葡京娱乐场-富盈娱乐场开户_百家乐试玩_sz全讯网网址xb112 (中国)·官方网站

青白散對慢性軟組織損傷大鼠骨骼肌Ⅰ、Ⅲ型膠原蛋白表達的影響

當歸，主產于甘肅東南部，其根可入藥，早在數千年前就已經被人們作為滋補、造血、抗炎的良藥，隨著現代植物化學和藥理學的不斷發展，發現其根的主要活性成分是多糖（Carbohyd. Polym., 2012, 89,713–722）。研究表明當歸多糖具有造血刺激、免疫調節、抗腫瘤、抗氧化、抗糖尿病等多種生物活性，同時還能起到保護胃腸道和肝臟的作用（Carbohyd. Polym., 2012, 89, 713–722），但是其結構與生物活性的關系及作用機理尚不明確，為解決這一問題，首先應該分離出高純度的當歸

本發明涉及一種以制革含鉻廢皮渣為原料的、耐儲存的蛋白基木材膠粘劑及其制備方法和應用，屬于膠粘劑技術領域。本發明針對目前制革含鉻廢皮渣的資源化利用及環保問題，提供了一種環保且耐儲存的木材膠粘劑及其制備方法。該方法以制革含鉻廢皮渣為原料，主要步驟是：水解制革含鉻廢皮渣中的膠原蛋白，使鉻與膠原蛋白大部分分離，再將濃縮得到含鉻蛋白液與單體接枝改性，并經交聯得到耐儲存的蛋白基木材膠粘劑，也可添加防腐劑再次延長其儲存期以便長期備用。

本發明設計吸附劑技術領域，涉及一種對當歸粗多糖中蛋白質去除的吸附劑的制備和應用。在植物多糖的提取過程中，需要對粗多糖中的蛋白質進行去除，本發明為一種對蛋白質具有選擇性吸附作用的吸附劑。可以實現對植物粗多糖中蛋白質的選擇性去除。 成果亮點 技術特點：本發明合成了一種多孔的蛋白質吸附劑，能夠選擇性的吸附去除植物粗多糖中的蛋白質，而對多糖無任何吸附作用。該吸附劑對當歸粗多糖中蛋白的去除率可以達到81%，當歸多糖的損失率小于5.0%，具有比商業采用的sevag法、三氯乙酸法、澄清劑法及反復凍融法等技術手段更高的蛋白去除效率及更小的多糖損失率。且該吸附劑可以重復使用10次以上。

本成果開發了一種雞蛋綜合深加工的方法，通過合理的工藝方法，獲得高附加值的溶菌酶、卵磷脂、卵黃抗體、膽固醇和蛋黃油，以及副產物蛋清粉、蛋黃粉和蛋殼粉。該成果的實施能夠大大提升雞蛋養殖業的行業競爭力，為養殖企業提供顯著的附加效益。 創新要點： 本成果技術工藝步驟簡便，工藝路線合理，在生產成本最小化的同時達到產品的收率和質量最大化。 

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。

北京科技大學特種陶瓷研究室開發出一種自蔓延反應燒結氮化硅/氮化硼復相可加工陶瓷材料，其應用前景極其廣闊。 Si和N2合成Si3N4反應的絕熱燃燒溫度高，體積有所增加，生成棒狀的b-Si3N4相相互交叉，提高了自蔓延反應燒結氮化硅多孔陶瓷的強度，但氮化硅加工性能差。h-BN陶瓷可加工性能好，但燒結性能差。本項目利用h-BN相在氮化硅陶瓷中形成弱界面，當加工時，弱界面上會形成微裂紋，并沿弱界面發生偏轉，耗散裂紋擴展的能量使裂紋擴展終止；當載荷繼續上升時，在下層的弱結合界面處將產生新的臨界裂紋再擴展；如此反復，使裂紋成為跳躍式階梯狀擴展，斷裂漸次發生而非瞬間脆斷，使氮化硅/氮化硼多孔陶瓷材料具有了好的可加工性能。 本項目原料中采用了一定比例的Si粉，比完全以Si3N4粉為原料的普通燒結工藝節約了原料成本。產品的基本工藝為自蔓延高溫合成（燃燒合成）工藝，在氣體高壓反應器中進行，燒結所需要的能量完全由原料自身放熱提供，與其他制備方法（常壓燒結、熱壓燒結、反應燒結）相比較，不需要高溫燒結爐長時間燒結，大大節省了能源。本項目工藝簡單，燒結速度快，效率高。可制作復雜形狀一維，二維的大尺寸陶瓷材料。抗彎強度已做到188MPa，材料可加工性能優良。 已獲中國發明專利《ZL 200610089013.6自蔓延反應燒結Si3N4/BN復相可加工陶瓷的方法》。

葉片與葉盤是航空發動機、重型燃機等的關鍵核心零件，其葉片復雜型面的高效高精度先進加工技術是保證航發及燃機正常穩定運行的決定因素。為打破航發及重型燃機關鍵零部件高效高精加工技術國際封鎖和壟斷，在國家自然科學基金支持下，課題組針對葉片、葉盤的工藝特點，研究數字化設智能加工－測量一體化集成技術，自主開發了集成雙模式靈巧測量－誤差動態補償－復雜曲面CAM編程－力位動態解耦－多軸聯動控制的關鍵核心技術，開發出系列的自動化柔性復合磨削及拋光加工閉環智能制造裝備，可實現一次裝夾完成葉片及葉盤相應葉尖、型面、進/排氣邊、葉根圓角和凸臺過渡區部位的復合磨拋集成加工，可極大提高航空發動機葉片及其葉盤、重型燃機整體葉盤及葉片、汽輪機葉片等的加工精度及效率，推進我國航空及能源動力產業的技術提升與發展。 應用領域： 航空發動機、重型燃機、汽輪機、鼓風機等透平機械葉片制造行業 技術指標： ？ 實現各型葉片型面的粗磨及精磨過程，表面粗糙度≤Ra 0.2μm； ？ 葉片型面輪廓度：距排氣緣3mm范圍內在±0.03mm內，其余區域在±0.05mm以內。