新葡京娱乐场-大陆娱乐场开户注册

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?；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。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。

我國每年城市生活垃圾清運量超過 2 億噸，且每年增長約 8%-10%，到 2020 年預計可達 2.5 億噸，中國城市生活垃圾無害化處理能力逐年提高，官方數據顯 示 2016 年大中城市生活垃圾無害化率已超過 90%，但我國農村部分，無害化率 僅為 60%。垃圾處理面臨占用土地、資源浪費、環境污染等問題。當前我國城市 垃圾處理仍然以填埋為主，但以焚燒技術為代表的能源化利用技術增長很快。該 技術伴隨著設備投資高、產生強致癌劇毒物質、重金屬污染、工藝優化不足等缺 陷，急需探尋其他方法。該項技術利用氣化熔融技術原理，對垃圾進行減容減量 處理，處理后體積減小 90%以上，大大降低填埋場的壓力。氣化熔融技術真正做 到垃圾的無害化處理，可以做到二噁英、重金屬污染物的超低排放，環保性能大 大優于目前的垃圾焚燒技術，消除公眾抵觸情緒，易于推廣。

通過超高真空分子束外延技術，在SrTiO3襯底上成功制備出宏觀尺度的單原胞層（厚度小于1納米）高溫超導體FeSe與FeTe0.5Se0.5單晶薄膜，其超導轉變溫度大約在60 K左右，并通過原位掃描隧道顯微鏡和隧道譜技術對其中的超導配對機制進行了深入研究。?? 原位掃描隧道顯微鏡觀測表明沉積的Fe原子處于薄膜上層的Te/Se原子間隙處。由于沉積密度極低，Fe原子以孤立吸附原子形式存在，且吸附位附近無近鄰Fe原子團簇。系統的原位超高真空（~10-10 mbar）掃描隧道譜實驗發現，對特定的吸附原子/單層FeSe（FeTe0.5Se0.5）耦合強度[數量占比約13% (15%)]，Fe吸附原子上可觀測到尖銳的零能電導峰（圖1）。該電導峰緊密分布在吸附原子附近，衰減長度~3 A，且遠離吸附原子時不劈裂。變溫實驗表明，零能電導峰在遠低于超導轉變溫度時即消失，可初步排除Kondo效應、常規雜質散射態等解釋（圖2A和圖2B）。進一步的控制實驗和分析顯示，零能電導峰半高寬嚴格由溫度和儀器展寬限制、在近鄰雙Fe原子情形不劈裂、服從馬約拉納標度方程，這些結果均與馬約拉納零能模的唯象學特征吻合（圖2C-圖2G）。對沉積于單層FeSe薄膜與FeTe0.5Se0.5薄膜上的Fe吸附原子，結果基本相同。相比于單層FeSe，統計結果表明單層FeTe0.5Se0.5上Fe吸附原子中觀測到零能束縛態的幾率更高且信號更強。波士頓學院汪自強教授和合作者曾在理論上提出，無外加磁場時，強自旋-軌道耦合s波超導體間隙磁雜質可產生量子反常磁通渦旋。理論上如果單層FeSe和FeTe0.5Se0.5由于空間反演對稱破缺而具有較強的Rashba自旋-軌道耦合, Fe原子的磁矩局域破壞時間反演對稱，可以使量子反常渦旋“承載”馬約拉納零能模。對單層FeSe和FeTe0.5Se0.5有些理論也預測存在拓撲非平庸相。在二維拓撲超導體中，馬約拉納零能模也會產生于Fe原子誘導的量子反常渦旋中的束縛態。因此，實驗中觀測到的零能電導峰可歸因于Fe吸附原子引起的局域量子反常渦旋。更深入、具體的理解還有待于進一步的實驗和理論探索。這一工作將探索馬約拉納零能模的超導材料從三維拓展到二維、從低溫超導拓展到超過40 K超導轉變溫度的高溫超導體系，同時無需外加磁場，觀測到的零能束縛態原則上可操縱、“存活”溫度明顯提升。這些優勢為未來實現可應用的拓撲量子比特提供了可能的方案。

通過多年集中攻關，針對性地解決了生物質氣化轉化效率低、焦油、粉塵污染等問題。開發了較空氣氣化、 氧氣氣化等技術具有明顯優勢的秸稈等氧氣—水蒸氣聯合氣化裝置及工藝，大幅促進了氫氣、碳氫化合物的生成。整個系統實現了高品質富氫燃氣大規模生產、余熱利用、基于焦油完全轉化利用的污染物零排放。目前整套技術已經在研發建設的秸稈處理量 1t/天氣化系統上完成調試，正在進行系統大型化、集成化、工程化研究。

本發明公開了一種熱沖壓件獲得強塑性能差異化分布的方法及 裝置，采用冷氣流和熱氣流分別作用在淬火件的強度增強區和塑性增 強區，所述熱氣流的作用是在配分溫度范圍內和配分時間范圍內進行， 以使碳由馬氏體向殘余奧氏體擴散，從而使淬火件中殘余奧氏體穩定 化，進而使塑性增強區在使用溫度范圍內為馬氏體和殘余奧氏體混合 組織；所述冷氣流用于使淬火件中殘余奧氏體繼續轉變為馬氏體，使 強度增強區在使用溫度范圍內為馬氏體組織。本發明還提供了一種實 現如上方法的裝置，其包括熱沖壓件固定單元和熱氣流封閉單元。本 發明方法和裝置能提高熱沖壓件的強塑力學性能，簡單、有效實現熱 沖壓件強塑性能差異化分布。

12月10-12日來自全國各地的委員代表齊聚粵港澳大灣區核心海濱城市-珠海出席2021年度工作會議。本次大會由全國顆粒表征與分檢及篩網標委會顆粒分技術委員會主辦，珠海真理光學儀器有限公司負責承辦。