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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;=

近日，天津大學趙廣久教授團隊在鈣鈦礦材料的激發態化學機制研究方面取得突破性進展。相關研究成果發表在《Chemical Engineering Journal》（IF: 10.65）上。該團隊首次合成了一種新型非鉛雙鈣鈦礦材料，并調控晶格畸變，調控了激發態載流子動力學，從而顯著促進了光致發光量子產率的提升，對進一步的材料開發和應用有很強的指導意義。 研究背景 在過去的十年中，關于鈣鈦礦材料的開發和應用一直在光伏電池和發光領域得到了極大的發展。鈣鈦礦納米晶體的與其塊狀材料相比，具有許多優勢，例如鈣鈦礦納米晶具有高的光致發光量子產率，顏色可調，同時易于大規模制備柔性器件。因此，鹵化鈣鈦礦納米晶體已成為研究人員的重要研究對象。 不幸的是，鉛的毒性限制了鹵化鉛的進一步應用鈣鈦礦納米晶體。最近報道了一些無鉛鈣鈦礦納米晶體的合成，但是其很難構造3D的鈣鈦礦結構，導致性能不佳。鉛基鈣鈦礦的出色光學性能NC由獨特的3D鈣鈦礦結構和ns2電子軌道，使其具有優異的電荷載流子行為。同時，幾種雙鈣鈦礦納米晶體 3D結構取得了一些進展。但是有兩個問題仍然存在。一種是開發更新穎的雙納米晶體來配合設備的應用；另一種是使用高精度光譜探索更深層次的激發態動力學。因此，更有效的合成技術改造和更深刻的載流子動力學研究是目前最有效的方法，這可提高無鉛鈣鈦礦納米晶體的應用前景。 研究基礎 在前期的研究中，團隊在鈣鈦礦光電材料設計與機理研究方面取得了一系列的原創性成果。前期我們團隊通過離子摻雜誘導相轉變，從非活性相轉變為活性相，使得發光效率得到大幅度提高 (Angew. Chemie. Int. Ed. 2019, 58, 11642.) ; 在認識到晶型對發光調控的重要影響后，我們進一步地通過離子摻雜控制晶格變形程度進而調控發光峰的寬度，可以在實現高發光效率的同時隨意控制發光峰寬度的窄化和拓寬(Chem. Eng. J. 2020, 125367; J. Lumin. 2020, 117045; 2D Mater. 2020, 7, 031008.)；最后我們為了開發多手段實現構象調控，我們通過引入不同的左右旋手性基團，從而實現手性的傳遞和放大(J. Mater. Chem. C. 2020, 8, 5673. Phys. Chem. Chem. Phys. 2020, 22, 17299.)。 研究進展 在這項工作中，趙廣久團隊創新地開發了高效光致發光鈉鉍雙鈣鈦礦Cs2NaBiX6（X = Cl，Br）納米晶體。該團隊通過離子摻雜控制晶格畸變，促進自陷態激子的捕獲，實現了超快的熱載流子弛豫；同時，DFT理論計算分析表明離子摻雜后的晶體的能帶結構從間接帶隙轉變為直接帶隙，促進了電子空穴的輻射復合；此外離子摻雜也降低了晶體的體相缺陷，減少了缺陷產生的非輻射復合。以上三者的貢獻綜合作用從而大幅度促進了光致發光產率的提升，結果離子摻雜后的雙鈣鈦礦Cs2NaBiCl6 NCs可顯示約16％的明亮寬帶光致發光PLQY，高于迄今為止報告的單組分鈣鈦礦發光材料（2-10％）。我們的研究為未來的新材料的開發和應用提供了指導。

項目成果/簡介:近日，天津大學趙廣久教授團隊在鈣鈦礦材料的激發態化學機制研究方面取得突破性進展。相關研究成果發表在《Chemical Engineering Journal》（IF: 10.65）上。該團隊首次合成了一種新型非鉛雙鈣鈦礦材料，并調控晶格畸變，調控了激發態載流子動力學，從而顯著促進了光致發光量子產率的提升，對進一步的材料開發和應用有很強的指導意義。 研究背景 在過去的十年中，關于鈣鈦礦材料的開發和應用一直在光伏電池和發光領域得到了極大的發展。鈣鈦礦納米晶體的與其塊狀材料相比，具有許多優勢，例如鈣鈦礦納米晶具有高的光致發光量子產率，顏色可調，同時易于大規模制備柔性器件。因此，鹵化鈣鈦礦納米晶體已成為研究人員的重要研究對象。 不幸的是，鉛的毒性限制了鹵化鉛的進一步應用鈣鈦礦納米晶體。最近報道了一些無鉛鈣鈦礦納米晶體的合成，但是其很難構造3D的鈣鈦礦結構，導致性能不佳。鉛基鈣鈦礦的出色光學性能NC由獨特的3D鈣鈦礦結構和ns2電子軌道，使其具有優異的電荷載流子行為。同時，幾種雙鈣鈦礦納米晶體 3D結構取得了一些進展。但是有兩個問題仍然存在。一種是開發更新穎的雙納米晶體來配合設備的應用；另一種是使用高精度光譜探索更深層次的激發態動力學。因此，更有效的合成技術改造和更深刻的載流子動力學研究是目前最有效的方法，這可提高無鉛鈣鈦礦納米晶體的應用前景。 研究基礎 在前期的研究中，團隊在鈣鈦礦光電材料設計與機理研究方面取得了一系列的原創性成果。前期我們團隊通過離子摻雜誘導相轉變，從非活性相轉變為活性相，使得發光效率得到大幅度提高 (Angew. Chemie. Int. Ed. 2019, 58, 11642.) ; 在認識到晶型對發光調控的重要影響后，我們進一步地通過離子摻雜控制晶格變形程度進而調控發光峰的寬度，可以在實現高發光效率的同時隨意控制發光峰寬度的窄化和拓寬(Chem. Eng. J. 2020, 125367; J. Lumin. 2020, 117045; 2D Mater. 2020, 7, 031008.)；最后我們為了開發多手段實現構象調控，我們通過引入不同的左右旋手性基團，從而實現手性的傳遞和放大(J. Mater. Chem. C. 2020, 8, 5673. Phys. Chem. Chem. Phys. 2020, 22, 17299.)。 研究進展 在這項工作中，趙廣久團隊創新地開發了高效光致發光鈉鉍雙鈣鈦礦Cs2NaBiX6（X = Cl，Br）納米晶體。該團隊通過離子摻雜控制晶格畸變，促進自陷態激子的捕獲，實現了超快的熱載流子弛豫；同時，DFT理論計算分析表明離子摻雜后的晶體的能帶結構從間接帶隙轉變為直接帶隙，促進了電子空穴的輻射復合；此外離子摻雜也降低了晶體的體相缺陷，減少了缺陷產生的非輻射復合。以上三者的貢獻綜合作用從而大幅度促進了光致發光產率的提升，結果離子摻雜后的雙鈣鈦礦Cs2NaBiCl6 NCs可顯示約16％的明亮寬帶光致發光PLQY，高于迄今為止報告的單組分鈣鈦礦發光材料（2-10％）。我們的研究為未來的新材料的開發和應用提供了指導。

本發明公開了一種非晶合金微細零件的制備方法，包括：將非晶合金所需的各種純金屬按比例配制成非晶合金原材料，并置于所述真空電弧吸鑄爐的真空熔腔內；準備用于制備非晶合金微細零件的硅模具，將該硅模具置于內部型腔為通孔的銅模具中，并將所述銅模具置于真空電弧吸鑄爐的下型腔中；將真空熔腔抽真空并充入保護氣，對非晶合金原材料進行熔煉，并通過降低銅模具內的氣壓使熔煉后的非晶合金熔液通過所述通孔由真空熔腔吸入硅模具內；脫模即可得到非晶合金微細零件。本發明還公開一種非晶合金微細零件的制備裝置。本發明采用真空吸鑄，克服了非

懸賞金額：10萬元 發榜企業：德旭新材料（廣州）股份有限公司 產業集群：先進材料產業集群 需求領域：特種功能材料;精細化工;電子材料;半導體材料;表面改性材料 技術關鍵詞：抗磨;超滑;切割;拋光

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。