近日，我校物质科学与信息技术研究院葛宏华教授团队和兰州大学何永兴教授课题组在细菌代谢协同调控机制研究领域取得新进展，发现了荧光假单胞菌TetR家族的转录调节因子PhlH可以响应假单胞菌和植物信号分子协同调控产生多种次级代谢产物。

本项目立足于安全生产事故频发的现实情境与政府信息公开水平提高的时代背景，旨在探究分析生产安全事故中政府信息公开的核心影响因素及其驱动机制。 一、项目进展 创意计划阶段 二、负责人及成员 姓名 学院/所学专业 入学/毕业时间 王娥 公共管理学院劳动与社会保障专业 2020.9-2024.7 陈亭屹 公共管理学院城市管理专业 2020.9-2024.7 王娅娴 公共管理学院城市管理专业 2020.9-2024.7 赵伊雯 公共管理学院公共管理专业 2020.9-2024.7 三、指导教师 姓名 学院/所学专业 职务/职称 研究方向 凌双 公共管理学院行政管理专业 讲师 公共安全与风险治理 四、项目简介 本项目立足于安全生产事故频发的现实情境与政府信息公开水平提高的时代背景，旨在探究分析生产安全事故中政府信息公开的核心影响因素及其驱动机制。本文从外部压力和政府能力的双重视角出发，运用模糊集定性比较分析（fsQCA）分析生产安全事故中地方政府信息公开策略的选择逻辑。研究发现：生产安全事故中地方政府的信息公开行为是外部压力和政府能力共同作用的结果。其中，媒体关注是影响生产安全事故中地方政府信息公开行为的必要条件；政府控制力、高层态度、问责力度以及公众举报则构成影响生产安全事故中地方政府信息公开行为的重要因素；而既有透明度并不能有效解释政府信息公开的行为逻辑。此外，以自上而下问责压力和自下而上公众压力相结合的压力传导机制和以政府控制力和媒体关注为核心要件的信息扩散机制构成了驱动生产安全事故中地方政府信息公开的两种关键机制。

电子科技大学电磁环境仿真及智能处理平台采购项目竞争性磋商

海洋平台、海底管道等海洋装备长期在恶劣的海洋环境中服役，较易出现腐蚀、疲劳以及开裂等结构缺陷，直接影响水下结构可靠性。针对以上问题，本项目（海洋装备交流电磁场智能安全检测及可视化评价技术与应用）围绕海洋装备在役安全检测及评估的技术难题展开系统攻关，基于交流电磁场检测原理，引入海洋电磁学，探究海洋环境中多类型激励下电磁场畸变特征，揭示水下结构缺陷三维形貌-畸变电磁场-可视化成像的正反演化规律，提出水下提离扰动条件下干扰信号识别及补偿方法，建立海洋装备智能检测与可视化评价算法，改变传统操作人员主观评估为智能可视化评价，显著提高海洋结构缺陷检测的智能化和可视化水平，最终构建新一代海洋装备交流电磁场智能安全检测和可视化评价技术体系及其工业应用系统，有效添补水下结构缺陷交流电磁场检测及可视化技术空白，突破国外技术壁垒，率先研发的具有自主知识产权的水下交流电磁场智能可视化检测仪器，可实现500米水深结构物缺陷检测。 团队（赛弗智检）依托于中国石油大学（华东）智能传感与无损检测实验室，目前有教授一名，副教授两名、博士后一名、博士三名，硕士生二十余名，具有良好的科研攻关和产品研发、升级能力。 团队研发的海洋装备交流电磁场智能可视化检测仪器能够实现水下结构萌生级裂纹（3.0 mm 长、0.5 mm 深）的智能识别和可视化评价，突破水下涂层和附着物扰动影响技术瓶颈，减少表面清理作业工序60%以上，可视化反演精度超过90%，达到国际领先水平。 本项目成果改变传统无损检测主观经验判断为智能检测与可视化评价，显著提高海洋装备结构缺陷检测效率和准确率，可广泛用于海洋油气开发、港工码头、跨海大桥以及船舶等多领域海洋装备的在役安全检测，提供高精度缺陷三维形貌信息，为合理决定维修或改装方案提供数据支撑，有效延长海洋装备的使用寿命，保障海洋装备安全运行，具有良好的社会及经济效益。 目前研发的智能可视化检测仪器已在中海油检测技术公司、广东运通仪器科技有限公司等企业销售和推广应用，用于水下导管架焊缝、深水隔水管、海洋平台等关键海洋装备安全检测和评价，有效代替传统磁粉等表面无损检测方法，产品销售及检测服务已为企业新增效益9000余万元。 获奖： （1）第六届中国国际“互联网+”大学生创新创业大赛   银奖 （2）中国博士后创新创业成果大赛   团队组金奖 （3）首届“能源 智慧 未来”全国大学生创新创业大赛   一等奖 （4）第五届山东省“互联网+”大学生创新创业大赛   金奖 （5）第十二届“挑战杯”山东省大学生创业计划竞赛   银奖 （6）东营市首届油地校创新创业大赛   二等奖 （7）第七届中国研究生能源装备创新设计大赛   一等奖 （8）第六届山东省大学生科技创新大赛   二等奖

"本发明公开了一种基于附加交变电压的无气隙传感器电磁吸力悬浮控制方法，采用在悬浮电磁铁线圈闭环控制电压中掺杂具有一定特征的交变电压，施加在悬浮电磁铁线圈，在线圈中得到含有相同特征的分量的电流，根据输入掺杂的特征交变电压和线圈电流中具有相同特征的电流分量辨识出悬浮电磁铁线圈电感，通过电感得到悬浮电磁铁气隙，使用此气隙值进行闭环控制。由于不采用气隙传感器，可以大大简化系统，通过附加线圈得到的电感可以反映真实的悬浮气隙，本发明可以降低磁浮列车系统轨道精度要求，也不会由于气隙传感器的测量不准确导致系统控制不稳定，可以比较好的解决磁浮列车过轨缝、齿槽效应等问题，具有可靠性高、成本低，安全可靠等优点。 "

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

本发明涉及一种磁性离子液体，特指基于胍基官能团的离子液体的制备方法及在萃取脱除非极性溶液中含硫有机物的用途。其结构如通式（I）所示，该类离子液体是典型的室温离子液体，具有很低的熔点及很高的沸点，室温呈液态，蒸汽压低，稳定性好，与非极性溶剂互溶度极低；具有极高的脱硫效率，可在3~6min达到脱硫的萃取平衡；选择性高，不会对原来的非极性溶液产生污染及着色。该发明的磁性离子液体之中，当n=1.5~2时，具有很高的顺磁性，其比磁化系数大于59.1×10-6emu/g,优于已有的报道。因此，萃取脱硫结束后可以通过外加磁场的方法方便地实现离子液体和非极性溶剂的分离。该类磁性离子液体通过加水稀释并用四氯化碳反萃取的方法能恢复其性能，并且可以循环多次使用而不会引起脱硫效率的明显降低。脱除的含硫芳环化合物也能通过减压蒸馏富集并实现回收利用。