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應急備用電源、便攜式動力電源市場。高活性高穩定性廉價催化劑與先進制膜工藝相結合，克服了傳統電池低功率密度，低壽命的問題。組裝的電池具有高功率密度， 高比能量和機械式快速換電的優勢，在能量密度上遠超鋰離子電池、鉛酸電池，有望應用于便攜式動力電源和應急備用市場。 

本發明屬于無機非金屬陶瓷制備領域，并公開了一種用于陶瓷 膠態成型的覆膜砂模具的制備方法，包括：構建覆膜砂模具三維模型 進行切片，根據三維模型切片數據進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，并置于燒結爐中進行燒結熱處理； 將燒結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， 然后置于烘箱中使漿料固化并干燥得到陶瓷干坯；將陶瓷

本發明公開了一種用于瘢痕修復的可降解高分子載藥纖維膜，凈重0.01-5份的瘢痕修復藥物溶液分散于100份重的可生物降解的高分子材料溶液中得到混合體系，將混合溶液轉移到噴射儲液器中，通過改變靜電紡絲參數制備無規或者定向排布的目標纖維膜。本發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部可保護藥物結構的穩定，另一方面通過高分子材料的降解控制藥物緩慢釋放，可起到比傳統的瘢痕修復制劑或者藥膏更長的藥物作用時間，并可根據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。

本發明公開了一種 MnO2/多孔碳膜/鎳復合材料的制備方法，屬于 MnO2 薄膜技術領域。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℃，通入氫和碳氫化合物混合氣體，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，浸漬時間為0.5h～24h，以使鎳片上的滲透層變為多孔碳膜層；S4 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 薄膜和多孔碳層結合牢固，

本成果PDMS復合膜由平板基膜和致密的粘彈性選擇層組成。通過調整硅油的交聯密度，使硅油從粘性狀態轉變成粘彈性狀態，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期儲存、制膜的能耗低等優點。 一、項目分類 關鍵核心技術突破 二、成果簡介 PDMS 滲透汽化膜不僅疏水親有機物，而且具有優良彈性、化學穩定性、耐熱耐寒性，可廣泛應用于醇類、醚類、酯類、酚類、酮類、鹵代烴類、芳香族烴類等有機物的滲透汽化分離，是目前研究最多的 PV 透有機物膜之一。然而，傳統的PDMS彈性復合膜存在制備周期長、制備的鑄膜液不易儲存和制備能耗高的缺點。另外，傳統的PDMS彈性膜對于有機物回收的滲透通量大約1 kg/m2 h，不足以工業應用。因此，如何高效的制備一種高滲透通量的PDMS膜復合膜是目前面臨的一個問題。 本成果PDMS復合膜由平板基膜和致密的粘彈性選擇層組成。通過調整硅油的交聯密度，使硅油從粘性狀態轉變成粘彈性狀態，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期儲存、制膜的能耗低等優點。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。

本發明公開了一種提高分子篩膜通量的方法，對在含有聚合物的載體（如純有機載體或有機-無機復合載體）表面合成的分子篩膜進行加熱處理，從而達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，然后將膜材料整個置于加熱爐內，按一定速率升溫到一定溫度后保持一段時間，然后再按一定速率降溫至常溫；將進行過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，對載體進行同樣的熱處理。本發明的熱處理沒有使分子篩膜產生額外缺陷，操作簡單，分離性能提高顯著，對分子篩膜的修飾有普遍適用性。

項目簡介 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，在基膜孔道內原位化學沉積生成 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、壽命長等優 點。 產品性能、指標 （1）阻力小，使用 TiO2 與膜材料共混增強膜的親水性，增大膜通量，0.1 MPa 下 水通

本發明公開了一種基于開槽結構的四分之一?；刹▽V波器，包括四分之一模基片集成波導弧形腔，四分之一?；刹▽Щ⌒吻煌ㄟ^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?；刹▽Щ⌒吻话ń橘|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?？梢园l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。