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。

本成果以专利形式体现（专利号 200910248615.5 ），桦褐孔菌的代谢产物紫杉醇具有抗癌功效，本专利所提出的的提取三萜类物质方法，更好的简化了提取步骤和工艺，有利于实现该物质的提取，在生物医药行业将有广泛应用。

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

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

本发明涉及一种防治储粮害虫的药剂及其在防治储粮害虫中的应用，属于生物农药技术领域。本发明一种防治储粮害虫的药剂，属于植物源杀虫剂，易分解，不污染环境，对人畜安全；其有效成分钻叶紫菀总挥发油，对害虫具有多种作用机理，不易使害虫产生抗药性，可长期使用；所述药剂灭虫后失去活性，不会积累在害虫体内，保护了生态环境；其制备方法简单易行，原料成本低，适合大规模生产，可广泛用于储粮害虫的防治。

轻量化和绿色制造是实现航空航天和交通运输等领域节能减排的重要手段，铝合金是其轻量化首选，但传统铝合金服役性能不能满足高端制造业发展的要求，制造过程也存在高污染、高能耗、质量不稳定等问题。以新思路、新原理、新材料、新工艺克服关键共性难题，突破铝合金力学性能瓶颈、取代落后工艺是必然选择。 本项目以多相熔体原子团簇演变调控为突破口，发明系列纳米晶种材料，提出纳米晶种技术，已成为大幅提升铝合金的综合性能和加工工艺性能的创新手段。 传统铸造铝硅合金生产中通常添加磷盐、赤磷或磷铜合金调控共晶及过共晶Al-Si合金中的初晶硅相的尺寸、形貌及分布，但存在磷量不可控、变质效果及产品质量不稳定、P2O5污染严重的问题。生产中通常采用传统Al-Ti-B及Al-Ti-C细化剂铝合金基体的α-Al枝晶，但是因Si“中毒”及Zr “中毒”，对含Si或含Zr铝合金几乎失去细晶强化作用。基于以上难题，山东大学发明了用于调控初晶硅相的Al-P系纳米晶种材料及用于铝合金晶粒细化的强效AlTiC-B系纳米晶种材料。 Al-P系纳米晶种：①节能减排：与传统工艺相比，避免了P2O5有毒气体排放，简化工序，节能降耗。②产品质量提升：实现了初晶硅尺度及构型高效调控，铝活塞铸件抗拉强度提升0%，体积稳定性和可靠性显著提高。③高纯化：可将铝熔体中Ca、Na、Sr含量分别由22 ppm、14ppm、14 ppm降低至1 ppm以下。 AlTiC-B系纳米晶种：①解决了Si、Zr细化“中毒”等难题，有效调控基体相。②提升了Al-Cu系铝熔体的流动性，解决了热裂、浇不足等行业难题。③提升了铸件性能：与传统Al-Ti-B相比，使A356合金屈服强度提高15%，延伸率提高37%；使2024合金抗拉强度由398MPa提升至550MPa，延伸率由9.8%提升至15.5%。 获奖情况:2016年度山东省技术发明一等奖，纳米晶种合金系列产品与耐热高强轻金属材料的创制及应用2009年度山东省技术发明二等奖，硅-磷和铝-磷合金研制与发动机活塞材料强化新技术2005年度山东省科技进步二等奖，富磷富碳中间合金的研究与应用2004年度教育部技术发明二等奖，高效Al-P中间合金及其变质处理

（专利号：ZL 201510312021.1） 简介：本发明公开了一种从铁水脱硫渣中回收鳞片石墨的方法，属于资源综合利用领域。该方法具体步骤是：首先将脱硫渣破碎，并磁选回收铁，尾渣破碎至小于1mm并加水配成浓度为30～40％的浆液，加入浮选剂进入浮选机浮选，浮渣加水配成浓度50～70％的浆液并球磨10～30min，然后磁选回收铁，而尾渣加水制成浓度为30～50％的浆液，送往浮选机进行浮选，浮选剂由“煤油+2号浮选油”或“液体石蜡+辛醇”组成，回收的鳞片石墨通过多次“球磨－磁选－浮选”工艺处理提高品位，最终获得的鳞片石墨中固定碳含量可以达到90％以上，而且其中的铁也可以得到更充分的回收。

2002年全球生物技术药品市场销售额约为200亿美元，且每年保持12%甚至更高的增长速度，预计2003年可达250亿美元，将占同期世界药品市场总销售额的10%以上。生物制药较之传统制药有众多优点：生产工艺简单，人力投入少；无环境污染；生产周期短.因此，目前生物制药的发展速度很快，生物药品在医药市场所占比例也越来越高。 白细胞介素是介导白细胞间及其他多种细胞间相互作用的一些淋巴因子，主要作用是维持和发挥人体免疫系统的功能，目前已发现18种，其适应症各有不同。我国白介素的研究开发与国外先进水平基本同步，随着癌症发病人数不断上升，重组白介素系列药品市场容量也在缓慢增长，白介素系列药品是国家一类新药，被国家科技部列为十五重大科技专项、同时也被列为国家技术创新计划项目，目前在全国重点地区典型医院用药中排名第91位。 在昆虫细胞－杆状病毒系统中，昆虫细胞感染后期所产生的多角体蛋白质占生产总蛋白的50％，因此研究者在控制杆状病毒的多角体蛋白启动子下，将目的基因取代多角体基因，以达到异源蛋白高水平表达的目的。 由于鼠源白介素IL-4在重组杆状病毒中进行表达，它的表达效率较高，因此这一新的技术在重组蛋白的生产中的应用空间和产业化前景是巨大的。该项目针对白介素IL-4生产的无血清培养基的开发，有利于产品的纯化，降低了生产成本。

通过纱线表面功能化，将摩擦纳米发电机依附在纱线上，织成智能化农用纺织品，利用雨水冲刷时的电子转移与流动产生电流，源源不断地为智慧农业供能。装载摩擦纳米发电机的纱线可以说是智慧农业的“无源活水”。  这个研究灵感来自一场突如其来的大雨：仲夏时节，一场突如其来的倾盆大雨透过来不及关闭的窗户摧残了窗台边的绿植。这引起了研究人员的思考：“农作物所处的环境只会更恶劣，那么我们就想办法利用它的恶劣。”大棚不仅可以作为作物、动物的“保护伞”，还可以作为雨滴能的收集器。未来通过连接储能设备，这些被改造的农用纺织品，不仅可以为种植业和畜牧业提供保护以提高农畜产品质量与产量，还可以为物联网感知器件源源不断地输送电能，从而开展农业信息的无源监测和实时提供天气状况。