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產品詳細介紹 PANIO卓普KCX-16D是一款PS/2和USB雙接口的網絡型CAT5 KVM電腦切換器，通過使用一個顯示器、鍵盤、鼠標來控制切換16臺電腦或者服務器; 可透過面板16個獨立按鍵、鍵盤熱鍵，OSD視控選單或紅外遙控器來切換控制電腦。KCX16D網口CAT5數字KVM切換器內置16口切換器,搭配專用的RJ-45網口介面接收端模塊,通過網線與電腦相連接,距離最遠可以延長300米，遙控距離為15米，帶自動偵測功能，自動掃描功能。 功能特點 PANIO KCX-16D使用一組屏幕、鍵盤、鼠標，即可切換控制16臺電腦；控制端與電腦端的鍵盤、鼠標，可任意選擇使用 PS/2 或 USB 的接口。標準的16個面板按鍵切換， PANIO卓普KCX-16D網口CAT5數字KVM切換器內置16口切換器,搭配專用的RJ-45網口介面轉換模組,通過網線與電腦相連接,距離最遠可以延長300米 獨特的信號自動偵測功能和紅外遙控切換功能，遙控距離可達15米 高貴典雅的藍色外殼，小巧精致上機架尺寸長*寬*高440x130x43 mm，卓普品牌獨有。 可以調整視頻信號畫面品質，里面共內建 21 段電子式視頻信號調節器  支持熱插拔，免安裝任何軟件或驅動程序，支持分辨率最高可達2048*1536  鼠標兼容性高，支持羅技 ( Logitech ) 及微軟 ( Microsoft ) 的高階多功能鍵鼠 完全符合USB1.1、2.0規格，具備串接擴充功能，最高可以串接級數為三層  每個端口都能正確模擬鍵盤、鼠標信號，且可以同時開機，內置掃描功能，便于監控 可透過面板16個按鍵、鍵盤熱鍵， OSD視控選單或紅外遙控器來切換控制電腦 提供每口命名、密碼設定、自動掃描跳選、自動偵測定時休眠及串級擴充等功能  專用的USB+PS/2一體的模塊，不需要單獨去確認USB或PS/2接口。  支持 DOS、Windows、Linux、FreeBSD、Mac、Sun Micro System 等操作系統 PANIO KCX-16D機架式網口KVM多電腦切換器由深圳市卓普科技有限公司生產制造.   示意圖

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。

近日，華東師大精密光譜科學與技術國家重點實驗室袁翔課題組在三維拓撲絕緣體HfTe5中觀測到一維外爾費米子。

NOX是四大空氣污染物（NOX，NH3，SO2，NMVOCs）之一，它們不僅可以形成酸雨、光化學煙霧，還會嚴重損害人類的身體健康，所以消除NOx是人類急需解決的一個全球性問題。CH4是天然氣的主要成分，它儲量豐富，價格低，潔凈環保，并且已經逐漸取代煤炭進行發電和供暖。CH4-SCR是目前主要的脫硝的方法之一，但是CH4的穩定性和惰性是選擇性催化還原反應過程中的一個重要難題。近幾十年來，過渡金屬特別是銦（In）被廣泛應用在CH4-SCR反應中，它的主要作用是對CH4進行有效的活化。為了提高CH4-SCR的活性，第二種過渡金屬,如Pd、Co和Ce，被引入進來，他們的主要作用是促進NO的氧化生成NO2。因此，制備優異CH4-SCR活性的催化劑具有重要的意義。本發明涉及一種用于甲烷選擇性催化還原（CH4?SCR）分子篩催化劑及其合成方法，具體是雙金屬分子篩Cr?In/H?SSZ?13和Ru?In/H?SSZ?13的合成及在甲烷選擇性催化還原（CH4?SCR）中的應用。通過浸漬方法合成，再經過Ar焙燒，H2還原，O2氧化處理得到熱力學穩定的雙金屬催化劑。在Cr?In或者Ru?In的協同作用下，在

將β-環糊精和偶氮苯基團分別修飾于紫杉醇分子上，利用紫杉醇分子骨架與微管蛋白的特異性結合能力，以及在紫外和可見光照射下偶氮苯分子與β-環糊精空腔可逆鍵合的性質，來調控微管蛋白的聚集狀態，進而影響細胞活性。光譜實驗表明，含有紫杉醇的偶氮苯分子在溶液中具有優異的光致異構性質、掃描電鏡實驗發現，只有在反式偶氮苯修飾紫杉醇和β-環糊精修飾紫杉醇共同存在下，微管蛋白間才能發生明顯的聚合現象，同時微管蛋白的形貌由絲狀聚合物轉變成了粒徑較大的球狀納米粒子。通過對細胞染色進一步發現，聚集后的微管廣泛分布在細胞中，能夠強烈改變細胞的形態并最終導致細胞死亡。該工作為調控生物大分子的聚集行為提供了一種新的策略。

南開大學化學學院張振杰研究員與利默里克大學的MichaelJ.Zaworotko教授、藥物化學生物學國家重點實驗室陳瑤研究員合作，首次提出超交聯金屬有機籠（hypercrosslinkedMOPs，簡稱HCMOPs）的概念，并成功制備一類新型的高分子-金屬有機籠復合膜，即將可溶性的MOPs作為共聚單體參與聚合反應，同時MOPs作為高連接結點賦予膜材料優異的性能。該復合膜繼承了MOPs（例如陽離子性質和永久孔隙率）和聚合物（例如自愈合能力、抗菌活性、高水通量和良好加工性）的優點。將MOPs引入高分子后，可顯著提高膜材料的機械性能和選擇性分離性能。自愈性能和抗菌活性也進一步擴大了HCMOPs膜的潛在用途（例如殺死病原體和改善膜的耐久性等），有望用于治理水資源中的病原體污染。HCMOPs膜不僅克服了傳統混合基質膜的trade-off效應，并且提出一種用于制備高分子-MOPs復合膜的新方法。這個方法同樣適用于其他可溶性多孔材料和其他高分子基質，為MOPs和膜材料的發展提供了一種新的方向。