在冷轧生产过程中，生产机组、原料库、中间库、成品库以及与热轧之间的供料关系非常复杂，本项目通过综合考虑产品需求、工艺条件、库存和设备状况的冷轧供料计划模型，以及基于动态生产物流和实时生产状况的冷轧物流过程仿真模型，对冷轧供料中的物料平衡、库存水准、批量大小和机组切换方式进行优化管理。

成果简介在自动化、 智能化、 网络化的大背景下， 嵌入式、 非嵌入式工业软件都已广泛应用于军工电子和工业控制等领域之中。 因为对其可靠性、 安全性、 实时性要求特别高， 这要求工业软件界面设计符合使用者认知特征， 可用性好， 规范性强，简洁美观。 本成果提供工业软件界面设计系统解决方案， 是为了满足工业软件专业化、 标准化的需求而产生的对软件使用界面进行美化优化规范化的设计方案，具体包括软件启动封面设计， 软件框架设计， 按钮设计， 面板设计， 菜单设计，标签设计， 图标设计， 滚动条

1. 痛点问题 乙烯是世界上产量最大的化学产品之一，也是用途最广泛的基本有机原料，常被视为衡量一个国家石油化工发展水平的重要标志。工业制备乙烯的主要方法是蒸汽热裂解技术路径，为了更好地指导裂解炉的设计与操作，进一步推进乙烯装置的国产化发展，开发具有自主知识产权的乙烯裂解炉模拟与优化系统至关重要。 2. 解决方案 本项成果基于石油烃裂解自由基反应机理，开发了一款模拟裂解过程的软件，能够在针对裂解油品进行分子表征的基础上，结合裂解过程模型，预测裂解产物分布，指导进行裂解操作条件的优化，提供了本领域具有自主知识产权的解决方案。

产品详细介绍  产品介绍 会场讨论模式：基本的语音，视频文字互动聊天功能外，还有丰富的数据交互如：电子白板，文档演示,排麦发言，屏幕共享等  更多功能进入：http://meeting.tenchong.com:9005 培训模式：在会场过程中，通过举手发言，排队，文档共享，电子白板等功能实现培训 电子白板标注： 在开会过程中，通过电子白板画图功能，可以对当前共享的文档进行在线标注， 增加记忆和培训效果，通过限制只有发言人以及主讲才能画图避免会场的混乱 文档在线共享： 可以将本地的一些常用文档传到会议室里面作为会议材料，并边开会边演示。 在线流媒体播放： 会场前，可以将之前录制好的一些流媒体视频文件通过平台里面的资料共享功能播放给参会人员观赏，同时支持高清和标清的流媒体视频。                  屏幕共享： 共享当前的桌面给参会人员观看。 通过小组讨论，可以实现达到2个人或者2个人以上在讨论模式下交流的同时，边演示文档。 多种不同布局供用户使用切换，满足不同的展示效果和感观 鼠标右键强大的管理功能，特别是远程协助设置参数功能，方便为其他新手参加会议进行远程设置 多个会议同时开展，互不干扰，独立账户和密码管理。 系统特性        产品标准化、界面友好、操作简便                 同时最高支持多达25路视频图像同时观看（每路视频占用带宽20~30KB）        基于B/S架构，浏览器轻松打开，方便嵌入其他OA等系统        支持多组会议同时召开，互不干扰        强大的网络适应能力，支持各种宽带接入形式         先进的噪声过滤、自动增益及回音消除技术        数据功能强大，全面兼容多种数据文件如：文档，视频文件，图片等        按钮式操作方式，直观易用        屏幕共享和同步录制        支持服务器集群，实现大 规        用户权限控制和管理，最大限度的保证使用系统的安全 广泛应用于各行业单位：     ◆ 针对培训机构：节省教室租赁费用和师资费用，打破时空限制，随时随地开课、举办会议，招收到因为时间和地点无法来上课的更多学生，在传统面授的同时，通过网上互动授课最大限度利用教学资源，获得更多收益； 　　◆ 针对学校：迅速低成本的建立属于自己的网校，让优质教育资源低成本的更多的人共享，把课堂搬到网上，学生停课不停学，并可实现家校通，远程互动答疑等； 　　◆ 针对政府、企事业单位：远程会议、远程培训、远程协同办公等多种应用； 　　◆ 针对家教：可实现远程1对1、1对多家教，学生方便找老师，老师方便找学生。 政府       远程工作会议，政府采购会议，远程统计与协作，政府招投标仁义，人事招聘与考核，群众政务咨询，信访，公共卫生指挥。 金融       金融工作会议，远程客户服务，办公会议，电子商贸，远程咨询，操作指导，路演，远程招聘与培训。 企业       企业例会，远程商务谈判，协同办公，远程招聘，代理商渠道商远程培训，技术研讨，行政办公，内部培训学习，分支机构会议，远程客服，远程监控 医疗       远程会议，远程医疗咨询，远程医学交流 教育       网络教育培训，远程家教辅导，考场监控，家长会，异地学术交流，远程教学观摩课 公检法    远程会议，远程协同作战指挥，远程警务指挥，远程审讯，远程探监，法庭直播，应急指挥 运营       电信级网络视频会议服务，即时通讯服务 资讯与媒体     电视互动，远程采访，远程咨询，远程商务 1.演示地址：http://edu.tenchong.com:9005/index.html  咨询电话：0755-26070697 13510358585 余生  联系QQ：751503375 标签：远程教育平台，网络教育系统，现代教学系统，远程教育软件,远程培训系统，远程培训软件        远程教育平台 网络教育系统 现代教学系统 远程教育软件 远程培训系统网络培训软件 

具有新颖的结构，可上调脂代谢相关蛋白ABCA1，是PDE5的强效抑制剂，具有开发成为抗心血管疾病如 本技术成果是以人类NF-κB DNA结合位点为药物设计靶点，通过计算机辅助药物筛选获得一系列 肺动脉高压，以及男性性功能障碍的治疗药物的潜力。 可能具有人类NF-κB抑制活性的化合物。在细胞水平对筛选获得的化合物进行抗HBV复制抑制实验， 发现其中一类高治疗指数的新型呋喃香豆素类化合物可以有效抑制HBV DNA复制，减少HBV表面抗原 （HBsAg）、HBV e抗原（HBeAg）分泌。此类呋喃香豆素类化合物可用于治疗HBV感染引起的肝炎，有 望进一步开发为一种抗乙型肝炎病毒（HBV）药物。FDA批准上市的5个抗HBV NAs药物，均已出现耐药病 毒株，且出现交叉耐药现象。

本成果以专利形式体现（专利号 200910248615.5 ），桦褐孔菌的代谢产物紫杉醇具有抗癌功效，本专利所提出的的提取三萜类物质方法，更好的简化了提取步骤和工艺，有利于实现该物质的提取，在生物医药行业将有广泛应用。

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

本发明涉及一种磁性离子液体，特指基于胍基官能团的离子液体的制备方法及在萃取脱除非极性溶液中含硫有机物的用途。其结构如通式（I）所示，该类离子液体是典型的室温离子液体，具有很低的熔点及很高的沸点，室温呈液态，蒸汽压低，稳定性好，与非极性溶剂互溶度极低；具有极高的脱硫效率，可在3~6min达到脱硫的萃取平衡；选择性高，不会对原来的非极性溶液产生污染及着色。该发明的磁性离子液体之中，当n=1.5~2时，具有很高的顺磁性，其比磁化系数大于59.1×10-6emu/g,优于已有的报道。因此，萃取脱硫结束后可以通过外加磁场的方法方便地实现离子液体和非极性溶剂的分离。该类磁性离子液体通过加水稀释并用四氯化碳反萃取的方法能恢复其性能，并且可以循环多次使用而不会引起脱硫效率的明显降低。脱除的含硫芳环化合物也能通过减压蒸馏富集并实现回收利用。

该项目研制的酶联免疫检测技术包括免疫原、包被原、抗体的制备以及样品的处理和检测等步骤。能一次性测出样品中斑蝥黄、β-胡萝卜素、β-阿朴-8’-胡萝卜素醛、叶黄素、辣椒红素、β-紫罗酮酸的总含量，缩短了检测时间，降低了检测成本，同时具有检测灵敏度高、精密度好、准确性好的特点。 该项目缩短了检测时间，降低了检测成本，同时具有检测灵敏度高、精密度好、准确性好的特点。 成果完成时间：2013年