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在人類發展的長河中，細菌感染曾經奪去無數人的生命。自從青 霉素問世以來，大量的抗菌藥物不斷涌現，在細菌感染疾病的治療中 發揮了極大的作用。但是由于抗菌藥物的不合理應用，導致細菌耐藥 頻繁發生，甚至耐藥傾向性產生的速度遠遠超出抗菌藥物的研發速 度。細菌耐藥性已經成為全球嚴重的公共衛生問題。特別是―超級細 菌‖的出現，使人類面臨無藥可用的窘境。因此除了規范抗菌藥物的 使用外，迫切需要開發具有新作用機制并且不受傳統耐藥機制

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。

成果介紹成果依托劉昊和黃成老師團隊研發的低功耗、低成本物聯網信標及網關技術（其中關鍵技術已通過論文發表于物聯網領域頂級期刊）。當前，在武漢緊急部署的方艙醫院場地規模較大、病員數量較多，而醫護人員及醫療設備較少。產品部署于方艙醫院中，能夠實現對佩戴定位標簽的人員或安裝標簽的醫療設備高精度實時定位。定位數據通過物聯網網關傳送至云平臺，可通過多種渠道進行監測和信息查看。能為方艙醫院患者、醫護人員及醫療設備的管理提供可視化平臺，并大幅提高方艙醫院的管理效率。技術創新點及參數系統能夠監測院內病人在活動區域范圍內的實時位置及運動軌跡，并提供越界報警等信息服務；能夠實時統計方艙醫院各類型人員數量及區域分布；在院內病員遇到突發情況時，可通過佩戴的定位標簽實現一鍵呼叫；可對院內安裝定位標簽的醫療設備進行資產追蹤及管理；也能夠對院內巡檢人員進行到訪區域及時間管理。市場前景該產品已緊急發往武漢方艙醫院，部署后可以實現醫院內人員及物資的實時定位及動態管理。

本技術充分利用材料中的可配位基團，如腈基 (C≡N) 、酯基 (O=C-0) ，同金屬陽離子進 行配位交聯，創建了一個新的非共價鍵交聯的網絡體系。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，因此通過配位交聯所獲得的材料的力學性能優于通過氫鍵組裝的橡膠 材料；由于配位鍵的鍵能低于共價鍵，可以在一定情況下破壞配位交聯而不影響聚合物材料的 主鏈結構；配位鍵具有電、磁特性及非線性光學特性，通過選擇不同配位數和配位方式的金屬 離子，調節金屬離子的濃度，改變加工溫度和時間等方法控制聚合物的交聯程度和交聯密度， 實現了聚合物微觀結構和材料最終使用性能按需要進行調控；金屬離子同橡膠材料的配位是直 接在材料加工過程中一步實現，工藝簡單；這種配位交聯橡膠的添加劑和加工過程也無污染， 且幾乎不需要其他助劑，是一種環境友好的高性能、多功能材料，降低了對環境的污染和產品 的成本。無炭黑添加的配位交聯NBR的拉伸強度可超過60MPa，伸長率達到1000﹪，遠遠優于 硫磺交聯、炭黑補強的NBR (拉伸強度通常為20Mpa，伸長率<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，例如更加優良的耐油性及同金屬材料很好的粘接性 等。這些結果表明金屬配位交聯的綠色橡膠具有很高的實用價值和廣闊的應用前景。

研制一種振動式電脈沖沉積裝置，可以在空氣中直接在金屬及合金表面沉積厚度達100mm的鋁化物微晶涂層。涂層表面光滑，具有微晶結構，涂層與基體具有冶金結合。涂層具有優異的抗氧化、抗硫化性能和耐磨損性能。操作簡便，既可以手工操作，也可以實現機械化涂覆。在Cr5Mo、Cr9Mo及不銹鋼表面沉積了厚度達100mm的鋁化物微晶涂層，具有優異的抗氧化、抗硫化性能和耐磨損性能。可獲得厚度達100mm的鋁化物微晶涂層，具有優異的抗氧化、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：本實用新型公開了一種基于物聯網的門禁系統,其包括處理系統,以及與處理系統相連接的移動終端、數字鍵盤、第一音頻模塊、第一指紋模塊和門鎖控制器,處理系統、第一音頻模塊和第一指紋模塊設置在門禁處。本實用新型根據不同的通信方式的通信距離進行數據傳輸,通過藍牙或WiFi形式將驗證碼下發,并在下發驗證碼前驗證指紋信息和音頻信息,確保驗證碼持有人不是外來人員；同時處理系統下發的驗證碼具有一次性,單次使用后便失效,保證密碼難以被復制,提高門禁系統的安全性。市場前景分析：本實用新型根據不同的通信方式的通信距離進行數據傳輸,通過藍牙或WiFi形式將驗證碼下發,并在下發驗證碼前驗證指紋信息和音頻信息,確保驗證碼持有人不是外來人員；同時處理系統下發的驗證碼具有一次性,單次使用后便失效,保證密碼難以被復制,提高門禁系統的安全性。與同類成果相比的優勢分析：國內領先

本發明涉及一種化合物在治療肺癌中的應用。肺癌是全世界發病率和病死率最高的惡性腫瘤，5年生存率僅為16.8％，2010年肺癌的發病率和病死率居我國所有惡性腫瘤之首。非小細胞肺癌(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。而小細胞肺癌約占15％左右。/line目前根據肺癌的類型有不同的藥物用于治療，對于非小細胞肺癌，既有生物藥物如Bevacizumab、Ramucirumab、Pembrolizumab、Necitumumab、Nivolumab等被廣泛使用，又有化學小分子藥物被使用；對于小細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胞肺癌的治療。但是很顯然這是一個遠未被滿足的領域，針對肺癌的新藥研發依然是一個熱點。本發明的目的是提供一種化合物在制備抗肺癌藥物中的應用。

“智能物聯大數據分析決策系統”是以復雜裝備及過程在工程現場的指揮決 策為需求、以對大規模運行工況進行智能化分析與決策作為切入點、以對使用先 進物聯手段獲取到的裝備過程運行監測數據進行采集、處理、分析、呈現、交互 等為途徑，完成了 “大規模的系統裝備運行監測數據的完整實時存儲與檢索”“大 數據環境下運行監測數據的智能分布式交互處理”“利用運行監測數據深度解析 直觀呈現系統裝備運行狀況”“具有多層級特征的系統裝備運行監測數據的云架 構服務平臺”等系統性研究，研發了一系列具有自主知識產權的智能物聯大數據 分析決策關鍵技術，以此為基礎申請了 53項發明專利（其中授權21項），發展 成為了相應的方法體系，并在航天測試發射任務、智能消防綜合服務、熱軋無人 化行車生產、機電設備安裝調試及運維等多類對象及場景中進行了指揮控制、在 線監測、診斷評估、決策支持等方面的系統級應用。成果針對系統裝備運行提供了智能化的決策和監控手段，為系統裝備運行工 況監測和運行機理認識和發現形成了完備的數據基礎和先進的技術支撐。