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常溫保存性能穩定 防止理化特性的改變，凍干試劑水份含量非常低，使其穩定性提高，避免酶等粘稠度高的組分損耗。 快速活化 遇水即化并恢復原有試劑的理化特性和活性。 無需冷鏈運輸 常溫下可運輸，解決了冷鏈運輸中因溫度失控導致產品質量下降的不足，降低了運輸過程中的風險和損耗。 操作更簡單，零損耗 凍干試劑預分裝到八聯管，避免反復凍融導致的實驗結果誤差。縮短了整個PCR檢測過程的時長，極大地提高臨床檢驗效率。 高便捷性 八聯管一物兩用（既作為凍干試劑裝載容器，又作為PCR實驗反應容器），無需體系配制，簡化實驗操作。 固態試劑真空包裝 試劑成分緊貼八聯管底部，避免了運輸過程中由于顆粒的不固定性而導致顆粒破損變成粉末造成一定的損耗，增加產品實用性。

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

面向工程機械機電液一體化系統的動態性能匹配方法與分析軟件（以下簡稱為軟件）， 能夠根據用戶對工程機械整機動力配件的選型，自動組成整機系統模型，并預測工程機 械整機運行時的性能以及各配件的功率輸出和發熱情況。該軟件可應用于工程機械產品 開發的各個階段如參數選型，性能匹配、故障診斷、實驗輔助等，并已成功應用于山推 工程機械股份有限公司的新產品開發中。 技術特點： (1) 機電液熱融合建模，理論定位高級。軟件以預制的機電液零部件模塊模型為基 礎，可快速地、精細化地實現極端工況條件下機電液融合模型。 (2) 一體化的系統分析，問題覆蓋面廣。軟件綜合多種軟件資源，對特定工程機械 機型的核心動力系統，可實現任意節點輸出的、圖解化的、基于機械系統實驗結 果的系統分析。 (3) 機型軟件快速開發，面向用戶需求。軟件可針對牽引底盤和非牽引底盤，快速 開發出面向特定工程機械機型的機電液一體化性能分析軟件。 (4) 功能契合實際需要，適用范圍廣泛。適用于工程機械各個技術階段的參數選型、 性能匹配、故障診斷、以及實驗輔助。

本發明公開了一種檢測CP4?EPSPS蛋白的電化學免疫傳感器及其制備方法和應用，基底電極表面依次經AuNPs?CMK?3分散液修飾，EDC和NHS的混合溶液活化，CP4?EPSPS抗體和硫堇的混合溶液共價結合處理。所述基底電極為玻碳電極，所述CP4?EPSPS抗體為納米抗體。本發明的電化學免疫傳感器具有靈敏度高、特異性強、儀器輕便易攜帶等明顯優勢，可以在生物大分子的檢測方面發揮重要作用，具有廣泛的應用前景。

【發 明人】唐于平；劉欣；段金廒；林祥志；林汝榕【摘    要】本發明公開了鬼鲉或鬼鲉肝臟提取物在制備提高免疫力的保健品或藥品中的應用，本發明以資源豐富的海洋資源鬼鲉為研究對象，通過大量藥理實驗篩選鬼鲉的藥理活性，實驗結果表明，鬼鲉及其肝臟提取物具有明顯的提高免疫器官指數，減少免疫器官損傷，增加免疫細胞的數目，提高血液中和細胞因子含量以及促進脾淋巴細胞的分裂增殖的作用，顯示出非常好的增強免疫力的作用，并且對非特異性免疫、體液免疫及細胞免疫均具有很好的增強作用，且實驗結果表明用藥安全可靠。鬼鲉資源豐富，可開發成新的提高免疫力功效的保健品或藥品，具有很好的應用前景。

【發 明 人】唐于平；劉欣；段金廒；林祥志；林汝榕 【摘要】 本發明公開了鬼鲉或鬼鲉肝臟提取物在制備提高免疫力的保健品或藥品中的應用，本發明以資源豐富的海洋資源鬼鲉為研究對象，通過大量藥理實驗篩選鬼鲉的藥理活性，實驗結果表明，鬼鲉及其肝臟提取物具有明顯的提高免疫器官指數，減少免疫器官損傷，增加免疫細胞的數目，提高血液中和細胞因子含量以及促進脾淋巴細胞的分裂增殖的作用，顯示出非常好的增強免疫力的作用，并且對非特異性免疫、體液免疫及細胞免疫均具有很好的增強作用，且實驗結果表明用藥安全可靠。鬼鲉資源豐富，可開發成新的提高免疫力功效的保健品或藥品，具有很好的應用前景。

2022年3月，植物免疫團隊康振生/張新梅組在小麥與條銹菌互作方面取得新進展，研究揭示了小麥感病基因負調控小麥抗條銹病的新機制。研究成果以“TaBln1negativelyregulateswheatresistancetostriperustbyreducingCa2+influx”為題在《PlantPhysiology》在線發表。植保學院2021級博士研究生郭雙元為第一作者，生命學院張新梅副教授為通訊作者。

一種用于Pb2+分離的磁納米固相萃取劑的制備方法,以Fe3O4納米顆粒為磁核,以去離子水和乙醇的混合液為溶劑,加入25%的濃氨水,占總體積分數的5%,混合均勻后于反應容器中恒溫攪拌水浴加熱30分鐘后滴加A,反應1小時后加入B,升溫至60℃回流1小時后,冷卻,洗滌,干燥后加入乙醇溶劑或氯仿溶劑中,然后加入C,40℃恒溫攪拌12-24小時;洗滌,低溫干燥后即得用于Pb2+分離的磁納米固相萃取劑.所述A修飾劑含有正硅酸酯類,B修飾劑含氯功能化的硅氧偶聯劑,C修飾劑為雙硫腙.本發明制備的磁納米固相萃取劑,吸附量大,速率快,工藝簡單,成本低,綠色環保,適合于大規模工業生產.