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該專利技術由華南理工大學和深圳諾普信農化股份有限公司共同開發，解決了農藥領域面臨的高端木質素農藥分散劑成本高/熱貯性能差的共性問題，實現了造紙黑液的資源化利用，并對推進生物質資源作為化工原料/農藥助劑和農藥環保制劑的“綠色化”發展具有重要意義。專利技術由深圳諾普信農化股份有限公司、廣東瑞安科技實業有限公司、圖們市華威友邦化工有限公司等多家化工企業實施應用，建立了產業化生產線和農藥制劑應用生產線，至2017年底，共生產專利產品13.03萬噸，產值17.92億元，新增利潤3.22億元，創造了顯著的經濟效益和社會效益。以該專利技術為核心的科研成果“堿木質素的改性及其資源化高效利用”于2011年獲得廣東省科學技術一等獎、“堿木質素的改性及造紙黒液的資源化高效利用”于2015年獲國家技術發明二等獎。

（專利號：ZL 201510137245.3） 簡介：本發明公開了一種基于分層配料與布料的燒結過程SO2、二噁英協同減排方法，屬于燒結過程污染物減排技術領域。本發明的具體步驟為：步驟一：燒結混料：制備燒結混合料和配有添加劑的混合料，其中添加劑為尿素顆粒；步驟二：燒結布料：在燒結臺車的上面鋪裝鋪底料層；將燒結混合料鋪裝在鋪底料層的上面形成第一混合料層；再將配有添加劑的混合料鋪裝在第一混合料層上面形成協同減排料層；而后將燒結混合料鋪裝在協同減排料層上面形成第二混合料層；步驟三：煙氣集中收集處理：將臺車中后部的風箱內的煙氣經增壓泵匯入布袋除塵器。本發明通過分層配料與布料，實現了燒結過程SO2、二噁英的協同減排，大大減輕了鋼鐵企業的減排負擔。  

（專利號：ZL 201510680510.2） 簡介：本發明公開了一種負載型Ag?Pd/C3N4納米催化劑催化甲酸脫氫的方法，屬于化學化工技術領域。本發明將制備好的負載型Ag?Pd/C3N4納米催化劑置于反應器中，將反應器置于油浴中升至一定溫度，接著將甲酸和甲酸鈉混合液加入反應器中進行反應，生成的氫氣采用排水法收集。所述負載型Ag?Pd/C3N4納米催化劑采用Ag、Pd按照一定摩爾比配成溶液，將載體C3N4加入上述溶液中，向混合液中添加還原劑，經過濾、干燥后制得。與傳統的負載型催化劑不同的是：根據本發明，調節催化劑中金屬銀、鈀的含量及C3N4含量就可以制得用于甲酸脫氫制氫氣的高活性、高選擇性負載型Ag?Pd/C3N4納米催化劑。

本發明涉及的領域為高通量篩選領域，特別涉及一種具有皮升級精度的自動化微液滴陣列篩選系統的使用方法。本發明通過將液體驅動系統和毛細管中充滿低熱膨脹系數的液體作為載流，并完全排空毛細管內的氣泡，然后將毛細管取樣端浸入與水相樣品不互溶的油相中抽取一段油相至毛細管中，用于隔離水相樣品和載流，再將毛細管取樣端浸入樣品/試劑儲存管中抽取一定體積的水相樣品溶液進入毛細管，最后將毛細管取樣端移入微孔陣列芯片的微孔上方的油相中，將毛細管中的樣品溶液推出至微孔中形成樣品的液滴。本發明液體的定量量取和液滴生成具有皮升級的體積精度，有效降低了高通量篩選中的樣品/試劑消耗，節省了實驗成本。

本發明涉及一種四氧化三鈷納米線陣列、其制備方法以及作為鋰離子電池負極的用途。該四氧化三鈷納米線陣列，其形貌為菱形結構，菱形的邊長為100nm~500nm，菱形內角的銳角為30°~60°，陣列長度為5μm~20μm。本發明還提供了制備該四氧化三鈷納米線陣列的方法，以一定摩爾比的鈷鹽、化學結合劑、堿性反應物和水在常溫下進行混合攪拌，將混合均勻的溶液移入反應釜中，并將干凈的襯底置于溶液中進行水熱反應后取出沖洗，再在惰性氣氛中熱處理，得到四氧化三鈷納米線陣列。本發明的四氧化三鈷納米線陣列可直接作為鋰離子電池負極，能明顯提高電池的比容量和循環性能，放電容量高達1000mAh/g以上，是一種理想的鋰離子電池電極材料。

一體化產品試驗臺采購招標項目的潛在投標人應在線上獲取招標文件，并于2022年06月29日09點30分（北京時間）前遞交投標文件。

本發明公開了一種基于多核處理器的高速印花機圖像數據旋轉處理系統，包括數據接收設備、數據解析處理設備、數據傳輸通道和數據輸出設備。本發明還公開了一種基于多核處理器的高速印花機圖像數據旋轉處理方法，其通過以太網接口接收數據，利用處理器的多個核并行處理數據，由FPGA實現數據的輸出。相比現有技術，本發明系統及方法能夠大大提高數據的旋轉效率以及吞吐量，從而實現數碼印花機的高效能產出。

本發明公開了一種基于多核處理器的高速印花機圖像數據旋轉處理系統，包括數據接收設備、數據解析處理設備、數據傳輸通道和數據輸出設備。本發明還公開了一種基于多核處理器的高速印花機圖像數據旋轉處理方法，其通過以太網接口接收數據，利用處理器的多個核并行處理數據，由FPGA實現數據的輸出。相比現有技術，本發明系統及方法能夠大大提高數據的旋轉效率以及吞吐量，從而實現數碼印花機的高效能產出。

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