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本發明公開了一種基于開槽結構的四分之一模基片集成波導濾波器，包括四分之一模基片集成波導弧形腔，四分之一模基片集成波導弧形腔通過基片集成波導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弧形腔包括介質基片，介質基片的上表面設有上金屬層，介質基片的下表面設有下金屬層，介質基片中沿四分之一模基片集成波導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。本發明相對于傳統的基片集成波導圓形腔有效實現了小型化。并且，相對于傳統的多層結構，本發明結構簡單，加工方便。此外，相對于傳統的微帶結構，本發明的濾波器品質因數高，損耗小。

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

  該項目是北京科技大學和重慶鋼鐵公司的科研合作項目，主要研究開發將控制軋制及控制冷卻技術從理論上已經完全成熟的技術結合在線模型對高速線材的組織和性能進行預測和控制的實用技術。利用多元線性回歸軟件，對軋制工藝參數與性能間的關系進行多元線性回歸，以實現根據工藝參數預測軋后性能，最后確定出最優軋制工藝。 本課題的技術關鍵：為了準確的預測及控制線材的組織在冷卻線上的轉變，需開發在線的數學模型，根據實際情況調整生產工藝參數，穩定產品的質量。有關高速線材控冷段的數學模型已有文獻報道，但這些模型僅用于離線分析，目前還沒有見到國內在線模型的報道。國內的一些引進的生產線帶有在線的數學模型，但其詳細的構造未見報道，重鋼高線廠是全國建立在線性能預測的第一條高線廠。

辦公自動化系統是一個基于J2EE架構的B/S應用軟件，用于實現企業和政府機關的辦公信息管理及工作協同，它為企業、政府實現數字化協同辦公提供了完整的應用平臺。 本產品可以滿足用戶不同層次的辦公需求： ①作為信息發布與共享平臺:可以根據組織需要建立各種信息發布類欄目，定制顯示模板，授權訪問控制，實現組織自身的WEB站點建設與管理。為組織提供各類信息的統一發布、共享、查詢，方便組織人員從辦公平臺獲得各類信息。②作為內部溝通平臺:為組織提供多種高效的溝通工具，可以幫助組織成員快速查找人員信息，增進人員間的相互了解。系統集成了電子郵件、即時通信軟件，并可以通過短信接口發送短信，提高組織溝通效率。③自助服務平臺：為組織提供多種自助服務工具。通過資源預訂類模塊，可以實現組織資源的在線預訂，防止資源占用沖突，有效利用公共資源。提供待辦事宜、日程安排等管理工具，使工作內容觸手可及，提高效率。提供考勤管理功能，提高考勤效率，降低組織的管理成本。④業務協同平臺：為組織提供多種業務協同應用子系統，可以實現公文簽批管理、定制個性的業務簽批管理。通過工作流引擎，協調組織人員協同工作，在提高業務處理效率的同時，規范管理，提高工作質量。

技術原理： 智能可視化優化技術綜合應用智能建模與優化算法、可視化方法和計算機信息技術，將多維空間的數據降維映射在二維平面上，并生產目標函數的等值線，據此，可從二維平面上直觀看到整個數據空間的超幾何特性，并看出最優點和最優區域。 智能可視化優化技術是一種全新的基于數據驅動的優化技術，它具有其它技術不可比擬的獨特優勢。（智能可視化優化軟件IVOS，中國軟件著作權No.2011SR013087）。  功能與特性： （1）單目標和多目標優化： 對單目標優化問題，可確定出平穩的優化區域或最優點； 對于多目標的優化問題，可以確定出兼顧多個目標的滿意區域； 對有指標控制（或約束）的優化問題，可確定出滿足控制指標的優化區域。 （2）確定優化方向： 當最優點不在數據集空間時，可從映射平面上直觀看出最優方向，并確定出沿此方向上推進時哪些變量在起主要作用。 （3）利用優化區域調整優化點：當某些優化參數對優化目標有重要影響，但它們的值又不可控時，可通過調節其它可控參數，使優化點在優化區域內移動到另一點。這種特性對于原料性質時常變化的反應過程的優化非常有用。 （4）特別適用于復雜反應單元（如催化裂化、加氫裂化、焦化、加氫精制、乙烯裂解、以及其它裝置的反應單元）的反應產物的分布優化。 該技術是武漢理工大學鄢烈祥教授創立，研究團隊近10多年來的研發成果。凝結了國家863計劃課題、國家自然科學基金項目、科技部項目、湖北省自然科學基金項目、企業合作項目的研究成果，以及多位博士和碩士研究生的學術論文研究成果。

一、產品用途 本課題涉及到一種新型的高性能敏化增粘劑的制備，并以此材料作為一種炸藥添加劑，進一步開發出新型增粘多孔粒狀銨油炸藥。該敏化增粘劑可以使多孔粒狀銨油炸藥保持成本低、能量適當、便于現有機械設備生產及裝填等優點，克服其吸濕性強、裝藥密度低、臨界直徑較大、穩定性差、不易儲存等缺點，并具有較強抗水性，具有更廣的適用范圍，推動地下礦山的技術進步。同時還可以改變硝酸銨的防結塊性能。二、產品特點 該材料的特點：合成成本低、不能被引爆、點燃并能滿足增粘多孔粒狀銨油炸藥爆炸性能，且使其具有較強抗水性，不含爆炸性物質，可以按照一般化工產品生產、儲運。 新型增粘多孔粒狀銨油炸藥特征：呈顆粒狀，表面有粘型，流散性仍好，易于用壓氣裝藥設備裝藥；可用于潮濕炮孔。炸藥組成簡單，由多孔粒狀硝酸銨、柴油和敏化增粘劑三種組分組成。

山東中歐膜技術研究院依托哈爾濱工業大學城市水資源與水環境國家重點實驗室，具有強大的科研支撐與技術支持。目前，研究院具有一支以中國工程院院士，哈爾濱工業大學馬軍教授為核心的，朝氣蓬勃、勇于創新、以中青年為主體的學術隊伍。研究團隊固定研發人員64名，其中：中國工程院院士1名，教授/研究院5人，副教授10余人，研究生及研發工程師40余人。人員專業職稱配置比較合理，具有較高專業技能和業務水平。研究院近三年發表高水平SCI文章60余篇，申請發明專利30 余項，其中授權8項。撬裝式模塊化水處理裝備采用高效短流程處理裝備，以先進膜分離技術為核心，結合新生態納米吸附技術與高級氧化技術，實現水中污染物高效去除。成功開發低成本在線高效混凝劑，能夠有效阻止反洗過程中產生濁度、微小絮體、鐵錳等雜質滲出，形成大絮體；該新生態納米鐵錳氧化物對重金屬有優異的去除效果，實現了水源水重金屬污染控制的理論創新。該項技術應用于北江流域三十一座水廠，成功保障了下游地區供水安全（日供水量300余萬噸，服務群眾600余萬人），確保了廣州亞運會的順利進行，獲當地政府表彰、嘉獎，且運行成本低，易于推廣，該項技術獲3項美國專利，該技術被國際水協列入源水除重金屬“最佳實用技術指南”，獲省發明一等獎一項，突破了重金屬離子處理去除關鍵核心技術。 采用高效重力式驅動催化膜濾結合高級氧化技術，是基于新生態納米微界面吸附技術開發的抗污染納米復合膜過濾技術，實現膜組件無動力、抗污染運行，主持設計建設了全球首座無外加動力膜水廠, 膜組件反洗時間間隔延長十倍,運行能耗降至現行超濾的五分之一，填補了膜技術能耗高的技術短板，獲省自然科學一等獎。 該系列處理裝備采用模塊化方式進行拼裝，可根據水量定制，即裝即用，采用自主開發智慧控制系統，實現24小時自動運行，可遠程維護。設備占地面積小，無需增設砂濾池，運行成本較傳統工藝節約20%。裝備技術水平達到了國際領先水平。研究團隊所開發系列研發裝備在飲用水處理、生活污水處理、工業廢水處理等領域工程化應用，2020年合同額達1.5億元。 我國人工基數大，淡水資源需求量大，現有水處理技術占地面積大，建設成本高，難以滿足分散式小規模水處理及需求。撬裝式系列水處理裝備為解決我國分散式水處理問題尤其是農村飲用水、污水處理提供切實可行的解決方案，應用前景廣闊，具有巨大的市場價值。

徐長卿屬于常用中藥材之一，年需求量逐年增大。該技術能明顯提升其人工種植技術水平，藥材的產量與質量得到了保證，為實現規范化、規模化生產奠定了堅實的基礎。種植徐長卿經濟收益較好，對于調整農村產業結構、幫助農民脫貧致富及生態環境保護具有重要意義。山東為徐長卿藥材的道地產區，徐長卿規范化生產技術，簡單易行，具有較大的推廣應用價值。

全蝎屬于常用藥材，年需求量較大。由于野生資源不斷減少，供求矛盾日益擴大。全蝎人工養殖技術水平可明顯提高飼養產量與質量，對保證臨床用藥、提高臨床療效具重要意義。該技術充分利用荒山資源，年畝產值可達5000元以上，經濟效益可觀，簡單易行，推廣應用前景十分廣闊。

瓜蔞是山東著名的道地藥材之一，歷史上產量和質量均列全國之首，由于盲目引種，致使瓜蔞的栽培品種混亂，過量施用農藥和化肥，使農藥殘留量、重金屬含量超標，瓜蔞的品質受到影響，給制藥業和臨床用藥帶來諸多問題。本技術可有效解決種質資源、種植技術、病蟲害防治、采收加工等環節主要問題，可有效提高產量與質量，推廣前景廣闊。