拥有气流调节阀专利，专利号201320176763.2，可在360°范围内手动任意调节，有效控制气流量。 拥有吊顶孔罩设计专利，专利号ZL 200920210783.0 配有360°底座旋转装置 关节：高强度PP 关节颜色：红色/白色 关节旋钮：高强度PP，内嵌不锈钢轴承，与关节连接锁合 关节密封圈：高密度橡胶，与关节契合度高，有消除啸音

　　常州新区三环生物工程成套设备有限公司由江苏大学朱金华教授创建，是江苏省高新技术企业，是我国从事生物工程成套设备研究开发最早的企业之一，现为江苏大学江大科技有限责任公司的控股公司。主要从事液体发酵成套设备、固态物料发酵成套设备的研究、开发与承接发酵工程建设。产品广泛应用于生物制药、有机酸、保健食品、生物饲料、生物农药、食用菌、药用菌等工业化生产领域。多年来，已为全国二十多个省市提供了数百套发酵设备，并出口到东南亚地区。 　　2002年，固态物料发酵系统项目得到国家科技部创新基金的资助，并被国家科技部批准为《国家科技成果推广计划》项目，同时成为“液体制种固态物料发酵系统”技术依托单位。“液体发酵罐、固态物料生物反应器”获江苏省科技厅高新技术产品认定证书。“固态物料发酵罐”、“箱式多层固态物料生物反应器”“对偶脉冲气体环流发酵罐”等四项国家实用新型专利。是我国目前生物工程设备制造厂家中研究能力最强的企业之一。 　　常州新区三环生物工程成套设备有限公司是江苏省食用菌协会常务理事单位、江苏省微生物学会理事单位、江苏省生物工程协会理事单位、中国畜牧畜医学会动物微生态分会理事单位、中国生物工程杂志理事单位。

产品详细介绍医用超声波清洗机是根据医院清洗特点而设计的，较常规超声波清洗设备无可比拟的技术优点，产品结构新颖、电路先进、工作可靠、高效率、低噪音及清洁度高的特点，这样可以最大限度的保护被清洗的医疗器械不受损伤，可以彻底清洗手术机械及手术附件的各种污渍，排出人工清洗不彻底的问题，同时保护工作人员不受污染和感染，是医院的必备设备之一。广泛应用于医院等医疗机构的手术室、化验室、检验室、供应室、牙科、消毒中心等科室。对医疗器械的深孔、盲孔、凹凸槽的清洗是最理想的设备。分类：医用超声波清洗机根据其清洗具体物件的不同要求而具有不同的配置，可以分为单槽医用超声波清洗机、双槽医用超声波清洗机（超声波清洗、超声波漂洗）、三槽医用超声波清洗机（超声波清洗、超声波漂洗、煮沸上油）和四槽医用超声波清洗机（超声波清洗、超声波漂洗、煮沸上油、烘干）等。医用超声波清洗机技术参数及要求1、数显产品的出厂日期，实现合理“三包”2、数显累计工作时间，实现合理“三包”3、数显记忆和设定超声频率4、数显记忆和设定的三种超声频率自动转换5、数显记忆和设定的单频超声工作时间6、数显记忆和设定的三种频率超声工作时间7、数显记忆和设定的超声功率8、数显记忆和设定容器内的加热温度9、数显容器内的实际温度10、数显超温度、超电压、超电流保护指示11、低水位、无溶液保护指示12、同时数显超声液位，溶液温度，超声频率，超声时间，超声功率13、数显本仪器使用累计工作时间达999999小时14、仪器的操作程序采用单片机软件15、具有电控适量进酶16、具有电控进水、排液功能17、具有手控降音盖，能达到降音功效18、本仪器双层器械清洗网采用优质304不锈钢氩焊成形19、降音盖、内外壳体采用优质304不锈钢氩焊成形20、仪器尺寸   （ 长×宽×高）：800×540×900（mm）21、清洗槽内尺寸（长×宽×高）：600×300×400（mm）22、单  槽  容  量:： 72(L)23、超  声  频  率： 45、80、100（KHz）24、频率转换时间可调：  1-999（S）25、超  声  功  率：    1000（W）26、功  率  可  调：    40-100（%）27、加  热  功  率：    5000（W）28、温  度  可  调：    10-80（℃）29、时  间  可  调：    1-480（min）30、电  控  进  酶：    有31、进    排    水：    电控

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产品详细介绍

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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。

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