新葡京娱乐场-大陆娱乐场开户注册

本發明屬于納米復合材料制備及應用領域，具體公開了一種基 于分形維數的碳納米管分散狀態的數值化表征方法。該方法首先通過 獲取分散體系中碳納米管分散狀態的掃描電鏡圖片，然后采用圖像處 理軟件(ImageJ)將所得掃描電鏡圖片進行二值化處理，再提取出圖片中 單根碳納米管或者碳納米管團聚體的邊界輪廓，最后利用盒子算法計 算處理后圖片的分形維數，所得的分形維數值即是對碳納米管分散狀 態中豐富信息的定量化描述，從而實現分散體系中

本發明公開了一種采用基于 Delaunay 三角剖分的空間網絡編碼的網絡傳輸方法，適用于包含 N 個終端點的傳輸網絡；包括初始化步驟、Delaunay 預處理步驟、形成子矩形步驟、子矩形劃分步驟、求平衡前線性規劃最優解步驟、調整中繼點到平衡位置步驟、求平衡后線性規劃最優解步驟和 Delaunay 后處理步驟；通過采用 Delaunay 三角剖分得到斯坦納點和增補的斯坦納點作為候選的中繼點，并通過非均勻劃分得到候選的中繼點，從上述候選的中繼點中選出最優的中繼點，對選出中繼點的位置進行微調以進一步降低代價，從而得到采用空間網絡編碼的網絡傳輸方案，解決現有技術中僅基于非均勻劃分的空間網絡編碼方法中，當中繼點與終端點非均勻密度分布時求線性規劃最優解時計算量大的問題，進一步有效提升網絡傳輸的總體性能。

本發明公開了一種屬于功能陶瓷制備技術領域的具有高Tc、高壓電性能的鈦鈧鈮酸 鉛鉍鋰系壓電陶瓷。提出由以用通式(1-x)BiScO3-xPb(1-y)LiyTi(1-y)NbyO3表示的壓電陶瓷 材料，其中x、y表示復合離子中相應元素材料在各組元中所占的原子數，即原子百分比， 0.50≤x≤0.90，0≤y≤0.10。該壓電陶瓷可采用傳統壓電陶瓷制備技術和工業用原材 料、在1150℃或更低溫度下燒結而獲得，其工藝穩定。本發明壓電陶瓷具有良好的壓電 性能、實用的平面機電耦合系數，其kp大于40％，d33達300pC/N以上，Tc大于400℃，在 高溫電子設備中具有實際應用的價值。

該項目是國家部委項目，現處于實驗室研究階段。 項目主要研究內容如下： （1）關鍵構件載荷譜編譜平臺 建立以轉向架構架標定試驗臺為主要裝備的關鍵構件載荷譜編譜平臺，該平臺以多通道、高精度轉向架測力構架標定加載系統為主要設備，配以多通道協同作用控制軟件和相應的加載工裝，完成轉向架載荷譜測試中測力構架的載荷標定，這是確保載荷譜研究圓滿完成所必需的基本試驗手段。 （2）載荷線路測試與評估平臺技術 建立以大容量、多通道、高信噪比（包括無線測量）的載荷線路測試與評估平臺技術，該平臺以高信噪比動態數據采集系統和無線遙測數據采集系統為主要設備，能夠在高速動車組運行時，全程往返連續測試高速動車組轉向架構架、輪軸等關鍵部件的載荷與動應力。    項目主要技術創新點如下：?  建立復雜載荷系下載荷標定技術和方法；?  載荷譜的損傷一致性編譜準則；?  高置信度編譜技術；?  各類測力裝置和大容量高抗干擾能力的測試系統；?  可靠性評估技術。 本項目將形成以轉向架構架標定試驗臺、結構疲勞試驗系統和材料疲勞試驗系統為主要裝備的關鍵構件載荷譜編譜平臺和多通道高信噪比測試設備為主體的載荷線路測試與評估平臺。    應用范圍： 高速列車車輪、車軸、構架、軸箱、齒輪箱、懸吊螺栓、懸吊支座等走行及懸掛系關鍵零部件的設計及試驗評估。

王湘麟課題組所報道的這種新型溫度敏感的小分子有機發光材料(TPETA,圖1），在室溫至300℃的溫度范圍內具有發光峰可調的特性（幾乎包含整個可見光區域）。基于這種溫度敏感特性，通過精準控制基板加熱溫度與時間，可以得到基于單一材料的白光發光。王湘麟課題組成功制備了單一發光層的白光OLED器件，外量子效率達到3.4%，這是基于單一發光層白光OLED器件達到的最高效率，是有機小分子光電材料領域的重大突破。相比現有技術，其大大節約了原料成本和制作工藝成本，

本發明公開了一種基于二分法的機床加工穩定性邊界快速求解 方法，包括如下步驟:預設參數平面、判穩函數和迭代次數，對參數平面進行初步劃分;利用二維二分法將每個網格再次劃分為更小的子 網格;在每個子網格的頂點利用數值積分法求解判穩函數的函數值， 判斷子網格是否為包含網格;將非包含網格再次劃分并判斷，若仍為 非包含網格，則結束，否則，獲得新包含網格;利用二維二分法將獲 得的所有包含網格劃分為更小的子網格;重復進行判斷及劃分，逐步 逼近 f(x)曲線，直至達到預設迭代次數;=

卡波氏肉瘤病毒，又名人類皰疹病毒8型，是一種重要的人類腫瘤病毒，能導致卡波氏肉瘤和B細胞淋巴瘤等惡性腫瘤。ORF57是KSHV編碼的早期基因，在病毒復制過程中能穩定病毒轉錄的mRNA從而促進病毒復制，是病毒裂解復制過程中的重要功能蛋白。ORF57蛋白半衰期較短，因此維持其穩定性對其發揮功能至關重要。既往報道證實ORF57蛋白通過二聚化而得以穩定，然而ORF57二聚化的詳細生化機制長期沒有得到充分的闡明。該研究利用X射線衍射技術成功解析了ORF57-CTD蛋白3.5?分辨率的二聚體結構和3?分辨率的單體結構，揭示了ORF57-CTD每一個單體球狀核心區域底部都含有一個保守的鋅離子CHCC結合序列并結合一個鋅離子；此外，ORF57-CTD的每個單體N端延伸出一個長臂并包裹住另一個單體核心區域，且兩個單體的核心區域以反向平行的形式相互作用。因此，N端長臂和核心區域的相互作用介導了ORF57的二聚化形成

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