能源与环境问题是目前人类面临的两个重大危机，也是科研工作者关注的重点领域。钙钛矿太阳能电池以其独特的物理性质、醒目的光电转化效率和良好的工业应用前景等特点，被认为是一种拥有巨大解决能源问题潜力的光伏器件。但其电池效率衰减(稳定性)等问题是其走向工业化应用急待解决的课题。现行钙钛矿电池比较普遍使用的空穴传输材料是一种比较昂贵的螺二芴结构化合物(spiro-OMeTAD)，需要通过掺杂锂盐以提高电池的性能，但这同时加剧了钙钛矿电池的不稳定性。所以一直以来研究人员希望寻找更加廉价和稳定的空穴传输材料来替代传统材料。 酞菁铜是一种具有优异光电特性的廉价小分子半导体材料。但其有机溶解性比较差，不利于廉价液相工艺规模制备光电器件。许宗祥课题组从分子设计层面出发，开发八甲基取代的酞菁铜并制备纳米材料，通过酞菁纳米材料与廉价商业化的高分子材料聚噻吩复合，开发出了具备更高载流子迁移速率及环境稳定性的空穴传输材料，实现溶液法制备出光电转换效率为16.61%的钙钛矿太阳能电池，效率高于传统商业化的螺二芴结构化合物(spiro-OMeTAD)。同时器件的稳定性大幅度提高。

技术人才：高分子材料与工程专业；材料化学专业；应用化学专业

山东大学晶体材料国家重点实验室陶绪堂教授团队通过自主设计的“微爆炸法”获得了无氧化MXene-Ti3C2Tx量子点，首次提出可将此类二维结构钛基晶体材料用于肿瘤治疗，并与刘宏教授团队合作发现其具有较强的类芬顿反应特性，在抗肿瘤实验中效果显著，从而实现了更高效、更安全的纳米催化治疗方式。相关结果以“Nonoxidized MXene Quantum Dots Prepared by Microexplosion Method for Cancer Catalytic Therapy”为题，发表在材料类权威期刊Advanced Functional Materials（IF=15.621）上，陶绪堂教授和刘宏教授为通讯作者，晶体所博士研究生李雪松和刘锋为共同第一作者，山东大学为独立完成单位。 对于肿瘤治疗，传统的化学、物理疗法都存在严重的副作用，限制了其在实际临床治疗中的应用。最近，基于特殊的肿瘤微环境，利用肿瘤内部催化反应的纳米催化治疗成为前沿且备受关注。其中，研究最为广泛的铁基纳米催化剂可特异性响应肿瘤的弱酸性细胞微环境，释放Fe2+并引发芬顿反应，产生•OH自由基以触发细胞凋亡，从而抑制肿瘤。然而，在弱酸性肿瘤环境中，Fe2+催化的芬顿反应速率较低，导致•OH自由基形成缓慢。此外，众多抗肿瘤复合纳米制剂的潜在毒性值得关注。因此，寻找更高催化活性和更安全的纳米制剂是人们一直追求的目标。晶体材料国家重点实验室陶绪堂教授团队与刘宏教授团队合作发现所制备的钛基无氧化MXene-Ti3C2Tx量子点具有较强的类芬顿反应特性，其对正常细胞和组织器官均表现良好的生物相容性，并对宫颈癌和乳腺癌均有强烈的杀伤能力，体现出优异的抗肿瘤效果。这种以钛基类芬顿反应为基础的肿瘤治疗方式潜力巨大，为实现肿瘤的高效、精准治疗提供了一条新的探索途径。

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。

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

项目成果/简介:本课题组自主开发了纳米氧化物制备工艺，结合共沸蒸馏和膜处理技术，获得晶粒度在10~20 nm的氧化物陶瓷粉末，最高耐热温度1400℃以上。该项制备技术于2004年获得国家发明专利（专利号ZL01128448.X）。2001年10月，“纳米氧化锆粉体制备”项目通过了湖北省科学技术厅主持的科技成果鉴定（证书编号：鄂科鉴字[2001]第2172380号），鉴定委员会认为：纳米氧化锆粉体制备工艺属于国内外首创，由该工艺生产的纳米氧化锆粉体的质量达到国际领先水平。2002年9月，“纳米氧化锆粉体制备技术”项目列入“十五”湖北省科技攻关计划重大项目：“纳米材料的应用研究与开发”项目。2003年4月，“纳米氧化锆粉体”项目列入国家重点新产品。截止目前，共授权相关领域发明专利26项，系列成果3次获得湖北省技术发明奖。该系列技术专利权在中国地质大学（武汉），已经完成耐高温隔热粉体和涂层的中试验证，技术成熟度高。在进行纳米氧化锆粉体研发工作的同时，还自主研发了二次造粒方法制备纳米氧化锆球形团聚体，试制出适用于热喷涂工艺要求的、具有纳米结构的氧化锆微米级氧化锆喷涂粉末，该粉末可以用于等离子喷涂等相关工艺。课题组研发的纳米氧化锆材料开始在我国航空发动机和燃气轮机热震涂层等领域进行初步试验。目前，纳米氧化锆材料已经经过了**发动机FWS**、舰船动力GT**、地面发电燃气轮机QD70A、QD128 燃气轮机、XX14、XX20 等型号的实际考核、验证，并在空军第三代X10、X11 等型号飞机上成功应用。与北京钢铁研究总院合作，将纳米氧化锆团聚体材料，应用于烟燃气轮机纳米涂层技术及应用，开发出了烟、燃气轮机热端部件纳米ZrO2热障涂层，该涂层具有优良的结合强度、隔热、抗热震性能，已成功应用于PG6541燃气轮机和YL14000A烟气轮机热端部件的实际应用，使用寿命较传统ZrO2涂层提高3倍以上。与贵州***公司合作，将纳米氧化锆材料粉末作为涡轮叶片热障涂层陶瓷面层，经入厂复验检查符合技术标准要求，经生产试验与后期使用考核。在 2011年通过中航工业相关单位组织的评审，并被制定为**系列发动机和**发动机热障涂层陶瓷面层粉末原料提供单位。F***系列发动机是我国自主研发空军第三代系列飞机的重要动力，目前已定形、并批量装备部队使用。解放军第***工厂承担F***系列发动机维修任务。中国人民解放军***工厂在进行已使用300小时寿命F***发动机的维修任务过程中。我们还开发了氧化锆靶材、高熵氧化锆、高熵稀土锆酸盐等，相关技术已经完成了中试。知识产权类型:发明专利技术先进程度:达到国际先进水平成果获得方式:独立研究获得政府支持情况:国家级计划/专项类别:科技创新重大专项获得经费:600.00万元自筹资金:500.00万元自筹资金来源:企业