1mv 个 10 18 高温传感器 规格：6个操作键，内置锂电，具有LCD显示、数据储存功能，能脱离计算机进行采集、显示、记录数据。与计算机的连接支持两种方式:（1）通过数据采集线直接与计算机USB相连；（2）通过蓝牙与计算机相连。测量范围：-200～1000℃，分辨率：0.7℃ 个 10 19 传感器附件 电源1个，USB连接线3根，使用指导书1本，铝合金传感器专用包装箱1只  套 10 　　南京师范大学课程资源研究所 　　公司电话：025-83204284 　　公司传真：025-83302681转8009 　　手机：13405879778 　　联系人：王老师 　　网　　址：http://www.kczyyjs.com 　　QQ号码：3352552402、2269329198 　　研究所可提供的中小学系列教育产品有： 　　专业的研发生产厂家，欢迎详询洽谈 系列产品有：校园小型科技馆、科普馆、科技创新实验室、科学探究实验室、中学数字化探究实验室（计算机数据采集系统）、人工智能实验室、VR技术实验室、创客实验室、实验箱、新能源与新材料科技馆、生命科学科技馆、现代农业科普馆、消防科普科技馆、幼儿园科学发现室、农业科普馆、社区科普科技馆、综合实践活动室、综合实践基地。

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产品详细介绍 低功耗型红外二氧化碳传感器COZIR- ambient 功耗仅3.5mW，带温度补偿，湿度补偿，以及感知白天黑夜的环境状态。预热时间仅10S，内置PCB板的封装。有量程0-2000ppm, 0-5000ppm, 0-1%供选择。性能：1)功耗 3.5mW2)峰值电流 33mA3)平均电流小于1.1mA4)电源 3.3～5V5)T90 ＜3分钟6)标准型号温度范围 0°C to 50°C（可扩展-25°C to 55°C）7)湿度适用范围 0 to 95% RH8)存储温度-30°C to +70°C9)尺寸 43mm x 15mm可选项：温湿度传感器，以及其他数字输出

SKD-3106二氧化硫化蒸馏仪 适用标准： 食品安全国家标准，《食品中二氧化硫的测定》GB5009.34.2022。 《中华人民共和国药典》第四部通则2331二氧化硫残留量测定法。   性能特点： 1.1 无人值守: 系统自动完成加热、控温、压缩机制冷、冷却水循环、搅拌和蒸馏。 1.2加热模块： 采用先进的远红外陶瓷辐射加热技术，无明火，功耗小，效率高，寿命长，加热均匀，不易爆沸，耐腐蚀。 各加热组件均可单独控制,互不干扰。 1.3制冷循环模块： 外置制冷：外置定制小体积压缩制冷组件，冷却水密闭循环,节省空间。 1.4蒸馏液防倒吸 仪器蒸馏管路设有单向装置，有效防止蒸馏停止加热后蒸馏液倒吸现象。 1.5蒸馏模式 定时蒸馏:(1-600)分钟任意设定,根据设定程序蒸馏，到定时时间自动停止蒸馏． 各单元蒸馏时间均可独立设置。 1.6方法内置 蒸馏仪内置蒸馏方法，可直接调取，无需频繁输入重复数据；亦可根据实验需求自定义方法并保存应用。 1.7 自动搅拌装置 接收瓶底部内置磁力搅拌装置，隐藏式设计，美观大方，各单元搅拌转速可独立设置。 1.8 氮气自动控制 自动控制氮气开启，无需人工操作，仪器内置流量控制装置，能有效调节氮气流量。 2、技术参数： 2.1蒸馏数量：6通道 2.2现实操作：7寸高清触摸液晶屏 2.3控制核心：单片机控制 2.4加热方式：远红外陶瓷辐射加热,无明火 2.5升温时间：＜8min 2.6温度控制：（室温～450）℃ 2.7时间控制：1-600min 2.8防倒吸功能：内置蒸馏防倒吸保护 2.9蒸馏终点控制：定时控制 2.10单通道单控：有 2.11冷却方式：外置制冷压缩机 2.12方法内置：内置蒸馏方法，可直接选择或编辑后保存方法，无需频繁输入重复数据；亦可根据实验需求自定义方法并保存应用。 2.13自动化设计： 2.13.1 具有一键启停功能 2.13.3 相同蒸馏参数6通道一键设定 2.13.4 显示屏实时动态显示蒸馏量。  

本发明公开了一种基于开槽结构的四分之一模基片集成波导滤波器，包括四分之一模基片集成波导弧形腔，四分之一模基片集成波导弧形腔通过基片集成波导圆形腔沿任意两条相互垂直的磁壁分割得到，四分之一模基片集成波导弧形腔包括介质基片，介质基片的上表面设有上金属层，介质基片的下表面设有下金属层，介质基片中沿四分之一模基片集成波导弧形腔的周向均匀分布有贯穿上金属层和下金属层的金属通孔。本发明相对于传统的基片集成波导圆形腔有效实现了小型化。并且，相对于传统的多层结构，本发明结构简单，加工方便。此外，相对于传统的微带结构，本发明的滤波器品质因数高，损耗小。

本发明涉及一种四氧化三钴纳米线阵列、其制备方法以及作为锂离子电池负极的用途。该四氧化三钴纳米线阵列，其形貌为菱形结构，菱形的边长为100nm~500nm，菱形内角的锐角为30°~60°，阵列长度为5μm~20μm。本发明还提供了制备该四氧化三钴纳米线阵列的方法，以一定摩尔比的钴盐、化学结合剂、碱性反应物和水在常温下进行混合搅拌，将混合均匀的溶液移入反应釜中，并将干净的衬底置于溶液中进行水热反应后取出冲洗，再在惰性气氛中热处理，得到四氧化三钴纳米线阵列。本发明的四氧化三钴纳米线阵列可直接作为锂离子电池负极，能明显提高电池的比容量和循环性能，放电容量高达1000mAh/g以上，是一种理想的锂离子电池电极材料。

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

【发 明 人】刘晓；蔡皓；蔡宝昌；张科卫；裴科【摘要】本发明涉及一种HPLC-DAD法同时测定四物汤中10种化学成分含量的方法。属于中药成分分析领域。其步骤如下：(1)混合对照品溶液的配制。(2)供试品溶液的配制。(3)测定法：采用HPLC-DAD法测定混合对照品及供试品的浓度。色谱条件：色谱柱：elit?C18(250mm×4.6mm，5μm)；检测波长：280nm；流速：0.8mL·min-1；柱温：30℃；进样量：20μL；梯度洗脱条件：0~2.0min，体积分数为2%的甲醇等度洗脱，2.0~15.0min线性增加至20%的甲醇，15.0~25.0min为体积分数20%的甲醇等度洗脱，25.0~42.0min线性增加至100%的甲醇，42.0~45.0min为100%的甲醇等度洗脱。本发明所建立同时测定四物汤煎剂中10种化学成分的分析方法简单方便、重复性好，准确可靠，可为四物汤煎剂质量控制提供依据。

目前肿瘤化疗耐受的分子机制尚待进一步解析。肌层浸润型膀胱癌（Muscle-invasive bladder cancer,MIBC）是最为常见和恶性的泌尿系统肿瘤，以顺铂为主的化疗是不可手术和转移性MIBC的一线治疗方案，而由于化疗耐药的产生，很大一部分患者会化疗失败，导致肿瘤复发和进展。