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

本发明涉及一种低弹性模量高疲劳强度的医用植入钛合金及制备方法，所述合金的组份及重量百分比为：Nb：30wt％～33wt％；Zr：1wt％～6wt％；Mo：2wt％～4wt％；O：0.20wt％～0.40wt％，余量为Ti；合金制备的具体步骤是：采用真空非自耗电弧炉熔炼获得成分均匀合金铸锭，经热锻成棒材后在850℃?950℃固溶处理，水冷至室温；随后冷轧变形加工，变形量为80％?90％；最后进行时效热处理，其加热温度为400℃?500℃，保温时间为1h?12h。本发明经冷轧和热处理后，强度显著高于目前应用最广的医用植入钛合金Ti?6Al?4V，疲劳强度与Ti?6Al?4V相当，而弹性模量仅为Ti?6Al?4V的52％，生物相容性和力学相容性更优异，可应用于制备生物医用植入体。

研发阶段/n本发明提供了一种铝合金表面反应喷涂Ａｌ2Ｏ3／Ａｌ－Ｓｉ复合涂层及其制法，采用热喷涂方法，在铝合金表面反应合成Ａｌ2Ｏ3／Ａｌ－Ｓｉ复合涂层，热喷涂粉末组成的质量百分比为：６０％～９５％共晶成分的Ａｌ－Ｓｉ合金粉末、５％～４０％ＳｉＯ2粉末，各组分之和为１００％；粉末粒度５～２０μｍ。涂层经过激光或等离子重熔后，使涂层中熔化的金属原子和基体表面的金属原子具有足够的能量冲破界面上的Ａｌ2Ｏ3薄膜层，原子之间发生剧烈的混合作用，生成一个冶金结合区，形成冶金结合界面。获得的Ａｌ2Ｏ3／Ａｌ－Ｓ

本发明公开了一种铝合金周期性点阵多孔结构的快速成形制造 方法。通过 CAD 软件构建基于点阵单元的周期性点阵多孔结构的三维 模型，将模型以 STL 格式输出，导入到 SLM 成形设备中，激光束根 据切片层的数据选择性地熔化区域内的铝合金粉末得到二维的金属结 构，经层层堆积最终可以得到与 CAD 模型一致的三维铝合金多孔结 构，再经过热处理、分离、喷砂等后续处理即可得到表面光洁、性能 良好的铝合金周期性点阵多孔结构。本

本发明公开一种低合金高强钢制品的节约型免回火强韧化工艺方法，包含钢材冶炼及成型、高温加热和保温和冷却及等温处理工艺三个步骤，本工艺方法适用于C-Mn系低合金高强钢。与现有技术相比，本发明提供了一种工艺简单、适宜大规模生产且具有良好强韧性配合的低合金高强钢制品的制备工艺，其特点在于从高温下的控制冷却和中断冷却并在冷却终止温度下进行保温的强韧化制造工艺。相对于传统的淬火回火工艺，该工艺简化了淬火获得马氏体和马氏体+贝氏体复相组织，然后再进行回火处理的工艺，相对Q-P-T工艺而言，本工艺具有更适宜于规模化生产的可操作性，简化了由P工艺立即升温到T工艺的过程，使生产更容易操作。

本发明公开了一种采用选择性激光熔化快速成形技术制备高温 钛合金的方法，包括以下步骤：(1)按照钛合金的名义化学成分中各元 素的质量比例来配置各元素的粉末，随后进行真空感应熔炼；(2)采用 气雾化制粉法对熔炼形成的钛合金进行制粉；(3)建立零件三维模型， 并导入到选择性激光熔化快速成形设备中；(4)将粉末置入到选择性激 光熔化快速成形设备里，并在基板上进行零件成形；(5)采用线切割工 艺将成形的零件从基板上分离，再将零

本发明公开了一种基于有限元的钛合金变齿距铣削三维建模方 法，包括以下步骤:首先获取刀具系统参数、工件与刀具的材料参数， 并制定切削工艺参数;根据工艺参数，按照铣刀各刀齿与前一刀齿的 径向夹角之比等于对应的每齿进给量之比的原则进行铣刀几何建模; 对铣刀与工件的物理模型、接触关系与运动关系进行建模;提交工作 到 ABAQUS/Explicit 求解器进行求解计算;得到求解结果后，绘制铣 削力-时间曲线图，铣削温度-时间曲线图，或某特定节点集合的应力、 应变图。由于本发明中考虑了铣刀的