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應(yīng)急備用電源、便攜式動(dòng)力電源市場(chǎng)。高活性高穩(wěn)定性廉價(jià)催化劑與先進(jìn)制膜工藝相結(jié)合，克服了傳統(tǒng)電池低功率密度，低壽命的問(wèn)題。組裝的電池具有高功率密度， 高比能量和機(jī)械式快速換電的優(yōu)勢(shì)，在能量密度上遠(yuǎn)超鋰離子電池、鉛酸電池，有望應(yīng)用于便攜式動(dòng)力電源和應(yīng)急備用市場(chǎng)。 

本發(fā)明屬于無(wú)機(jī)非金屬陶瓷制備領(lǐng)域，并公開(kāi)了一種用于陶瓷 膠態(tài)成型的覆膜砂模具的制備方法，包括：構(gòu)建覆膜砂模具三維模型 進(jìn)行切片，根據(jù)三維模型切片數(shù)據(jù)進(jìn)行增材制造制備覆膜砂模具初坯； 將覆膜砂模具初坯埋于玻璃微珠中，并置于燒結(jié)爐中進(jìn)行燒結(jié)熱處理； 將燒結(jié)熱處理后的覆膜砂模具初坯置于硅溶膠溶液中浸滲，取出后置 于烘箱中干燥，得到覆膜砂模具；將陶瓷漿料注入到覆膜砂模具中， 然后置于烘箱中使?jié){料固化并干燥得到陶瓷干坯；將陶瓷

本發(fā)明公開(kāi)了一種用于瘢痕修復(fù)的可降解高分子載藥纖維膜，凈重0.01-5份的瘢痕修復(fù)藥物溶液分散于100份重的可生物降解的高分子材料溶液中得到混合體系，將混合溶液轉(zhuǎn)移到噴射儲(chǔ)液器中，通過(guò)改變靜電紡絲參數(shù)制備無(wú)規(guī)或者定向排布的目標(biāo)纖維膜。本發(fā)明所制備靜電紡絲膜具有高的孔隙率，透氣性好，可以解決由于封閉性貼膜不透氣所引起的副作用。膜基體材料為可降解高分子，一方面將藥物包封到纖維內(nèi)部可保護(hù)藥物結(jié)構(gòu)的穩(wěn)定，另一方面通過(guò)高分子材料的降解控制藥物緩慢釋放，可起到比傳統(tǒng)的瘢痕修復(fù)制劑或者藥膏更長(zhǎng)的藥物作用時(shí)間，并可根據(jù)瘢痕處尺寸大小修剪成需要的形狀，具有很好的定制性和易用性。

本發(fā)明公開(kāi)了一種 MnO2/多孔碳膜/鎳復(fù)合材料的制備方法，屬于 MnO2 薄膜技術(shù)領(lǐng)域。其包括：S1 將潔凈干燥的鎳片置于加熱爐中，通入惰性氣體；S2 將加熱爐升溫至 600℃～1100℃，通入氫和碳?xì)浠衔锘旌蠚怏w，以形成滲透層和覆蓋在滲透層的石墨烯層；S3 取出表面具有滲透層和石墨烯層的鎳片，并浸漬在腐蝕液中，浸漬時(shí)間為0.5h～24h，以使鎳片上的滲透層變?yōu)槎嗫滋寄樱籗4 在常溫常壓下，鎳片置于高錳酸鉀和硫酸的混合溶液中，浸漬 2h～48h。以上方法使得 MnO2 薄膜和多孔碳層結(jié)合牢固，

本成果PDMS復(fù)合膜由平板基膜和致密的粘彈性選擇層組成。通過(guò)調(diào)整硅油的交聯(lián)密度，使硅油從粘性狀態(tài)轉(zhuǎn)變成粘彈性狀態(tài)，制備成粘彈性膜。相比較于硅油基彈性膜，硅油基粘彈性膜具有制膜周期短、成膜的鑄膜液可以長(zhǎng)期儲(chǔ)存、制膜的能耗低等優(yōu)點(diǎn)。 一、項(xiàng)目分類 關(guān)鍵核心技術(shù)突破 二、成果簡(jiǎn)介 PDMS 滲透汽化膜不僅疏水親有機(jī)物，而且具有優(yōu)良彈性、化學(xué)穩(wěn)定性、耐熱耐寒性，可廣泛應(yīng)用于醇類、醚類、酯類、酚類、酮類、鹵代烴類、芳香族烴類等有機(jī)物的滲透汽化分離，是目前研究最多的 PV 透有機(jī)物膜之一。然而，傳統(tǒng)的PDMS彈性復(fù)合膜存在制備周期長(zhǎng)、制備的鑄膜液不易儲(chǔ)存和制備能耗高的缺點(diǎn)。另外，傳統(tǒng)的PDMS彈性膜對(duì)于有機(jī)物回收的滲透通量大約1 kg/m2 h，不足以工業(yè)應(yīng)用。因此，如何高效的制備一種高滲透通量的PDMS膜復(fù)合膜是目前面臨的一個(gè)問(wèn)題。 本成果PDMS復(fù)合膜由平板基膜和致密的粘彈性選擇層組成。通過(guò)調(diào)整硅油的交聯(lián)密度，使硅油從粘性狀態(tài)轉(zhuǎn)變成粘彈性狀態(tài)，制備成粘彈性膜。相比較于硅油基彈性膜，硅油基粘彈性膜具有制膜周期短、成膜的鑄膜液可以長(zhǎng)期儲(chǔ)存、制膜的能耗低等優(yōu)點(diǎn)。另外，硅油基粘彈性膜具有更靈活的分子鏈和更大的自由體積，從而獲得更高的滲透通量。

本發(fā)明公開(kāi)了一種提高分子篩膜通量的方法，對(duì)在含有聚合物的載體（如純有機(jī)載體或有機(jī)-無(wú)機(jī)復(fù)合載體）表面合成的分子篩膜進(jìn)行加熱處理，從而達(dá)到提高分子篩膜滲透通量的目的。先在載體表面制備分子篩膜，然后將膜材料整個(gè)置于加熱爐內(nèi)，按一定速率升溫到一定溫度后保持一段時(shí)間，然后再按一定速率降溫至常溫；將進(jìn)行過(guò)加熱處理的分子篩膜用于滲透汽化分離，與未處理的分子篩膜相比，膜的通量有明顯提高。也可以在制備分子篩膜之前，對(duì)載體進(jìn)行同樣的熱處理。本發(fā)明的熱處理沒(méi)有使分子篩膜產(chǎn)生額外缺陷，操作簡(jiǎn)單，分離性能提高顯著，對(duì)分子篩膜的修飾有普遍適用性。

項(xiàng)目簡(jiǎn)介 本成果處提供一種低阻高通量耐污型水處理膜，以磺化聚醚砜-聚砜/TiO2超濾膜為 模板，以 FeCl2為還原劑，在基膜孔道內(nèi)原位化學(xué)沉積生成 Fe3O4納米粒子，以獲得 Fe3O4/ 磺化聚醚砜-聚砜/TiO2磁性超濾膜，本成果具有阻力小、通量大、耐污染、壽命長(zhǎng)等優(yōu) 點(diǎn)。 產(chǎn)品性能、指標(biāo) （1）阻力小，使用 TiO2 與膜材料共混增強(qiáng)膜的親水性，增大膜通量，0.1 MPa 下 水通

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于開(kāi)槽結(jié)構(gòu)的四分之一模基片集成波導(dǎo)濾波器，包括四分之一模基片集成波導(dǎo)弧形腔，四分之一模基片集成波導(dǎo)弧形腔通過(guò)基片集成波導(dǎo)圓形腔沿任意兩條相互垂直的磁壁分割得到，四分之一模基片集成波導(dǎo)弧形腔包括介質(zhì)基片，介質(zhì)基片的上表面設(shè)有上金屬層，介質(zhì)基片的下表面設(shè)有下金屬層，介質(zhì)基片中沿四分之一模基片集成波導(dǎo)弧形腔的周向均勻分布有貫穿上金屬層和下金屬層的金屬通孔。本發(fā)明相對(duì)于傳統(tǒng)的基片集成波導(dǎo)圓形腔有效實(shí)現(xiàn)了小型化。并且，相對(duì)于傳統(tǒng)的多層結(jié)構(gòu)，本發(fā)明結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，加工方便。此外，相對(duì)于傳統(tǒng)的微帶結(jié)構(gòu)，本發(fā)明的濾波器品質(zhì)因數(shù)高，損耗小。

導(dǎo)讀東北電力大學(xué)和長(zhǎng)春理工大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)并實(shí)現(xiàn)一種結(jié)合腦電圖源成像(ESI)技術(shù)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)的新方法，以對(duì)運(yùn)動(dòng)想象(MI)任務(wù)進(jìn)行分類。ESI技術(shù)采用邊界元法(BEM)和加權(quán)最小范數(shù)估計(jì)(WMNE)分別解決EEG的正向和逆向問(wèn)題。然后在運(yùn)動(dòng)皮層中創(chuàng)建十個(gè)scout來(lái)選擇感興趣的區(qū)域(ROI)。研究者使用Morlet小波方法從scout的時(shí)間序列中提取特征。最后，使用CNN對(duì)MI任務(wù)進(jìn)行分類。實(shí)驗(yàn)結(jié)果:在Physionet數(shù)據(jù)庫(kù)上的整體平均準(zhǔn)確率達(dá)到94.5%，分別對(duì)左拳頭、右拳頭、雙拳和雙腳的單個(gè)準(zhǔn)確率達(dá)到95.3%、93.3%、93.6%、96%，采用十倍交叉驗(yàn)證進(jìn)行驗(yàn)證。研究人員表示，他們的研究成果與最先進(jìn)的MI分類方法的結(jié)果相比，總體分類增加了14.4%。研究者為驗(yàn)證方法的有效性，加入了4個(gè)新的受試者進(jìn)行驗(yàn)證，發(fā)現(xiàn)總體平均準(zhǔn)確率為92.5%。此外，全局分類器適應(yīng)單一對(duì)象，整體平均準(zhǔn)確率提高到94.54%。研究者表示，他們提出的結(jié)合scout ESI和CNN的方法，提高了腦電解碼四類MI任務(wù)的BCI性能。系統(tǒng)框架圖1 系統(tǒng)框架圖系統(tǒng)框架如圖1所示。原始數(shù)據(jù)來(lái)自國(guó)際10-10系統(tǒng)的64個(gè)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(gè)樣本的速度采集。根據(jù)國(guó)際10-10系統(tǒng)從64個(gè)通道采集原始腦電圖，并使用BCI2000系統(tǒng)進(jìn)行記錄。記錄的數(shù)據(jù)被分為四個(gè)獨(dú)立MI任務(wù)包括左拳MI,右拳MI,雙拳MI和雙腳MI。首先，由于ERD在執(zhí)行運(yùn)動(dòng)想象時(shí)在alpha和beta中不同，因此使用FIR濾波器對(duì)EEG進(jìn)行了8 Hz至30 Hz的帶通濾波。然后，通過(guò)計(jì)算包含正問(wèn)題和逆問(wèn)題的源，將傳感器空間的活動(dòng)轉(zhuǎn)化為源空間的活動(dòng)。接下來(lái)，創(chuàng)建scout并提取特征。研究者在運(yùn)動(dòng)皮層中創(chuàng)建了10個(gè)scout，因?yàn)槲覀冎魂P(guān)心與運(yùn)動(dòng)相關(guān)的活動(dòng)。十個(gè)scout中的每一個(gè)都代表了可用源空間中的一個(gè)感興趣的區(qū)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L(zhǎng)1、L2、L3、L4、L5，右腦的scout稱為R1、R2、R3、R4、R5。利用JTFA從10個(gè)scout的源時(shí)間序列中提取特征。最后，利用CNN對(duì)時(shí)頻圖進(jìn)行分離并進(jìn)行分類。實(shí)驗(yàn)在實(shí)驗(yàn)中，研究人員僅使用了隨機(jī)選擇的十個(gè)受試者的MI trail (S5，S6，S7，S8，S9，S10，S11，S12，S13，S14)。這里用于分析的數(shù)據(jù)集包含每個(gè)受試者84次試驗(yàn)，每一類包含21次試驗(yàn)。在記錄64通道腦電圖時(shí)，受試者執(zhí)行了不同的運(yùn)動(dòng)想象任務(wù)。每個(gè)受試者針對(duì)以下四個(gè)任務(wù)中的每一個(gè)執(zhí)行了3輪21試驗(yàn)：當(dāng)目標(biāo)出現(xiàn)在屏幕左側(cè)時(shí)，受試者想象打開(kāi)和合上相應(yīng)的拳頭，直到目標(biāo)消失。然后受試者放松。當(dāng)目標(biāo)出現(xiàn)在屏幕的右側(cè)時(shí)，受試者想象打開(kāi)和合上相應(yīng)的拳頭，直到目標(biāo)消失。然后受試者放松。當(dāng)目標(biāo)出現(xiàn)在屏幕頂部時(shí)，受試者想象打開(kāi)和合上雙手的拳頭，直到目標(biāo)消失。然后受試者放松。當(dāng)目標(biāo)出現(xiàn)在屏幕底部時(shí)，目標(biāo)會(huì)想象雙腳張開(kāi)和合攏，直到目標(biāo)消失。然后受試者放松。為了統(tǒng)一數(shù)據(jù)維數(shù)，研究者選擇了4s的數(shù)據(jù)，因?yàn)槊看蜗胂笕蝿?wù)的執(zhí)行時(shí)間都在4s左右。此外，腦電圖任務(wù)是分開(kāi)的，研究人員在實(shí)驗(yàn)中將左拳，右拳，雙拳和雙腳MI任務(wù)分別稱為T1，T2，T3和T4。圖2 scout命名左右運(yùn)動(dòng)想象的scout分別命名為L(zhǎng)1、L2、L3、L4、L5、R1、R2、R3、R4、R5，如圖2所示。10個(gè)scout每一個(gè)都被擴(kuò)展到40個(gè)頂點(diǎn)，每個(gè)頂點(diǎn)只有一個(gè)源。L1區(qū)域?qū)?yīng)40個(gè)信號(hào)，其他scout也一樣。在計(jì)算了來(lái)源后，研究者在運(yùn)動(dòng)皮層中創(chuàng)建了十個(gè)scout，如圖3所示。圖3 創(chuàng)建10個(gè)scout使用ESI計(jì)算十個(gè)受試者(S5、S6、S7、S8、S9、S10、S11、S12、S13、S14)每次試驗(yàn)的四個(gè)任務(wù)(T1、T2、T3、T4)的源。對(duì)于這四項(xiàng)任務(wù)中的每一項(xiàng)，每個(gè)受試者每次都要進(jìn)行7次測(cè)試(#1，#2，#3，#4，#5，#6，#7)。展示了第一個(gè)步的10個(gè)被試的10個(gè)scout的4項(xiàng)任務(wù)的來(lái)源。然后提取10個(gè)scout的時(shí)間序列進(jìn)行進(jìn)一步分析。特征提取在計(jì)算源之后，研究人員在運(yùn)動(dòng)皮層中創(chuàng)建了包含40個(gè)源的10個(gè)scout，并提取了scout的時(shí)間序列。如圖4所示為提取R5 scout時(shí)間序列作為示例。圖的右邊顯示了R5 scout的時(shí)間序列。本文利用小波變換從scout時(shí)間序列中提取特征。圖4 提取R5 scout時(shí)間序列作為示例在這項(xiàng)研究中，研究者提出利用CNN來(lái)解決運(yùn)動(dòng)想象任務(wù)分類的問(wèn)題。該模型基于Schirrmeister等提出的Deep ConvNet架構(gòu)，該網(wǎng)絡(luò)模型由一個(gè)六層卷積網(wǎng)絡(luò)組成，其中兩個(gè)最大池層和三個(gè)全連接層，如圖5所示。圖5對(duì)于Physionet數(shù)據(jù)庫(kù)，研究者首先采用Deep ConvNet架構(gòu)，包括四個(gè)卷積層、四個(gè)最大池層和一個(gè)全連接層。在實(shí)驗(yàn)中，研究者依據(jù)經(jīng)驗(yàn)使用兩個(gè)最大池化層。并嘗試了不同數(shù)量的卷積層和完全連接層。時(shí)頻圖利用Morlet小波方法得到了scout的特征。對(duì)于每個(gè)任務(wù)，R5 scout的時(shí)頻圖如圖6所示。包含時(shí)間和頻率互補(bǔ)的時(shí)頻分析方法提供了時(shí)域和頻域的聯(lián)合分布信息，清晰地描述了信號(hào)頻率與時(shí)間的關(guān)系。圖6 R5 scout的時(shí)頻圖顯然，只有部分時(shí)頻映射是紅色的，表明每個(gè)任務(wù)只對(duì)特定的頻率和時(shí)間敏感。由于圖的數(shù)量比較大，研究者使用CNN來(lái)選擇和學(xué)習(xí)這些圖中最基本的特征。研究人員隨機(jī)選擇了幾個(gè)樣本，并將一些特征圖可視化，作為MI任務(wù)的學(xué)習(xí)表示，如圖7所示。圖7為了獲得有效的結(jié)果，將數(shù)據(jù)集分為90％作為訓(xùn)練集，其余10％作為測(cè)試集。首先，將十個(gè)受試者的數(shù)據(jù)集（總共19320個(gè)樣本）分為17388個(gè)樣本以訓(xùn)練所提出的CNN模型，以及1932個(gè)樣本以驗(yàn)證模型的有效性。在實(shí)驗(yàn)中，研究者還選擇了另外四個(gè)受試者的數(shù)據(jù)集以增加數(shù)據(jù)集的規(guī)模(27048個(gè)樣本)，其中24343個(gè)樣本是訓(xùn)練集，其他樣本是測(cè)試集。在選定的scout上對(duì)所提出的CNN架構(gòu)進(jìn)行了十次訓(xùn)練和測(cè)試，以驗(yàn)證所提出模型的魯棒性。圖8(a)顯示了10個(gè)scout中每個(gè)的全局平均精度。圖8 統(tǒng)計(jì)結(jié)果R5的全局平均精度最高，達(dá)到94.5%，而L2的全局平均精度最低，為91.3%。對(duì)應(yīng)L1、L3、L4、L5、R1、R2、R3、R4的整體準(zhǔn)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(biāo)準(zhǔn)差均在0.20%以下。圖8(b)顯示了十個(gè)scout中每個(gè)scout四個(gè)MI任務(wù)的組級(jí)統(tǒng)計(jì)結(jié)果及其標(biāo)準(zhǔn)差。一般來(lái)說(shuō)，R5表現(xiàn)的要比其他的好，而L2在迭代2000中表現(xiàn)最差。標(biāo)準(zhǔn)差較小，說(shuō)明這些精度更接近平均值且穩(wěn)定。圖9 統(tǒng)計(jì)結(jié)果圖9(a)顯示了帶有標(biāo)準(zhǔn)差的混淆矩陣，說(shuō)明了group level分類結(jié)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(gè)MI任務(wù)中的每一個(gè)都如圖9(b)所示。通過(guò)改變訓(xùn)練集和測(cè)試集順序的10次試驗(yàn)，確定了scoutR5的性能，結(jié)果如圖10(a)和(b)所示。在10次試驗(yàn)中，scout R5的T1、T2、T3、T4的平均準(zhǔn)確率分別為93.3%、93.8%、94.2%、94.1%。換句話說(shuō)，四個(gè)任務(wù)中每一個(gè)的平均準(zhǔn)確率都超過(guò)了93%。全局平均準(zhǔn)確率為93.7%。10次試驗(yàn)結(jié)果表明，該方法對(duì)scout R5的分類效果較好。從以上結(jié)果可以清楚地看出，R5 scout在四種MI任務(wù)的分類中扮演著最重要的角色。因此，選擇R5對(duì)四個(gè)MI任務(wù)進(jìn)行分類。圖 10圖11. (a)是不同模型的全局平均準(zhǔn)確性的比較。可以發(fā)現(xiàn)，該研究提出的模型可以達(dá)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(xiàn)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(hào)T4的精度比較。圖11 不同模型的精度比較結(jié)論東北電力大學(xué)和長(zhǎng)春理工大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)并實(shí)現(xiàn)一種結(jié)合腦電圖源成像(ESI)技術(shù)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)的新方法。該方法可以對(duì)運(yùn)動(dòng)想象(MI)任務(wù)進(jìn)行分類。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，他們的研究成果與最先進(jìn)的MI分類方法的結(jié)果相比，總體分類增加了14.4%。研究者加入了4個(gè)新的受試者進(jìn)行驗(yàn)證來(lái)驗(yàn)證方法的有效性。研究者表示，他們提出的結(jié)合scout ESI和CNN的方法，提高了腦電解碼四類MI任務(wù)的BCI性能。論文信息：A novel approach of decoding EEG four-class motor imagery tasks via scout ESI and CNN

面向工程機(jī)械機(jī)電液一體化系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)性能匹配方法與分析軟件（以下簡(jiǎn)稱為軟件）， 能夠根據(jù)用戶對(duì)工程機(jī)械整機(jī)動(dòng)力配件的選型，自動(dòng)組成整機(jī)系統(tǒng)模型，并預(yù)測(cè)工程機(jī) 械整機(jī)運(yùn)行時(shí)的性能以及各配件的功率輸出和發(fā)熱情況。該軟件可應(yīng)用于工程機(jī)械產(chǎn)品 開(kāi)發(fā)的各個(gè)階段如參數(shù)選型，性能匹配、故障診斷、實(shí)驗(yàn)輔助等，并已成功應(yīng)用于山推 工程機(jī)械股份有限公司的新產(chǎn)品開(kāi)發(fā)中。 技術(shù)特點(diǎn)： (1) 機(jī)電液熱融合建模，理論定位高級(jí)。軟件以預(yù)制的機(jī)電液零部件模塊模型為基 礎(chǔ)，可快速地、精細(xì)化地實(shí)現(xiàn)極端工況條件下機(jī)電液融合模型。 (2) 一體化的系統(tǒng)分析，問(wèn)題覆蓋面廣。軟件綜合多種軟件資源，對(duì)特定工程機(jī)械 機(jī)型的核心動(dòng)力系統(tǒng)，可實(shí)現(xiàn)任意節(jié)點(diǎn)輸出的、圖解化的、基于機(jī)械系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)結(jié) 果的系統(tǒng)分析。 (3) 機(jī)型軟件快速開(kāi)發(fā)，面向用戶需求。軟件可針對(duì)牽引底盤和非牽引底盤，快速 開(kāi)發(fā)出面向特定工程機(jī)械機(jī)型的機(jī)電液一體化性能分析軟件。 (4) 功能契合實(shí)際需要，適用范圍廣泛。適用于工程機(jī)械各個(gè)技術(shù)階段的參數(shù)選型、 性能匹配、故障診斷、以及實(shí)驗(yàn)輔助。