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在人類發(fā)展的長(zhǎng)河中，細(xì)菌感染曾經(jīng)奪去無(wú)數(shù)人的生命。自從青 霉素問(wèn)世以來(lái)，大量的抗菌藥物不斷涌現(xiàn)，在細(xì)菌感染疾病的治療中 發(fā)揮了極大的作用。但是由于抗菌藥物的不合理應(yīng)用，導(dǎo)致細(xì)菌耐藥 頻繁發(fā)生，甚至耐藥傾向性產(chǎn)生的速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出抗菌藥物的研發(fā)速 度。細(xì)菌耐藥性已經(jīng)成為全球嚴(yán)重的公共衛(wèi)生問(wèn)題。特別是―超級(jí)細(xì) 菌‖的出現(xiàn)，使人類面臨無(wú)藥可用的窘境。因此除了規(guī)范抗菌藥物的 使用外，迫切需要開(kāi)發(fā)具有新作用機(jī)制并且不受傳統(tǒng)耐藥機(jī)制

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于開(kāi)槽結(jié)構(gòu)的四分之一模基片集成波導(dǎo)濾波器，包括四分之一模基片集成波導(dǎo)弧形腔，四分之一模基片集成波導(dǎo)弧形腔通過(guò)基片集成波導(dǎo)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(dǎo)弧形腔包括介質(zhì)基片，介質(zhì)基片的上表面設(shè)有上金屬層，介質(zhì)基片的下表面設(shè)有下金屬層，介質(zhì)基片中沿四分之一模基片集成波導(dǎo)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(fā)明相對(duì)于傳統(tǒng)的基片集成波導(dǎo)圓形腔有效實(shí)現(xiàn)了小型化。并且，相對(duì)于傳統(tǒng)的多層結(jié)構(gòu)，本發(fā)明結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，加工方便。此外，相對(duì)于傳統(tǒng)的微帶結(jié)構(gòu)，本發(fā)明的濾波器品質(zhì)因數(shù)高，損耗小。

導(dǎo)讀東北電力大學(xué)和長(zhǎng)春理工大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)并實(shí)現(xiàn)一種結(jié)合腦電圖源成像(ESI)技術(shù)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)的新方法，以對(duì)運(yùn)動(dòng)想象(MI)任務(wù)進(jìn)行分類。ESI技術(shù)采用邊界元法(BEM)和加權(quán)最小范數(shù)估計(jì)(WMNE)分別解決EEG的正向和逆向問(wèn)題。然后在運(yùn)動(dòng)皮層中創(chuàng)建十個(gè)scout來(lái)選擇感興趣的區(qū)域(ROI)。研究者使用Morlet小波方法從scout的時(shí)間序列中提取特征。最后，使用CNN對(duì)MI任務(wù)進(jìn)行分類。實(shí)驗(yàn)結(jié)果:在Physionet數(shù)據(jù)庫(kù)上的整體平均準(zhǔn)確率達(dá)到94.5%，分別對(duì)左拳頭、右拳頭、雙拳和雙腳的單個(gè)準(zhǔn)確率達(dá)到95.3%、93.3%、93.6%、96%，采用十倍交叉驗(yàn)證進(jìn)行驗(yàn)證。研究人員表示，他們的研究成果與最先進(jìn)的MI分類方法的結(jié)果相比，總體分類增加了14.4%。研究者為驗(yàn)證方法的有效性，加入了4個(gè)新的受試者進(jìn)行驗(yàn)證，發(fā)現(xiàn)總體平均準(zhǔn)確率為92.5%。此外，全局分類器適應(yīng)單一對(duì)象，整體平均準(zhǔn)確率提高到94.54%。研究者表示，他們提出的結(jié)合scout ESI和CNN的方法，提高了腦電解碼四類MI任務(wù)的BCI性能。系統(tǒng)框架圖1 系統(tǒng)框架圖系統(tǒng)框架如圖1所示。原始數(shù)據(jù)來(lái)自國(guó)際10-10系統(tǒng)的64個(gè)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(gè)樣本的速度采集。根據(jù)國(guó)際10-10系統(tǒng)從64個(gè)通道采集原始腦電圖，并使用BCI2000系統(tǒng)進(jìn)行記錄。記錄的數(shù)據(jù)被分為四個(gè)獨(dú)立MI任務(wù)包括左拳MI,右拳MI,雙拳MI和雙腳MI。首先，由于ERD在執(zhí)行運(yùn)動(dòng)想象時(shí)在alpha和beta中不同，因此使用FIR濾波器對(duì)EEG進(jìn)行了8 Hz至30 Hz的帶通濾波。然后，通過(guò)計(jì)算包含正問(wèn)題和逆問(wèn)題的源，將傳感器空間的活動(dòng)轉(zhuǎn)化為源空間的活動(dòng)。接下來(lái)，創(chuàng)建scout并提取特征。研究者在運(yùn)動(dòng)皮層中創(chuàng)建了10個(gè)scout，因?yàn)槲覀冎魂P(guān)心與運(yùn)動(dòng)相關(guān)的活動(dòng)。十個(gè)scout中的每一個(gè)都代表了可用源空間中的一個(gè)感興趣的區(qū)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L(zhǎng)1、L2、L3、L4、L5，右腦的scout稱為R1、R2、R3、R4、R5。利用JTFA從10個(gè)scout的源時(shí)間序列中提取特征。最后，利用CNN對(duì)時(shí)頻圖進(jìn)行分離并進(jìn)行分類。實(shí)驗(yàn)在實(shí)驗(yàn)中，研究人員僅使用了隨機(jī)選擇的十個(gè)受試者的MI trail (S5，S6，S7，S8，S9，S10，S11，S12，S13，S14)。這里用于分析的數(shù)據(jù)集包含每個(gè)受試者84次試驗(yàn)，每一類包含21次試驗(yàn)。在記錄64通道腦電圖時(shí)，受試者執(zhí)行了不同的運(yùn)動(dòng)想象任務(wù)。每個(gè)受試者針對(duì)以下四個(gè)任務(wù)中的每一個(gè)執(zhí)行了3輪21試驗(yàn)：當(dāng)目標(biāo)出現(xiàn)在屏幕左側(cè)時(shí)，受試者想象打開(kāi)和合上相應(yīng)的拳頭，直到目標(biāo)消失。然后受試者放松。當(dāng)目標(biāo)出現(xiàn)在屏幕的右側(cè)時(shí)，受試者想象打開(kāi)和合上相應(yīng)的拳頭，直到目標(biāo)消失。然后受試者放松。當(dāng)目標(biāo)出現(xiàn)在屏幕頂部時(shí)，受試者想象打開(kāi)和合上雙手的拳頭，直到目標(biāo)消失。然后受試者放松。當(dāng)目標(biāo)出現(xiàn)在屏幕底部時(shí)，目標(biāo)會(huì)想象雙腳張開(kāi)和合攏，直到目標(biāo)消失。然后受試者放松。為了統(tǒng)一數(shù)據(jù)維數(shù)，研究者選擇了4s的數(shù)據(jù)，因?yàn)槊看蜗胂笕蝿?wù)的執(zhí)行時(shí)間都在4s左右。此外，腦電圖任務(wù)是分開(kāi)的，研究人員在實(shí)驗(yàn)中將左拳，右拳，雙拳和雙腳MI任務(wù)分別稱為T1，T2，T3和T4。圖2 scout命名左右運(yùn)動(dòng)想象的scout分別命名為L(zhǎng)1、L2、L3、L4、L5、R1、R2、R3、R4、R5，如圖2所示。10個(gè)scout每一個(gè)都被擴(kuò)展到40個(gè)頂點(diǎn)，每個(gè)頂點(diǎn)只有一個(gè)源。L1區(qū)域?qū)?yīng)40個(gè)信號(hào)，其他scout也一樣。在計(jì)算了來(lái)源后，研究者在運(yùn)動(dòng)皮層中創(chuàng)建了十個(gè)scout，如圖3所示。圖3 創(chuàng)建10個(gè)scout使用ESI計(jì)算十個(gè)受試者(S5、S6、S7、S8、S9、S10、S11、S12、S13、S14)每次試驗(yàn)的四個(gè)任務(wù)(T1、T2、T3、T4)的源。對(duì)于這四項(xiàng)任務(wù)中的每一項(xiàng)，每個(gè)受試者每次都要進(jìn)行7次測(cè)試(#1，#2，#3，#4，#5，#6，#7)。展示了第一個(gè)步的10個(gè)被試的10個(gè)scout的4項(xiàng)任務(wù)的來(lái)源。然后提取10個(gè)scout的時(shí)間序列進(jìn)行進(jìn)一步分析。特征提取在計(jì)算源之后，研究人員在運(yùn)動(dòng)皮層中創(chuàng)建了包含40個(gè)源的10個(gè)scout，并提取了scout的時(shí)間序列。如圖4所示為提取R5 scout時(shí)間序列作為示例。圖的右邊顯示了R5 scout的時(shí)間序列。本文利用小波變換從scout時(shí)間序列中提取特征。圖4 提取R5 scout時(shí)間序列作為示例在這項(xiàng)研究中，研究者提出利用CNN來(lái)解決運(yùn)動(dòng)想象任務(wù)分類的問(wèn)題。該模型基于Schirrmeister等提出的Deep ConvNet架構(gòu)，該網(wǎng)絡(luò)模型由一個(gè)六層卷積網(wǎng)絡(luò)組成，其中兩個(gè)最大池層和三個(gè)全連接層，如圖5所示。圖5對(duì)于Physionet數(shù)據(jù)庫(kù)，研究者首先采用Deep ConvNet架構(gòu)，包括四個(gè)卷積層、四個(gè)最大池層和一個(gè)全連接層。在實(shí)驗(yàn)中，研究者依據(jù)經(jīng)驗(yàn)使用兩個(gè)最大池化層。并嘗試了不同數(shù)量的卷積層和完全連接層。時(shí)頻圖利用Morlet小波方法得到了scout的特征。對(duì)于每個(gè)任務(wù)，R5 scout的時(shí)頻圖如圖6所示。包含時(shí)間和頻率互補(bǔ)的時(shí)頻分析方法提供了時(shí)域和頻域的聯(lián)合分布信息，清晰地描述了信號(hào)頻率與時(shí)間的關(guān)系。圖6 R5 scout的時(shí)頻圖顯然，只有部分時(shí)頻映射是紅色的，表明每個(gè)任務(wù)只對(duì)特定的頻率和時(shí)間敏感。由于圖的數(shù)量比較大，研究者使用CNN來(lái)選擇和學(xué)習(xí)這些圖中最基本的特征。研究人員隨機(jī)選擇了幾個(gè)樣本，并將一些特征圖可視化，作為MI任務(wù)的學(xué)習(xí)表示，如圖7所示。圖7為了獲得有效的結(jié)果，將數(shù)據(jù)集分為90％作為訓(xùn)練集，其余10％作為測(cè)試集。首先，將十個(gè)受試者的數(shù)據(jù)集（總共19320個(gè)樣本）分為17388個(gè)樣本以訓(xùn)練所提出的CNN模型，以及1932個(gè)樣本以驗(yàn)證模型的有效性。在實(shí)驗(yàn)中，研究者還選擇了另外四個(gè)受試者的數(shù)據(jù)集以增加數(shù)據(jù)集的規(guī)模(27048個(gè)樣本)，其中24343個(gè)樣本是訓(xùn)練集，其他樣本是測(cè)試集。在選定的scout上對(duì)所提出的CNN架構(gòu)進(jìn)行了十次訓(xùn)練和測(cè)試，以驗(yàn)證所提出模型的魯棒性。圖8(a)顯示了10個(gè)scout中每個(gè)的全局平均精度。圖8 統(tǒng)計(jì)結(jié)果R5的全局平均精度最高，達(dá)到94.5%，而L2的全局平均精度最低，為91.3%。對(duì)應(yīng)L1、L3、L4、L5、R1、R2、R3、R4的整體準(zhǔn)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(biāo)準(zhǔn)差均在0.20%以下。圖8(b)顯示了十個(gè)scout中每個(gè)scout四個(gè)MI任務(wù)的組級(jí)統(tǒng)計(jì)結(jié)果及其標(biāo)準(zhǔn)差。一般來(lái)說(shuō)，R5表現(xiàn)的要比其他的好，而L2在迭代2000中表現(xiàn)最差。標(biāo)準(zhǔn)差較小，說(shuō)明這些精度更接近平均值且穩(wěn)定。圖9 統(tǒng)計(jì)結(jié)果圖9(a)顯示了帶有標(biāo)準(zhǔn)差的混淆矩陣，說(shuō)明了group level分類結(jié)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(gè)MI任務(wù)中的每一個(gè)都如圖9(b)所示。通過(guò)改變訓(xùn)練集和測(cè)試集順序的10次試驗(yàn)，確定了scoutR5的性能，結(jié)果如圖10(a)和(b)所示。在10次試驗(yàn)中，scout R5的T1、T2、T3、T4的平均準(zhǔn)確率分別為93.3%、93.8%、94.2%、94.1%。換句話說(shuō)，四個(gè)任務(wù)中每一個(gè)的平均準(zhǔn)確率都超過(guò)了93%。全局平均準(zhǔn)確率為93.7%。10次試驗(yàn)結(jié)果表明，該方法對(duì)scout R5的分類效果較好。從以上結(jié)果可以清楚地看出，R5 scout在四種MI任務(wù)的分類中扮演著最重要的角色。因此，選擇R5對(duì)四個(gè)MI任務(wù)進(jìn)行分類。圖 10圖11. (a)是不同模型的全局平均準(zhǔn)確性的比較。可以發(fā)現(xiàn)，該研究提出的模型可以達(dá)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(xiàn)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(hào)T4的精度比較。圖11 不同模型的精度比較結(jié)論東北電力大學(xué)和長(zhǎng)春理工大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)并實(shí)現(xiàn)一種結(jié)合腦電圖源成像(ESI)技術(shù)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)的新方法。該方法可以對(duì)運(yùn)動(dòng)想象(MI)任務(wù)進(jìn)行分類。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，他們的研究成果與最先進(jìn)的MI分類方法的結(jié)果相比，總體分類增加了14.4%。研究者加入了4個(gè)新的受試者進(jìn)行驗(yàn)證來(lái)驗(yàn)證方法的有效性。研究者表示，他們提出的結(jié)合scout ESI和CNN的方法，提高了腦電解碼四類MI任務(wù)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(jī)械機(jī)電液一體化系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)性能匹配方法與分析軟件（以下簡(jiǎn)稱為軟件）， 能夠根據(jù)用戶對(duì)工程機(jī)械整機(jī)動(dòng)力配件的選型，自動(dòng)組成整機(jī)系統(tǒng)模型，并預(yù)測(cè)工程機(jī) 械整機(jī)運(yùn)行時(shí)的性能以及各配件的功率輸出和發(fā)熱情況。該軟件可應(yīng)用于工程機(jī)械產(chǎn)品 開(kāi)發(fā)的各個(gè)階段如參數(shù)選型，性能匹配、故障診斷、實(shí)驗(yàn)輔助等，并已成功應(yīng)用于山推 工程機(jī)械股份有限公司的新產(chǎn)品開(kāi)發(fā)中。 技術(shù)特點(diǎn)： (1) 機(jī)電液熱融合建模，理論定位高級(jí)。軟件以預(yù)制的機(jī)電液零部件模塊模型為基 礎(chǔ)，可快速地、精細(xì)化地實(shí)現(xiàn)極端工況條件下機(jī)電液融合模型。 (2) 一體化的系統(tǒng)分析，問(wèn)題覆蓋面廣。軟件綜合多種軟件資源，對(duì)特定工程機(jī)械 機(jī)型的核心動(dòng)力系統(tǒng)，可實(shí)現(xiàn)任意節(jié)點(diǎn)輸出的、圖解化的、基于機(jī)械系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)結(jié) 果的系統(tǒng)分析。 (3) 機(jī)型軟件快速開(kāi)發(fā)，面向用戶需求。軟件可針對(duì)牽引底盤和非牽引底盤，快速 開(kāi)發(fā)出面向特定工程機(jī)械機(jī)型的機(jī)電液一體化性能分析軟件。 (4) 功能契合實(shí)際需要，適用范圍廣泛。適用于工程機(jī)械各個(gè)技術(shù)階段的參數(shù)選型、 性能匹配、故障診斷、以及實(shí)驗(yàn)輔助。

成果介紹成果依托劉昊和黃成老師團(tuán)隊(duì)研發(fā)的低功耗、低成本物聯(lián)網(wǎng)信標(biāo)及網(wǎng)關(guān)技術(shù)（其中關(guān)鍵技術(shù)已通過(guò)論文發(fā)表于物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域頂級(jí)期刊）。當(dāng)前，在武漢緊急部署的方艙醫(yī)院場(chǎng)地規(guī)模較大、病員數(shù)量較多，而醫(yī)護(hù)人員及醫(yī)療設(shè)備較少。產(chǎn)品部署于方艙醫(yī)院中，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)佩戴定位標(biāo)簽的人員或安裝標(biāo)簽的醫(yī)療設(shè)備高精度實(shí)時(shí)定位。定位數(shù)據(jù)通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)傳送至云平臺(tái)，可通過(guò)多種渠道進(jìn)行監(jiān)測(cè)和信息查看。能為方艙醫(yī)院患者、醫(yī)護(hù)人員及醫(yī)療設(shè)備的管理提供可視化平臺(tái)，并大幅提高方艙醫(yī)院的管理效率。技術(shù)創(chuàng)新點(diǎn)及參數(shù)系統(tǒng)能夠監(jiān)測(cè)院內(nèi)病人在活動(dòng)區(qū)域范圍內(nèi)的實(shí)時(shí)位置及運(yùn)動(dòng)軌跡，并提供越界報(bào)警等信息服務(wù)；能夠?qū)崟r(shí)統(tǒng)計(jì)方艙醫(yī)院各類型人員數(shù)量及區(qū)域分布；在院內(nèi)病員遇到突發(fā)情況時(shí)，可通過(guò)佩戴的定位標(biāo)簽實(shí)現(xiàn)一鍵呼叫；可對(duì)院內(nèi)安裝定位標(biāo)簽的醫(yī)療設(shè)備進(jìn)行資產(chǎn)追蹤及管理；也能夠?qū)υ簝?nèi)巡檢人員進(jìn)行到訪區(qū)域及時(shí)間管理。市場(chǎng)前景該產(chǎn)品已緊急發(fā)往武漢方艙醫(yī)院，部署后可以實(shí)現(xiàn)醫(yī)院內(nèi)人員及物資的實(shí)時(shí)定位及動(dòng)態(tài)管理。

本技術(shù)充分利用材料中的可配位基團(tuán)，如腈基 (C≡N) 、酯基 (O=C-0) ，同金屬陽(yáng)離子進(jìn) 行配位交聯(lián)，創(chuàng)建了一個(gè)新的非共價(jià)鍵交聯(lián)的網(wǎng)絡(luò)體系。由于金屬配位的鍵能高于氫鍵鍵能， 而且變化范圍也比較大，因此通過(guò)配位交聯(lián)所獲得的材料的力學(xué)性能優(yōu)于通過(guò)氫鍵組裝的橡膠 材料；由于配位鍵的鍵能低于共價(jià)鍵，可以在一定情況下破壞配位交聯(lián)而不影響聚合物材料的 主鏈結(jié)構(gòu)；配位鍵具有電、磁特性及非線性光學(xué)特性，通過(guò)選擇不同配位數(shù)和配位方式的金屬 離子，調(diào)節(jié)金屬離子的濃度，改變加工溫度和時(shí)間等方法控制聚合物的交聯(lián)程度和交聯(lián)密度， 實(shí)現(xiàn)了聚合物微觀結(jié)構(gòu)和材料最終使用性能按需要進(jìn)行調(diào)控；金屬離子同橡膠材料的配位是直 接在材料加工過(guò)程中一步實(shí)現(xiàn)，工藝簡(jiǎn)單；這種配位交聯(lián)橡膠的添加劑和加工過(guò)程也無(wú)污染， 且?guī)缀醪恍枰渌鷦且环N環(huán)境友好的高性能、多功能材料，降低了對(duì)環(huán)境的污染和產(chǎn)品 的成本。無(wú)炭黑添加的配位交聯(lián)NBR的拉伸強(qiáng)度可超過(guò)60MPa，伸長(zhǎng)率達(dá)到1000﹪，遠(yuǎn)遠(yuǎn)優(yōu)于 硫磺交聯(lián)、炭黑補(bǔ)強(qiáng)的NBR (拉伸強(qiáng)度通常為20Mpa，伸長(zhǎng)率<500%) 。而且由于金屬離子的引 入，橡膠材料也具有了一些特殊的性能，例如更加優(yōu)良的耐油性及同金屬材料很好的粘接性 等。這些結(jié)果表明金屬配位交聯(lián)的綠色橡膠具有很高的實(shí)用價(jià)值和廣闊的應(yīng)用前景。

研制一種振動(dòng)式電脈沖沉積裝置，可以在空氣中直接在金屬及合金表面沉積厚度達(dá)100mm的鋁化物微晶涂層。涂層表面光滑，具有微晶結(jié)構(gòu)，涂層與基體具有冶金結(jié)合。涂層具有優(yōu)異的抗氧化、抗硫化性能和耐磨損性能。操作簡(jiǎn)便，既可以手工操作，也可以實(shí)現(xiàn)機(jī)械化涂覆。在Cr5Mo、Cr9Mo及不銹鋼表面沉積了厚度達(dá)100mm的鋁化物微晶涂層，具有優(yōu)異的抗氧化、抗硫化性能和耐磨損性能。可獲得厚度達(dá)100mm的鋁化物微晶涂層，具有優(yōu)異的抗氧化、抗硫化性能和耐磨損性能。可以在空氣中直接涂覆。

成果描述：本實(shí)用新型公開(kāi)了一種基于物聯(lián)網(wǎng)的門禁系統(tǒng),其包括處理系統(tǒng),以及與處理系統(tǒng)相連接的移動(dòng)終端、數(shù)字鍵盤、第一音頻模塊、第一指紋模塊和門鎖控制器,處理系統(tǒng)、第一音頻模塊和第一指紋模塊設(shè)置在門禁處。本實(shí)用新型根據(jù)不同的通信方式的通信距離進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸,通過(guò)藍(lán)牙或WiFi形式將驗(yàn)證碼下發(fā),并在下發(fā)驗(yàn)證碼前驗(yàn)證指紋信息和音頻信息,確保驗(yàn)證碼持有人不是外來(lái)人員；同時(shí)處理系統(tǒng)下發(fā)的驗(yàn)證碼具有一次性,單次使用后便失效,保證密碼難以被復(fù)制,提高門禁系統(tǒng)的安全性。市場(chǎng)前景分析：本實(shí)用新型根據(jù)不同的通信方式的通信距離進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸,通過(guò)藍(lán)牙或WiFi形式將驗(yàn)證碼下發(fā),并在下發(fā)驗(yàn)證碼前驗(yàn)證指紋信息和音頻信息,確保驗(yàn)證碼持有人不是外來(lái)人員；同時(shí)處理系統(tǒng)下發(fā)的驗(yàn)證碼具有一次性,單次使用后便失效,保證密碼難以被復(fù)制,提高門禁系統(tǒng)的安全性。與同類成果相比的優(yōu)勢(shì)分析：國(guó)內(nèi)領(lǐng)先

本發(fā)明涉及一種化合物在治療肺癌中的應(yīng)用。肺癌是全世界發(fā)病率和病死率最高的惡性腫瘤，5年生存率僅為16.8％，2010年肺癌的發(fā)病率和病死率居我國(guó)所有惡性腫瘤之首。非小細(xì)胞肺癌(NSCLC)約占所有肺癌病理類型中的85％，而其中>70％的患者確診時(shí)已處晚期，全身化療一直是這部分患者的主要治療選擇。而小細(xì)胞肺癌約占15％左右。/line目前根據(jù)肺癌的類型有不同的藥物用于治療，對(duì)于非小細(xì)胞肺癌，既有生物藥物如Bevacizumab、Ramucirumab、Pembrolizumab、Necitumumab、Nivolumab等被廣泛使用，又有化學(xué)小分子藥物被使用；對(duì)于小細(xì)胞肺癌使用的藥物主要以與DNA相互作用的分子為主，另外被用于治療非小細(xì)胞肺癌的二氫葉酸還原酶抑制劑和mTOR的抑制劑同樣被用于小細(xì)胞肺癌的治療。但是很顯然這是一個(gè)遠(yuǎn)未被滿足的領(lǐng)域，針對(duì)肺癌的新藥研發(fā)依然是一個(gè)熱點(diǎn)。本發(fā)明的目的是提供一種化合物在制備抗肺癌藥物中的應(yīng)用。

“智能物聯(lián)大數(shù)據(jù)分析決策系統(tǒng)”是以復(fù)雜裝備及過(guò)程在工程現(xiàn)場(chǎng)的指揮決 策為需求、以對(duì)大規(guī)模運(yùn)行工況進(jìn)行智能化分析與決策作為切入點(diǎn)、以對(duì)使用先 進(jìn)物聯(lián)手段獲取到的裝備過(guò)程運(yùn)行監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、處理、分析、呈現(xiàn)、交互 等為途徑，完成了 “大規(guī)模的系統(tǒng)裝備運(yùn)行監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的完整實(shí)時(shí)存儲(chǔ)與檢索”“大 數(shù)據(jù)環(huán)境下運(yùn)行監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的智能分布式交互處理”“利用運(yùn)行監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)深度解析 直觀呈現(xiàn)系統(tǒng)裝備運(yùn)行狀況”“具有多層級(jí)特征的系統(tǒng)裝備運(yùn)行監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的云架 構(gòu)服務(wù)平臺(tái)”等系統(tǒng)性研究，研發(fā)了一系列具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的智能物聯(lián)大數(shù)據(jù) 分析決策關(guān)鍵技術(shù)，以此為基礎(chǔ)申請(qǐng)了 53項(xiàng)發(fā)明專利（其中授權(quán)21項(xiàng)），發(fā)展 成為了相應(yīng)的方法體系，并在航天測(cè)試發(fā)射任務(wù)、智能消防綜合服務(wù)、熱軋無(wú)人 化行車生產(chǎn)、機(jī)電設(shè)備安裝調(diào)試及運(yùn)維等多類對(duì)象及場(chǎng)景中進(jìn)行了指揮控制、在 線監(jiān)測(cè)、診斷評(píng)估、決策支持等方面的系統(tǒng)級(jí)應(yīng)用。成果針對(duì)系統(tǒng)裝備運(yùn)行提供了智能化的決策和監(jiān)控手段，為系統(tǒng)裝備運(yùn)行工 況監(jiān)測(cè)和運(yùn)行機(jī)理認(rèn)識(shí)和發(fā)現(xiàn)形成了完備的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)和先進(jìn)的技術(shù)支撐。