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

本实用新型涉及一种低成本轴角传感器模拟器，包括上位机、通信模块、液晶显示器、微处理器、数/模转换模块、信号调理模块I、磁编码器信号接口、信号调理模块II、乘法器、旋转变压器信号接口、信号发生模块、信号调理模块III、电平转换模块和光电编码器信号接口，微处理器分别与液晶显示器、数/模转换模块、信号发生模块和电平转换模块电连接，数/模转换模块分别与信号调理模块I和信号调理模块II电连接，信号调理模块I与磁编码器信号接口电连接，信号发生模块与信号调理模块III电连接，信号调理模块II和信号调理模块III分别与乘法器电连接，乘法器与旋转变压器信号接口电连接，电平转换模块与光电编码器信号接口电连接；上位机通过通信模块与微处理器进行通信。本实用新型成本低，精度高，方便科研人员衡量轴角解调算法的性能优劣。

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产品详细介绍液晶显示屏翻转器       液晶显示器翻转器主要应用于各种高档会议厅，交易厅，高级多媒体网络系统，办公家私场所，该翻转器一般适用于17-24寸以下液晶显示器(其他尺寸定做）， 当打开翻转器时液晶显示屏会自动翻转成105度角度（特殊要求也可以另行设计），键盘也同时会自动升起与桌面齐平，当不使用时，显示屏可 自动翻转隐藏于桌面内部，产品具有防盗、防尘保持桌面平整，美化桌面等功能。   产品特性：   1、 电动控制、翻转自如、外形美观； 2、 使用灵活、稳定性好、抗震性好； 3、 适用于17寸以下液晶显示器(尺寸小于410×345×70)； 4、 手动控制、无线摇控、集中控制并支持RS232和RS485； 5、 安装方便、操作简单； 6、 面板有优质不锈钢面、砂纹黑、特质处理的木纹图案（不用贴木皮）。   电动翻转器参数要求： 1．电源   交流电220V 50Hz 2．翻转角度105度，同时可按客户要求来调节显示屏的角度   常规产品基本参数:(实际尺寸和参数以实物为准)  

主要功能 双行显示，具有修改、插入、删除功能 重现功能 快速上下翻转 快速左右翻转 240种计算功能 10位数+2位指数显示 错误提示 9个变量 分数计算 百分数计算 答案存储 六十进制与十进制的换算 双曲/反双曲函数 常用及自然对数、指数、倒数、阶乘 随机数、π、小数位数、有效位数、舍入 平方根、立方根、根、平方、立方 极坐标/直角坐标变换/双曲/反双曲函数 分数计算、百分数计算、度分秒计算 排列、组合 统计、回归计算 规格参数          重量：135g(含电池) 机身尺寸：148mm*80mm*18mm 耗电：0.0002W 电源：一节AAA（7号/SUM-4） 电池寿命：约有2年（每天使用一小时） 操作温度：0℃-40℃ 包装尺寸：152mm*88mm*24mm

北京科技大学液相色谱质谱联用仪招标项目的潜在投标人应在华采招标集团有限公司电子邮箱获取招标文件，并于2022年07月11日13点30分（北京时间）前递交投标文件。

本发明公开了一种液相还原与氢处理制备碲化镉粉末的方法，其工艺步骤为：按照Cd2+与Te(Ⅳ)的摩尔比为0.9～1.1的配比在酸中溶解镉和碲的氧化物、氢氧化物或盐，配制成Cd2+、Te(Ⅳ)的浓度为0.2～1mol/L的溶液；然后将该溶液置于恒温水浴锅中，恒温温度为20～90℃；接着滴加入浓度为0.2～1mol/L的还原剂溶液，并不断搅拌，直至滴加入的还原剂的摩尔质量达到Cd2+和Te(Ⅳ)离子物质的量和的3～5倍为止；反应结束后，将溶液过滤，滤出物置于真空干燥箱烘干，再置于通有流动氢气气氛管式炉中或直接置于通有流动氢气的管式炉中，再在150℃～450℃下反应0.5～4h，冷却至室温即得碲化镉粉末。

一、 项目简介采用流态化技术处理气体（液体）/颗粒（粉体）物料，具有气（液）固接触效率高，传质传热性能好等优点，在石油、煤、无机/有机化工、制药、环保、水处理等领域得到了广泛的研究和应用。根据被处理物料的加工时间、气（液）固比等处理条件不同，可分别采取鼓泡床、湍动床、循环流化床等操作形式。对于一种特定的物料体系，在采用流态化技术全面投入工业应用之前，需要对物料性质（包括粒度分布、骨架密度、堆积密度、休止角、介质粘度、熔点、沸点等）进行全面分析，然后根据物料加工过程工艺特点确定合适的装置结构，再对物料的基础流态化特性（包括起始流化速度、起始鼓泡速度、起始湍动速度、噎塞速度等）及操作工况（进料量、操作速度、物料循环量）下设备压降、密度、温度、停留时间、混合与分级、传质传热效率、分离效率等进行综合实验测试，以此为依据进行工业规模的装置设计及指导工业操作。本项目可以针对物料处理体系及加工工艺特点，研发合理的流态化装备，并对其物料物性、流体力学特性、装置结构性能等进行综合实验测试，根据测试结果为新装备的工业设计和操控、新技术的工业应用提供基础参数和指导，也可为原有设备改造提供可靠依据。二、 项目技术成熟程度项目组对FCC催化剂、煤粉、石油焦、半焦、石英砂、树脂、刚玉球、含盐废水等不同特性物料的流态化性能及相关流态化装备性能进行过系统的实验测试，物料粒度范围从30μm~5mm不等，流态化装备涉及鼓泡床、湍动床、快速床、移动床、喷动床及各种装备上相关的分布装置、分离装置等，介质涉及气-固、气-液、液-固、气-液-固体系，相关实验结果为新技术的实施推广提供了大量基础数据。三、 技术指标（包括鉴定、知识产权专利、获奖等情况）在大量实验研究并借鉴已有实施项目经验的基础上，本项目已形成如下成果：鉴定项目：[1] 外循环多相流化床换热器的颗粒循环和分布研究. 河北省教育厅，鉴定时间：2011.01，证书编号：20110367，成果水平：国际先进.[2] 液固三相流化床蒸发器总体优化及应用研究. 河北省科技厅，鉴定时间：2011.01，证书编号：20110265，成果水平：国际先进.[3] 高效半干法烟气脱硫剂制备工艺研究. 河北省科技厅，鉴定时间：2011.01，证书编号：20110266，成果水平：国际先进.[4] 锅炉烟气喷动床脱硫除尘工艺及设备研究. 河北省科技厅，鉴定时间：2011.06，证书编号：20111588，成果水平：国际先进.[5] 带导流管的多喷嘴矩形喷动床烟气脱硫设备研究. 河北省科技厅，鉴定时间：2011.06，证书编号：20111589，成果水平：国际先进.[6] 新型高效立体传质并流塔板的研究开发. 河北省科技厅，鉴定时间：2011.10，证书编号：20112669，成果水平：国际先进.专利技术：[1] 一种克服换热设备水平管路颗粒沉积的构件和方法，中国发明专利，专利号：ZL 200910245134.9.（已获授权）[2] 一种多功能集成设备精制介酸的方法，中国发明专利，专利号：ZL 200910245133.4. （已获授权）[3] 一种降低耦合反应器提升管出口返混的气固分布器. 中国发明专利，申请号：201210405627.6. （已公开）[4] 一种降低串联组合流化床提升管出口返混的气固分布器. 中国发明专利，申请号：201210405649.2. （已公开）[5] 多孔球状反应装置及操作方法. 中国发明专利，申请号：2012101155697.4，申请日：2012.04.19. （已公开）[6] 一种烟气同时脱硫脱硝综合实验装置及其操作方法. 中国发明专利，申请号：201210115569.3. （已公开）[7] 多室双管程蒸发器，中国实用新型专利，专利号：ZL 201020609305.X. （已获授权）[8] 多孔球状反应装置. 中国实用新型专利，专利号：ZL 201220167080.6. （已获授权）[9] 一种烟气同时脱硫脱硝综合实验装置. 中国实用新型专利，专利号：ZL 201220167161.6. （已获授权）[10] 一种提升管与床层耦合反应器的分布器. 中国实用新型专利，申请号：201220542989.5. （待授权）[11] 一种串联组合流化床提升管出口的分布器. 中国实用新型专利，申请号：201220543000.2. （待授权）项目获奖：[1] 组合型颗粒分布装置的颗粒分布性能与结构优化. 河北省科技进步奖三等奖（证书编号：2008JB3122-3），2009年3月.四、 市场前景（应用领域、市场分析等）本项目可广泛应用于石油、煤、无机/有机化工、制药、环保、水处理等领域，在满足高效节能、低碳环保的前提下，可为企业新技术开发、旧有装置改造提供实验测试及技术支持，进而提高企业的技术装备水平和经济效益。五、 规模与投资需求（资金需求、场地规模、人员等需求）规模与投资需求依据企业要求而不同。（1）从装备选型与性能测试角度，需要研究设计新型装备，并针对具体物料进行相关性能测试，本项目组可提供场地和人员，企业投资约为5~30万元；（2）从旧有装置改造角度，需要对装置现存问题进行分析，研究设计合理的装置结构，并对其性能进行测试，再结合后续加工、安装，本项目组可提供场地和研究设计人员，并辅助联系加工单位，企业投资约为50~300万元；从直接利用本项目相关技术成果角度，本项目组可提供研究设计人员，并辅助联系加工单位，企业需提供场地和操作人员5~10人，投资约为100~500万元。（内容字体为宋体、四号字）六、 生产设备装备性能测试设备，项目组可进行开发设计；生产设备依据各具体物料体系及加工过程特点而定，主要以流态化操作设备为主，并辅以风机、泵、测量及控制仪表等。七、 效益分析实施本项目的效益体现在如下几个方面：（1）可以提高企业的技术创新能力及装备操作水平；（2）可以提升企业的装备运行周期与生产效率，提高企业的经济效益；（3）可以降低企业的废气、废液、废渣排放水平，具备显著的环保效益。八、 合作方式（1）项目组独立承担；（2）与企业合作研发。九、 项目具体联系人及联系方式（包括电子邮箱）王德武：天津红桥区河光荣道8号北工业大学化工学院300信箱，022-60204482，13752711488，wangdewu@hebut.edu.cn；张少峰：天津红桥区河光荣道8号北工业大学化工学院300信箱，022-60204596，13132081566，shfzhang@hebut.edu.cn。

本实用新型公开了一种基于正渗透作用的减少垃圾渗出液渗流扩散的装置，该装置由渗透膜保护壳、渗透膜和盖板组成；渗透膜保护壳呈瓶状，侧壁开有若干通孔；渗透膜呈空心圆柱体状，顶端嵌入渗透膜保护壳的瓶肩处，底端嵌入渗透膜保护壳的底面，内部盛有NH4HCO3溶液；渗透膜保护壳的瓶口处设有盖板。该装置通过吸收垃圾渗出液中的水以减少垃圾渗出液的渗流扩散，起到了预防垃圾渗出液污染范围扩大的效果，带孔的渗透膜保护壳能保护渗透膜避免固体垃圾的挤压破坏，该装置减少垃圾渗出液渗流扩散的过程利用的是正渗透作用的自发性，不需要其它动力设备，具有低能耗的优点。