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一體化產品試驗臺采購招標項目的潛在投標人應在線上獲取招標文件，并于2022年06月29日09點30分（北京時間）前遞交投標文件。

本發明公開了一種超疏水涂料的制備方法及其所得涂料和制備高透明超疏水涂層的應用，所述超疏水涂料的制備方法包括如下步驟：向容器中一次性加入一定體積的溶劑，共溶劑，催化劑，然后以一定轉速攪拌一段時間，再向其中先后加入一定體積的硅酸酯和含氟硅氧烷，在室溫的條件下，繼續反應一定時間，即得所述涂料。本發明所制備的超疏水涂料可以通過噴涂、蘸涂、浸涂等方法，用于玻璃，紙片，鋼鐵等不同的基底上，所制備的涂層在可見光的范圍內，透過率達到92％以上。與現有技術相比，不僅所制備的涂層制備方法簡單，成本低廉，有利于大規模工業化生產，所制備的涂層具有多種用途，如車窗玻璃，摩天大樓光幕，手機和電腦屏幕等，有很大的商業價值。

本發明公開了一種基于多核處理器的高速印花機圖像數據旋轉處理系統，包括數據接收設備、數據解析處理設備、數據傳輸通道和數據輸出設備。本發明還公開了一種基于多核處理器的高速印花機圖像數據旋轉處理方法，其通過以太網接口接收數據，利用處理器的多個核并行處理數據，由FPGA實現數據的輸出。相比現有技術，本發明系統及方法能夠大大提高數據的旋轉效率以及吞吐量，從而實現數碼印花機的高效能產出。

本發明公開了一種基于多核處理器的高速印花機圖像數據旋轉處理系統，包括數據接收設備、數據解析處理設備、數據傳輸通道和數據輸出設備。本發明還公開了一種基于多核處理器的高速印花機圖像數據旋轉處理方法，其通過以太網接口接收數據，利用處理器的多個核并行處理數據，由FPGA實現數據的輸出。相比現有技術，本發明系統及方法能夠大大提高數據的旋轉效率以及吞吐量，從而實現數碼印花機的高效能產出。

導讀東北電力大學和長春理工大學研究團隊開發并實現一種結合腦電圖源成像(ESI)技術和卷積神經網絡(CNN)的新方法，以對運動想象(MI)任務進行分類。ESI技術采用邊界元法(BEM)和加權最小范數估計(WMNE)分別解決EEG的正向和逆向問題。然后在運動皮層中創建十個scout來選擇感興趣的區域(ROI)。研究者使用Morlet小波方法從scout的時間序列中提取特征。最后，使用CNN對MI任務進行分類。實驗結果:在Physionet數據庫上的整體平均準確率達到94.5%，分別對左拳頭、右拳頭、雙拳和雙腳的單個準確率達到95.3%、93.3%、93.6%、96%，采用十倍交叉驗證進行驗證。研究人員表示，他們的研究成果與最先進的MI分類方法的結果相比，總體分類增加了14.4%。研究者為驗證方法的有效性，加入了4個新的受試者進行驗證，發現總體平均準確率為92.5%。此外，全局分類器適應單一對象，整體平均準確率提高到94.54%。研究者表示，他們提出的結合scout ESI和CNN的方法，提高了腦電解碼四類MI任務的BCI性能。系統框架圖1 系統框架圖系統框架如圖1所示。原始數據來自國際10-10系統的64個電極(不包括Nz、F9、F10、FT9、FT10、A1、A2、TP9、TP10、P9和P10電極)，并以每秒160個樣本的速度采集。根據國際10-10系統從64個通道采集原始腦電圖，并使用BCI2000系統進行記錄。記錄的數據被分為四個獨立MI任務包括左拳MI,右拳MI,雙拳MI和雙腳MI。首先，由于ERD在執行運動想象時在alpha和beta中不同，因此使用FIR濾波器對EEG進行了8 Hz至30 Hz的帶通濾波。然后，通過計算包含正問題和逆問題的源，將傳感器空間的活動轉化為源空間的活動。接下來，創建scout并提取特征。研究者在運動皮層中創建了10個scout，因為我們只關心與運動相關的活動。十個scout中的每一個都代表了可用源空間中的一個感興趣的區域(ROI)，并且是定義在皮層表面或頭部體積上的偶極子的子集。左腦的scout稱為L1、L2、L3、L4、L5，右腦的scout稱為R1、R2、R3、R4、R5。利用JTFA從10個scout的源時間序列中提取特征。最后，利用CNN對時頻圖進行分離并進行分類。實驗在實驗中，研究人員僅使用了隨機選擇的十個受試者的MI trail (S5，S6，S7，S8，S9，S10，S11，S12，S13，S14)。這里用于分析的數據集包含每個受試者84次試驗，每一類包含21次試驗。在記錄64通道腦電圖時，受試者執行了不同的運動想象任務。每個受試者針對以下四個任務中的每一個執行了3輪21試驗：當目標出現在屏幕左側時，受試者想象打開和合上相應的拳頭，直到目標消失。然后受試者放松。當目標出現在屏幕的右側時，受試者想象打開和合上相應的拳頭，直到目標消失。然后受試者放松。當目標出現在屏幕頂部時，受試者想象打開和合上雙手的拳頭，直到目標消失。然后受試者放松。當目標出現在屏幕底部時，目標會想象雙腳張開和合攏，直到目標消失。然后受試者放松。為了統一數據維數，研究者選擇了4s的數據，因為每次想象任務的執行時間都在4s左右。此外，腦電圖任務是分開的，研究人員在實驗中將左拳，右拳，雙拳和雙腳MI任務分別稱為T1，T2，T3和T4。圖2 scout命名左右運動想象的scout分別命名為L1、L2、L3、L4、L5、R1、R2、R3、R4、R5，如圖2所示。10個scout每一個都被擴展到40個頂點，每個頂點只有一個源。L1區域對應40個信號，其他scout也一樣。在計算了來源后，研究者在運動皮層中創建了十個scout，如圖3所示。圖3 創建10個scout使用ESI計算十個受試者(S5、S6、S7、S8、S9、S10、S11、S12、S13、S14)每次試驗的四個任務(T1、T2、T3、T4)的源。對于這四項任務中的每一項，每個受試者每次都要進行7次測試(#1，#2，#3，#4，#5，#6，#7)。展示了第一個步的10個被試的10個scout的4項任務的來源。然后提取10個scout的時間序列進行進一步分析。特征提取在計算源之后，研究人員在運動皮層中創建了包含40個源的10個scout，并提取了scout的時間序列。如圖4所示為提取R5 scout時間序列作為示例。圖的右邊顯示了R5 scout的時間序列。本文利用小波變換從scout時間序列中提取特征。圖4 提取R5 scout時間序列作為示例在這項研究中，研究者提出利用CNN來解決運動想象任務分類的問題。該模型基于Schirrmeister等提出的Deep ConvNet架構，該網絡模型由一個六層卷積網絡組成，其中兩個最大池層和三個全連接層，如圖5所示。圖5對于Physionet數據庫，研究者首先采用Deep ConvNet架構，包括四個卷積層、四個最大池層和一個全連接層。在實驗中，研究者依據經驗使用兩個最大池化層。并嘗試了不同數量的卷積層和完全連接層。時頻圖利用Morlet小波方法得到了scout的特征。對于每個任務，R5 scout的時頻圖如圖6所示。包含時間和頻率互補的時頻分析方法提供了時域和頻域的聯合分布信息，清晰地描述了信號頻率與時間的關系。圖6 R5 scout的時頻圖顯然，只有部分時頻映射是紅色的，表明每個任務只對特定的頻率和時間敏感。由于圖的數量比較大，研究者使用CNN來選擇和學習這些圖中最基本的特征。研究人員隨機選擇了幾個樣本，并將一些特征圖可視化，作為MI任務的學習表示，如圖7所示。圖7為了獲得有效的結果，將數據集分為90％作為訓練集，其余10％作為測試集。首先，將十個受試者的數據集（總共19320個樣本）分為17388個樣本以訓練所提出的CNN模型，以及1932個樣本以驗證模型的有效性。在實驗中，研究者還選擇了另外四個受試者的數據集以增加數據集的規模(27048個樣本)，其中24343個樣本是訓練集，其他樣本是測試集。在選定的scout上對所提出的CNN架構進行了十次訓練和測試，以驗證所提出模型的魯棒性。圖8(a)顯示了10個scout中每個的全局平均精度。圖8 統計結果R5的全局平均精度最高，達到94.5%，而L2的全局平均精度最低，為91.3%。對應L1、L3、L4、L5、R1、R2、R3、R4的整體準確率分別為92.4%、92.5%、93.6%、91.9%、93.0%、91.8%、92.1%、92.6%。所有scout的總體精度均在91%以上，標準差均在0.20%以下。圖8(b)顯示了十個scout中每個scout四個MI任務的組級統計結果及其標準差。一般來說，R5表現的要比其他的好，而L2在迭代2000中表現最差。標準差較小，說明這些精度更接近平均值且穩定。圖9 統計結果圖9(a)顯示了帶有標準差的混淆矩陣，說明了group level分類結果。T1、T2、T3和T4的全局平均精度峰值分別為95.3%、93.3%、93.6%和96.0%。R5 scout的四個MI任務中的每一個都如圖9(b)所示。通過改變訓練集和測試集順序的10次試驗，確定了scoutR5的性能，結果如圖10(a)和(b)所示。在10次試驗中，scout R5的T1、T2、T3、T4的平均準確率分別為93.3%、93.8%、94.2%、94.1%。換句話說，四個任務中每一個的平均準確率都超過了93%。全局平均準確率為93.7%。10次試驗結果表明，該方法對scout R5的分類效果較好。從以上結果可以清楚地看出，R5 scout在四種MI任務的分類中扮演著最重要的角色。因此，選擇R5對四個MI任務進行分類。圖 10圖11. (a)是不同模型的全局平均準確性的比較。可以發現，該研究提出的模型可以達到最大的精度。從圖11. (b)不同模型的ROC曲線可以看出提出的模型比其他模型表現更好。?不同模型T1上的精度比較。(d)不同模型T2的精度比較。(e)不同模型T3的精度比較。(f)不同型號T4的精度比較。圖11 不同模型的精度比較結論東北電力大學和長春理工大學研究團隊開發并實現一種結合腦電圖源成像(ESI)技術和卷積神經網絡(CNN)的新方法。該方法可以對運動想象(MI)任務進行分類。實驗結果表明，他們的研究成果與最先進的MI分類方法的結果相比，總體分類增加了14.4%。研究者加入了4個新的受試者進行驗證來驗證方法的有效性。研究者表示，他們提出的結合scout ESI和CNN的方法，提高了腦電解碼四類MI任務的BCI性能。論文信息：A novel approach of decoding EEG four-class motor imagery tasks via scout ESI and CNN

本發明公開一種帶水合反應器的復合吸收劑循環捕捉CO2的裝置及方法，該裝置包括煅燒?還原反應器(1)、冷凝器(2)、水合反應器(3)、空氣反應器(4)、碳酸化反應器(5)、換熱器(6)以及各部分之間的連接管道；該循環捕捉CO2的方法為：鈣銅基復合吸收劑中的Ca(OH)2和CaO與進入碳酸化反應器的煙氣反應，捕捉CO2；固體產物在煅燒?還原反應器中與通入其中的CH4反應，產生高濃度CO2；部分反應后的固體進入水合反應器改善孔隙結構，增強反應活性；活化后的復合吸收劑進入空氣反應器完成銅基載氧體的再生。本發明使用鈣循環耦合化學鏈工藝實現了低能耗捕捉煙氣中的CO2，同時借助水合反應抑制吸收劑碳酸化性能衰退。

本發明公開了一種用于海洋超軟土原位測試的十字形全流觸探探頭，包括測試系統和探端，所述探端呈十字形狀，所述探端垂直固定于測試系統下方，所述測試系統上部與探桿相連，所述測試系統包括傳感器、信號傳輸線和套設在探桿上的套筒，所述套筒包括摩擦套筒和端阻套筒，所述摩擦套筒設置于端阻套筒上方，所述傳感器包括設置在摩擦套筒上摩阻壓力傳感器以及設置在端阻套筒上的端阻壓力傳感器和孔隙水壓力傳感器，所述摩阻壓力傳感器用于感應側摩阻力，所述端阻套筒靠近探端一側設置有孔壓過濾環。本發明能夠針對海底/水下超軟土層開展全流觸探，準確的測定超軟土層的相關物理力學性質參數，為海洋工程勘察和基礎施工提供可靠參考依據。

本發明公開了一種高靈敏的ZnO/AlN核鞘納米棒陣列紫外光探測器的制備方法，包括如下步驟：在藍寶石襯底上生長ZnO納米棒陣列；采用磁控濺射法在ZnO納米棒上濺射不同厚度的AlN鞘層薄膜；采用濺射法或者電子束蒸鍍分別在ZnO/AlN核鞘納米棒陣列兩端制備具有歐姆接觸的金屬電極，構成完整的器件。本發明通過簡單的磁控濺射方法，控制濺射時間，在ZnO納米棒上生長不同厚度、表面光滑均一的AlN鞘層薄膜，制備的ZnO/AlN核鞘光探測器件不僅具有更好的紫外光響應，在360nm紫外光照射下，電壓為5V時，明暗電流比為5.5×103，提高了一個數量級，同時具有更快速的響應和恢復時間，分別是0.883和0.956s。

本發明公開了一種屬于功能陶瓷制備技術領域的具有高Tc、高壓電性能的鈦鈧鈮酸 鉛鉍鋰系壓電陶瓷。提出由以用通式(1-x)BiScO3-xPb(1-y)LiyTi(1-y)NbyO3表示的壓電陶瓷 材料，其中x、y表示復合離子中相應元素材料在各組元中所占的原子數，即原子百分比， 0.50≤x≤0.90，0≤y≤0.10。該壓電陶瓷可采用傳統壓電陶瓷制備技術和工業用原材 料、在1150℃或更低溫度下燒結而獲得，其工藝穩定。本發明壓電陶瓷具有良好的壓電 性能、實用的平面機電耦合系數，其kp大于40％，d33達300pC/N以上，Tc大于400℃，在 高溫電子設備中具有實際應用的價值。

本發明公開了一種兼顧近場和遠場性能的三維攝像聲納系統換能器陣列的稀疏優化方法，包括以下步驟：根據三維攝像聲納系統中近場數字波束形成算法的類型，確定三維攝像聲納系統的聚焦距離誤差參數；利用聚焦距離誤差參數確定近場稀疏優化能量函數；采用全局尋優算法，求解使近場稀疏優化能量函數達到最小的稀疏換能器陣列Q1；對Q1中開啟的換能器進行二次稀疏優化，求解使遠場稀疏優化能量函數達到最小的稀疏換能器陣列Q2；當聲納系統工作在近場狀態時，使用Q1進行聚焦波束形成；當聲納系統工作在遠場狀態時，使用Q2進行遠場波束形成。本發明能夠在有效降低系統硬件復雜度的同時，保證系統在不同探測距離下都具備穩定的探測性能。