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遵义医科大学医学与科技学院坐落于历史文化名城遵义市新蒲新区，是依托遵义医科大学举办的全日制本科独立学院。2001年5月经教育部批准创建，原名遵义医学院科技学院，当年9月正式招生。2004年经教育部批准，更名为遵义医学院医学与科技学院。2018年12月经教育部批准，学院更名为遵义医科大学医学与科技学院，全院现有在校生10000余人。18年来，学院充分依托遵义医科大学优秀师资队伍、教育教学质量体系、国家级实验教学示范中心、国家级虚拟仿真实验教学中心以及其它各类教学科研平台等优质教育教学科研资源，以确保优良的教育教学质量。同时，人才培养以社会需求为导向，以教育教学质量为根本，致力于为基层培养“下得去、用得上、留得住、干得好、技术精”的高素质实用型人才。学生毕业时，取得专业人才培养方案规定的学分，颁发由教育部网上电子注册的遵义医科大学医学与科技学院本科毕业证书，符合学士学位授予条件者，授予学士学位。学院毕业生临床执业医师考试、口腔执业医师考试、护士执业资格考试等通过率良好。毕业生在贵州、四川、重庆、广东、北京、上海等地的医疗卫生单位、高等教育单位、事业单位等从事专业工作，得到用人单位的广泛好评，就业形势优良。目前学院下设基础医学院、临床学院、护理学院及公共管理学院，有18个本科专业，专业结构设置与分布合理，涵盖医学、理学、管理学、文学、工学、教育学等6个学科门类，形成了以医学为主的多学科多专业协调发展格局。同时，学院与全国多所三甲医院建立战略合作关系，为学生创造良好的学习环境和实习条件，切实保证办学质量。为了学院的长足发展，更好地满足教育教学及学生的学习生活需要，学院于2017年启动位于新蒲新区园区一号路的新校区建设，2018级、2019级近6700名学生目前已入住新校区。新校区规划总建筑面积33余万平方米，占地面积500余亩，教学楼、专业实验室、多媒体教室、食堂、学生公寓等教学设施和公共服务设施完备，满足人才培养的需要，符合教育部关于《普通本科学校设置暂行规定》的办学条件，且学院可与遵义医科大学共享其开设专业所需的实验室、图书馆、实习基地等其他教学设施与资源，大大提升学院软实力。新时代，学院将以建设“贵州一流，国内有一定影响力，以医学为主的高水平独立学院”为目标，秉承“明德笃学、践履求真”的院训，坚持“弘扬长征精神、注重实践教育”的办学特色，强化“质量立院、人才强院、特色兴院”三大战略，弘扬遵医科院精神，提升内涵建设，为贵州经济社会和医疗卫生事业发展作出新的更大的贡献。

历史文化厚重 办学成绩显著成都理工大学工程技术学院是教育部批准的全日制普通高等学校，由中国核工业西南物理研究院与成都理工大学于2000年在亚洲最大的受控核聚变实验基地创办，是我国核工业所属唯一普通本科高等学校（国有、公办）。学院秉承“两弹一星”精神和“四个一切”核工业精神，恪守成都理工大学“穷究于理、成就于工”的校训，形成了“敢为人先，奋发图强，育才树人，追求卓越”的大学文化。学院在同类院校中首批获得学士学位授予权，形成了以工学为主，涵盖理、工、经、管、文、艺术、教育等七大门类，多学科协调发展的学科专业体系。学院面向全国28个省（直辖市、自治区）招生，现有在校生近20000人，已为社会输送优秀毕业生70000余名。学院先后荣获“中国一流高等独立学院”“全国独立学院毕业生就业竞争力20强”“四川省高校就业工作先进单位”“全国教育教学管理示范院校”“全国教育管理创新十大独立学院”“中国十大优势专业独立学院”“全国最具办学特色示范院校”“全国最具社会满意度示范院校”“全国教育现代化建设示范（院）校”等荣誉。学院社会知名度高、影响力强，建设及办学成就多次被中央电视台、人民日报、中国教育报等中央媒体报道。地理优势独特 校园环境优美学院位于世界著名旅游胜地——四川省乐山市主城区，面朝三江、背依峨眉。乐山交通发达、出行便利，纵贯西南的高速铁路、高速公路交汇于此，距离成都国际机场40分钟，是西部综合交通次枢纽。学院占地面积1300余亩，规划面积1800余亩，绿化覆盖率达70%，校园景色宜人，处处彰显环境育人的特色。校区地势丘峦起伏，建筑布局随湾依山，占地300余亩的沫若湖碧波荡漾，环湖公园、万景花园鸟语花香，银杏大道、香樟大道风景如画，桂花林、桃花林相映成趣，与峨眉山—乐山大佛世界自然与文化双遗产景区融为一体……是四川省唯一同时拥有全国绿化模范单位、省级绿化模范先进学校、省级园林式单位等荣誉的大学。师资力量雄厚 科研成果丰硕学院现有教师1200余人，是国家事业编制人员，副教授以上高级职称及博士、硕士学位教师占教师总数87.5%。学院分别从清华大学、北京大学等高校及中国科学院、中国工程院、核工业系统等科研院所聘请了一批富有教学、科研经验的院士、教授为学科带头人，双师型教师所占比例逐年提高，形成了老中青结合，结构合理，德业并进的优秀师资队伍。学院科研成果丰硕，多年来在同类高校中名列前茅，先后获得“国防科技工业管理创新奖”，省部级“科技进步奖”多项。近三年来，学院教师主持国家自然科学基金、国家国防预研、核能开发项目、西物创新行动人才金字塔项目以及各类纵横向科研项目近200项，与地方大中型企业、研究所成功对接项目二十多项，直接服务地方经济建设社会发展取得显著成效；获授权发明和实用新型专利近90项，在核心及以上期刊发表论文近600余篇，其中，SCI、EI期刊、CSCD等收录80余篇。同时，学院在中核集团的大力支持下，学院教师已参与到当今最大的国际合作科研项目“国际热核聚变实验堆计划”当中，为开发人类终极能源作出贡献。教学条件完善 育人特色鲜明学院已建成工程训练中心、核工程与核技术实验教学中心、经济与管理实验教学中心、土木工程实验教学中心、先进制造技术虚拟仿真实验教学中心等5个省级实验教学示范中心，教学科研设备总值达4亿元。学院智能化图书馆藏书176万册。建在我院的中国核聚变博物馆已入选第八批全国重点文物保护单位、第三批国家工业遗产，是全国核科普教育基地、四川省科普教育基地、四川省爱国主义教育基地、四川省研学基地，已成为教学科研和大学生思想政治教育的高端平台。学院致力于培养理论基础扎实，实践能力强，具有创新精神的应用型高级专门人才。近三年，学生参加全国大学生“恩智浦”杯智能汽车竞赛、全国大学生电子设计竞赛、全国大学生结构设计竞赛、高教社杯全国大学生数学建模竞赛、全国大学生机械创新设计大赛、“学创杯”全国大学生创业综合模拟大赛等国家级大赛中，获得一等奖29项、二等奖30项、三等奖26项。在中国高等教育学会《高校竞赛评估与管理体系研究》专家工作组发布的2015-2019年学科竞赛排行榜中我院位列全国同类高校第9名。就业优势明显 发展前景广阔学院利用独有的核工业背景，在中国核工业国家实验室及大中型企业建立就业实习基地，在珠江、长江三角洲建立实习及就业办事处，与多家核电站签订用人协议，向核工业系统输送大量的优秀人才；与百余家知名企事业单位建立良好合作关系，实施“订单式”人才培养模式、设立企业奖学金、有针对性地举办各类供需见面会，多渠道搭建就业平台，拓宽就业途径。中核集团、中广核、中国工商银行、中国移动通信集团公司、中国联通网络通信集团有限公司等央企定点在我校招聘，毕业生就业率连年保持在95%以上，部分专业达100%，倍受用人单位的欢迎和好评。学院先后荣获“全国独立学院毕业生就业竞争力20强”“四川省普通高等学校毕业生就业工作先进单位”“西部大开发人才培养基地”“全国职业核心能力优秀单位”“全国最具社会满意度示范院校”等多项荣誉。当前，成都理工大学工程技术学院正迎着高等教育改革的春风，深入贯彻落实全国教育大会精神，围绕立德树人根本任务，按照国家军民融合发展战略部署，抓住“中国制造2025”与核工业大发展的良机， 奋力谱写新时代一流应用型大学建设新篇章!

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。

本发明公开了一种大流量插装式三位四通电液伺服阀，包括控 制单元和四个插装式二通伺服阀；控制单元的四个信号输出口分别与 四个插装式二通伺服阀的控制信号输入口连接；控制单元的四个信号 输入口分别与四个插装式二通伺服阀的阀芯位移信号输出口连接；四 个插装式二通伺服阀两两串联，一个阀的出油口与另一个阀的进油口 相连接，形成两组串联双阀；两组串联双阀的出油口均用于与油箱相 连接，两组串联双阀的进油口均用于与液压油源相连接；相当于两组 串联双阀并联，构成桥式回路，形成具有三位四通功能的大流量插装 式电液伺服阀；

本发明涉及一种超高压同塔四回交流/双回双极直流线路零序参数测量法，通过建立基于分布参数的 超高压同塔四回/双回双极输电线路模型，利用全球卫星定位系统技术(GPS)，同时测量四回/四极输电 线路首末两端的零序电压和零序电流，实现对零序电压和零序电流的同步采样;再通过本专利给出的测 量与计算方法得到超高压同塔四回/双回双极输电线路的零序电阻、零序电感、零序电容参数。本发明方 法基于分布参数模型和传输线方程，极大提高了测量精度，可满足实际工程测量的需要。