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

机器人研究中心自主研制的自主飞行器平台，用于控制旋翼飞机，实现旋翼飞机的自我控制。目前，市场上现存的自主飞行器平台存在功能单一、移植性差、自我控制不稳定等问题。自主飞行器借助先进的控制理论技术，实现自主飞行器自主起降、悬停、避障等多种功能，在自主飞行器平台市场具有广阔的市场发展前景。 国内外对采用以遥控直升机为基础进行旋翼飞行器的全自主高机动飞行控制的研究必将继续推进，研究成果也会被更广泛应用。我们设计了一套完整的四旋翼自动控制系统。该系统不仅包括控制算法的设计，还包括传感器、控制板等相关硬件平台的实现。

项目成果/简介:2017年5月到9月，中国21世纪议程管理中心确定了“海哨兵”波浪滑翔器在黄海中部千里岩海域和我国南海海区的试验方案。期间，“海哨兵”波浪滑翔器完成了青岛千里岩环岛长航程测试，历时99天，航行里程达3600公里。此外，“海哨兵”波浪滑翔器在南海进行了台风极端海况下的生存能力测试，验证可生存H1/10浪高为33米。南海“天鸽”和“帕卡”两次台风极端海况测试期间（经历最大浪高9.2米），实现了气象参数（风速、风向、气温、气压）和水文参数（水温、水压、浪高、浪周期）等参数的测量。2017年11月，中国21世纪议程管理中心组织专家对“海哨兵”波浪滑翔器的第三方海上试验进行验收，专家认为“海哨兵”波浪滑翔器的平均航行速度、自主导航精度、位置保持精度、环境观测功能、极端海况生存能力等各项性能指标达到国内最高水平。“海哨兵”波浪滑翔器是一型利用其特殊双体结构转换波浪起伏为前向动力的无人自主航行器。他具有长期连续航行、自主导航定位、人工智能识别等功能，按照5~1米/秒的速度可实现1年1万公里的海上连续航行而无需能源补给，从而完成海水表层温盐、流场、波浪以及大气层下垫面风、温、气压等环境参数连续走航测量，增加特定声、光、电传感器可以实现水下、水面和空中目标监视和探测。项目阶段:工业化生产阶段效益分析:中国海洋大学/海洋国家实验室研究团队对“海哨兵”波浪滑翔器进行了型号系列化的拓展，以满足不同的功能需求。直到目前，已经小批量生产大型波浪滑翔器10套、中型波浪滑翔器10套和小型波浪滑翔器30套，并根据客户需求对波浪滑翔器技术进行了广泛拓展应用研究。当前，“海哨兵”波浪滑翔器占我国绝大部分波浪滑翔器产品订单和市场销量，“海哨兵”波浪滑翔器是我国高技术研究发展计划资助项目研制成果实现快速产业化的经典范例。“海哨兵”波浪滑翔器是我国第一型完成了产品转化并具有质量保障的可靠性产品，是我国首次通过招投标流程市场化销售的波浪滑翔器技术产品。2017年12月27日参与中山大学风暴潮观测项目设备的公开招投标程序并顺利中标，中山大学大气科学学院采购小型波浪滑翔器，总中标金额人民币136 万元。知识产权类型:其他技术成熟度:通过中试技术先进程度:达到国内领先水平成果获得方式:独立研究获得政府支持情况:无

机器人研究中心自主研制的自主飞行器平台，用于控制旋翼飞机，实现旋翼飞机的自我控制。目前，市场上现存的自主飞行器平台存在功能单一、移植性差、自我控制不稳定等问题。自主飞行器借助先进的控制理论技术，实现自主飞行器自主起降、悬停、避障等多种功能，在自主飞行器平台市场具有广阔的市场发展前景。

项目成果/简介:自主设计研发，采用独创的器件结构和特有的感湿介质及其制备技术。与同类产品相比的优势:湿滞小;芯片面积小(~3mmx3mm);响应速度快(对30%-70%RH湿度阶跃变化的响应时间为~1.0s);100℃以上高温耐受性好;长期稳定性好(常温环境中放置1年特性无明显变化)。采用常规微电子工艺制作，易于大批量生产。掌握全套制备工艺和关键工艺技术，达到量产水平。已获发明专利，具有完全知识产权。应用范围:便于与其它部件集成，适合于便携式、移动式湿度检测或恶劣环境的湿度检测，可用于农业、气象、高温/有毒环境、狭小/密闭环境的湿度检测。可利用互联网、物联网等应用技术平台组成检测网络，应用潜力巨大。项目阶段:已用于新能源汽车电池模组的湿度检测(因电池寿命受湿度的影响大)。知识产权类型:发明专利知识产权编号:ZL201010535361.8、ZL201010272929.1技术成熟度:可以量产技术先进程度:达到国内领先水平成果获得方式:独立研究获得政府支持情况:无

由溶液生产晶体产品技术装备（中国专利号Chinese Patent     ZL No 03235520.3）。流动结构与立式循环撞击流反应器有某些相似。利用撞击流促进微观混合的优越性质，可控制适当且均匀的的过饱和度，从而可制得粗大均匀的结晶体；实验结果还证明撞击流可以提高结晶成长速度。该结晶器适用于冷却结晶、蒸发结晶和反应结晶。可以间歇、也可以连续操作。本室可承担结晶器系统设计，提供不同规格发结晶器，或转让技术。 本实用新型的目的，是克服上述现有技术的不足，利用撞击流新技术，提供一种微观混合性质良好，同时适用于冷却和反应结晶，易于控制过饱和度及其均匀性，从而能够制得良好结晶产品的装置。 该结晶器可以连续操作；对于结晶生长缓慢的物质如某些有机物，也可以间歇操作。 连续操作时，原料液体通过进料管连续加入结晶器。结晶一定时间后，较稠厚的晶浆下流至结晶器底部的分级腿；适当形式的输液泵经清液管从结晶器上部的溢流堰中抽取上层清液通过管道送入该分级腿进行水力分级；粗大结晶和部分母液通过出料管卸出，送至液固分离设备；细小结晶被分级液送回结晶器。间歇操作则是将原料液一次加入结晶器，在控制适当的条件下经过一定时间完成结晶后卸出，送去进行液固分离。间歇操作不需要使用分级腿、溢流堰、输液泵和管道。 与现有的结晶装置相比，本实用新型撞击流结晶器具有下述显著的优点： (1)利用了撞击流强化微观混合的特点，更容易为结晶过程提供均匀的过饱和度环境； (2)结晶器中具有理想混合－无混合串联循环的特殊流动结构，更适合结晶过程的特点； (3)可用于反应结晶操作； (4)由于良好的微观混合条件保证了均匀的过饱和度，料浆循环量小，只要保证晶体能够悬浮即可，因此动力消耗较省。