本发明公开一种糖基/磺化改性亲和聚合物中空纤维分离膜及其制备方法。该膜由聚合物树脂、磺化聚合物树脂和糖类高分子组成，在优选的原料与比例下对LDL有良好的特异性吸附作用，且具有良好的稳定性和生物相容性，可重复使用，成本低廉，有望投入大规模临床应用。其制备方法包括以下过程:将膜用聚合物树脂、磺化聚合物树脂、糖类高分子、致孔剂按一定比例溶于溶剂，制成均一的纺丝制膜液，将纺丝制膜液过滤、真空脱泡后，通过浸没沉淀相转化法纺丝制备中空纤维成膜，然后将所制得的中空纤维膜依次在去离子水和超纯水充分漂洗。本发明采用的共混溶解制备法具有操作简便安全、原材料廉价易得等优点。

本发明公开一种基于系数分离的多输入多输出可见光通信系统，在发射端，LED被分为两组，第一组发射双极性脉冲幅度调制信号的正数部分，第二组发射双极性脉冲幅度调制信号的负数部分的绝对值；在接收端，采用计算复杂度低的新颖的接收机，接收机利用发射信号的特性，先估计发射的双极性脉冲幅度调制信号的绝对值，然后估计发射的双极性脉冲幅度调制信号的极性，最终得到双极性脉冲幅度调制信号的估计。本发明中提出的正负系数分离的多输入多输出可见光通信系统具有计算复杂度低、性能优等特点。

  该项目在利用微生物细胞中的酶进行生物催化生产手征性化合物时采用过程集成技术，通过分离与反应耦合优化生产过程，大大提高了生物催化转化体系的效率，降低生产成本，简化生产过程，形成具有自主知识产权的L-苹果酸与L-丙氨酸创新的生产工艺流程。采用反应与分离耦合技术，对系统整体过程的集成优化，可通过分离耦合解决反应过程转化率低的问题，通

小试阶段/n本成果提出了一种秤体装置和示值系统可分离的无线电子秤。该成果旨在克服现有技术缺陷，将秤体装置与示值系统在硬件上进行分离。其中，秤体装置集成了第一主控单片机模块、第一无线收发模块和电子秤A/D转化模块，示值系统集成了第二主控单片机模块、第二无线收发模块和蜂鸣器模块，实现了重物的远程称重和远程计价功能。 。本成果具有系统体积小、易于操作和实现远程计价功能的特点，适用于货物称重地点与称重管理相隔较远的工厂、办公场所和仓库等场所。

    由于天然植物的各类有效成分具有各自特殊的结构特点,因此针对不同的有效成分我们开发了专用的提取树脂,例如黄酮类有效成分提取专用树脂、生物碱提取专用树脂、有机酸提取专用树脂等,成功制备了天然植物各有效成分的高纯度提取,且与现有树脂法提取工艺相比,吸附容量大大提高,生产工艺简单,生产成本降低。这类专用树脂的研发和生产,有效弥补了目前商品化提取树脂结构单一、使用中仍以盲目筛选为主的缺陷,对于天然植物深入的药用硏究有重要的实际应用价值。

利用二氧化硫与有机物质形成加合物的性质，采用吸收剂吸收氯化氢和二氧化硫混合气体中的二氧化硫，然后再对其进行解吸，同时得到工业级的氯化氢气体和二氧化硫气体。该项目装置包括两个塔-吸收塔和解吸塔。在吸收塔中二氯化硫与吸收剂逆流接触吸收，塔顶出来合格的氯化氢气体；二氧化硫与吸收剂形成的加合物从塔底出来，经换热后进入到解吸塔，得到工业级的二氧化硫气体。进而将二者分离开来，变废为宝，重新进入生产环节，减少环境污染，有节约生产成本。

本发明公开了一种含催化剂分离再生的生物质挤压催化热解装置与方法，包括生物质与催化剂料斗、螺旋进料器、螺旋式挤压反应器、产物室、过滤冷凝装置、两级分离网与两级振动装置等。生物质与热催化剂在螺旋式挤压反应器内互相挤压、充分接触混合并进行生物质催化热解反应；热解气相产物经过过滤和冷凝得到芳香烃等液态化学品和富含烯烃的不冷凝气体；热解固体产物通过两级分离网分离成粗炭和催化剂，催化剂在流化床再生反应器中燃烧再生后进入催化剂料斗循环使用，燃烧再生产生的热烟气用于干燥生物质原料。本发明热解过程实现催化剂与生物质紧

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

面向工程机械机电液一体化系统的动态性能匹配方法与分析软件（以下简称为软件）， 能够根据用户对工程机械整机动力配件的选型，自动组成整机系统模型，并预测工程机 械整机运行时的性能以及各配件的功率输出和发热情况。该软件可应用于工程机械产品 开发的各个阶段如参数选型，性能匹配、故障诊断、实验辅助等，并已成功应用于山推 工程机械股份有限公司的新产品开发中。 技术特点： (1) 机电液热融合建模，理论定位高级。软件以预制的机电液零部件模块模型为基 础，可快速地、精细化地实现极端工况条件下机电液融合模型。 (2) 一体化的系统分析，问题覆盖面广。软件综合多种软件资源，对特定工程机械 机型的核心动力系统，可实现任意节点输出的、图解化的、基于机械系统实验结 果的系统分析。 (3) 机型软件快速开发，面向用户需求。软件可针对牵引底盘和非牵引底盘，快速 开发出面向特定工程机械机型的机电液一体化性能分析软件。 (4) 功能契合实际需要，适用范围广泛。适用于工程机械各个技术阶段的参数选型、 性能匹配、故障诊断、以及实验辅助。