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。

将β-环糊精和偶氮苯基团分别修饰于紫杉醇分子上，利用紫杉醇分子骨架与微管蛋白的特异性结合能力，以及在紫外和可见光照射下偶氮苯分子与β-环糊精空腔可逆键合的性质，来调控微管蛋白的聚集状态，进而影响细胞活性。光谱实验表明，含有紫杉醇的偶氮苯分子在溶液中具有优异的光致异构性质、扫描电镜实验发现，只有在反式偶氮苯修饰紫杉醇和β-环糊精修饰紫杉醇共同存在下，微管蛋白间才能发生明显的聚合现象，同时微管蛋白的形貌由丝状聚合物转变成了粒径较大的球状纳米粒子。通过对细胞染色进一步发现，聚集后的微管广泛分布在细胞中，能够强烈改变细胞的形态并最终导致细胞死亡。该工作为调控生物大分子的聚集行为提供了一种新的策略。

南开大学化学学院张振杰研究员与利默里克大学的MichaelJ.Zaworotko教授、药物化学生物学国家重点实验室陈瑶研究员合作，首次提出超交联金属有机笼（hypercrosslinkedMOPs，简称HCMOPs）的概念，并成功制备一类新型的高分子-金属有机笼复合膜，即将可溶性的MOPs作为共聚单体参与聚合反应，同时MOPs作为高连接结点赋予膜材料优异的性能。该复合膜继承了MOPs（例如阳离子性质和永久孔隙率）和聚合物（例如自愈合能力、抗菌活性、高水通量和良好加工性）的优点。将MOPs引入高分子后，可显著提高膜材料的机械性能和选择性分离性能。自愈性能和抗菌活性也进一步扩大了HCMOPs膜的潜在用途（例如杀死病原体和改善膜的耐久性等），有望用于治理水资源中的病原体污染。HCMOPs膜不仅克服了传统混合基质膜的trade-off效应，并且提出一种用于制备高分子-MOPs复合膜的新方法。这个方法同样适用于其他可溶性多孔材料和其他高分子基质，为MOPs和膜材料的发展提供了一种新的方向。

云南大学教育部自然资源药物化学重点实验室肖伟烈团队在具有抗炎活性的天然小分子研究方面取得新进展，围绕巨噬细胞NLRP3炎症小体和NF-κB信号通路，从多种药用植物中发现了一系列结构新颖、活性显著的二萜类化合物。 该团队从大戟科大戟属植物泽漆（Euphorbia helioscopia）中发现三个具有重排Jatrophane-型骨架的新颖二萜衍生物， Euphopias A–C。其中Euphopias A和B 是以三环[8.3.0.02,7]十三烷为核心的新骨架二萜，Euphopia C则是以四环[11.3.0.02,10.03,7]为核心的新骨架二萜。

本项目从仿生模拟蛋白质促进牙本质及牙釉质再矿化的角度出发，合成表征一系列具有不同代数及改性基团的PAMAM型树枝状高分子，考察其对牙本质及牙釉质再矿化过程中晶核形成、矿物质沉降和富集的促进作用及其作用机理，包括相关的细胞、动物实验研究。主要研究成果如下：1. 成功合成了磷酸和羧酸改性的聚酰胺-胺树枝状高分子（PAMAM-PO3H2和PAMAM-COOH）。通过体外和体内实验研究发现，这两种改性的PAMAM都能诱导牙本质和牙釉质矿化，修复受损牙体硬组织。2.成功合成了阿伦磷酸（ALN）改性的羧酸化聚酰胺-胺树枝状高分子ALN-PAMAM-COOH，并通过体外模拟实验及动物实验发现ALN-PAMAM-COOH具有1. 原位诱导牙釉质再矿化的功能，并对HA有强特异吸附和诱导再矿化的功能，且诱导矿化四周后的牙釉质表面硬度可恢复至95.5%，涂层附着力强。 在进一步研究中发现，羧酸改性的四代聚酰胺-胺树枝状大分子能同时实现药物缓释和诱导受损牙本质矿化的功能，利用树枝状高分子本身可载药的特点将三氯生载入PAMAM-COOH，制备的复合体系可以吸附在牙本质表面。可实现三氯生的缓慢释放并能同时诱导牙本质矿化，因此该材料同时具有负载活性物质（如抗菌药物）和修复受损牙齿的功能。 主要技术指标：1. 本项目制备的磷酸或羧酸改性的树枝状高分子具有原位诱导牙本质及牙釉质矿化（硬度修复95%以上）的功能，且能够用于三氯生等牙齿常用药物的缓释，因此既可作为牙齿修复添加剂也可作为牙齿护理添加剂，并同时可用于负载其它活性物质。 本项目用来修复受损牙本质和牙釉质的树枝状高分子具有良好的生物相容性，且在口腔环境中没有生物毒性，因此可用作制备牙齿护理和修护产品的添加剂。 应用范围： 牙科护理产品、牙科用医疗器械。项目目前已进入小批量生产阶段，成果权属为我校独自拥有。

背景：脑脊髓损伤后轴突再生、功能恢复仍然是一个世界性的难题。脊髓损伤后代偿性轴突侧芽生长能部分恢复肢体自发性运动，但肢体技巧性运动高度依赖皮质脊髓束的完整性。前期研究发现高度选择性皮质脊髓束完全剥夺动物模型（Celsr3|Emx1小鼠）各种运动功能完全正常，提示神经网络具有很强的自发可塑性，其在运功功能的恢复中可能发挥重要的作用。

本发明公开了一种多巴胺衍生物及分子印迹聚合物制备方法和应用。所述多巴胺衍生物包括丹磺酰多巴胺、咔唑磺酰多巴胺等。多巴胺衍生物由荧光发色剂前体与多巴胺通过磺化反应合成。利用所述多巴胺荧光衍生物制备荧光分子印迹聚合物，所得的荧光分子印迹聚合物，集特异性样品预处理和荧光检测于一体，与多孔酶标板联用，组建荧光传感器，根据加样前后荧光淬灭值的改变，直接测定环境水样中的系列酸性有机污染物，包括双酚 A 和 2,4-二氯苯氧乙酸。

独自拥有。