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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。

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。

東南大學化學化工學院熊仁根教授團隊首次提出并利用全氟取代策略成功設計合成了二維雜化鈣鈦礦鐵電體(全氟芐胺)2PbBr4。相關成果以“Two-Dimensional Hybrid Perovskite Ferroelectric Induced by Perfluorinated Substitution”為題在線發表在化學領域國際頂級期刊Journal of the American Chemical Society（《美國化學會會志》）上。東南大學為唯一通訊單位和完成單位，化學化工學院博士生張含悅為論文第一作者。這是在“東南大學十大科學與技術問題”啟動培育基金的持續資助下，以及東南大學化學化工學院江蘇省“分子鐵電科學與應用”重點實驗室研究團隊所建立的“鐵電化學”學科基礎上，熊仁根教授團隊取得的又一重大階段性進展。 此前，團隊通過單氟取代和雙氟取代策略成功設計了多種性能優異的分子鐵電體，并伴有許多有趣的物理現象如渦旋疇、窄帶隙、熱致變色、鐵電光伏效應等。然而，對于具有苯環的剛性結構而言，此前的氟取代策略并不令人滿意。在先前報道中，以(芐胺)2PbCl4為母體在苯環上不同位置實施單氟取代策略得到的結果中，只有(2-氟芐胺)2PbCl4具有鐵電性，而(3-氟芐胺)2PbCl4和(4-氟芐胺)2PbCl4則不是鐵電體(J. Am. Chem. Soc. 2019, 141, 18334-18340)。在苯環上，單氟取代作用具有位置選擇的局限性，即在正確的結構位置有選擇地引入氟離子才有可能誘導鐵電性，這存在著極大的隨機性和偶然性。在此工作中，鐵電體(2-氟芐胺)2PbBr4以及非鐵電體(3-氟芐胺)2PbBr4(中心對稱結構)和(4-氟芐胺)2PbBr4(中心對稱結構)再次驗證了單氟取代策略在剛性芳環結構上的局限性和不確定性。探究有效通用的方法實現分子鐵電體的精確設計仍然是一個巨大的挑戰。

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本技術成果研發了一種微波輔助提取-高速逆流色譜聯用方法及其裝置。首先采用微波輔助提取模式 本技術成果研發了一種適于裝載分子印跡攪拌棒的解吸池，包括一上部池體及一下部池體。上部池體 提取物料；然后提取液濃縮預分離；最后通過高速逆流色譜純化制備得到目標組分或分析天然產物提取液 的底部連接于下部池體的頂部且兩者內部形成一上下貫通的解吸腔，上部池體頂部設有一液流出口，下部 中的目標組分；上述步驟通過接口及轉換控制實現微波輔助提取、分離、純化、高速逆流色譜制備或分析 池體下部圓周對稱地均布有三個液流入口，液流出口及液流入口與所述解吸腔連通；還包括一分子印跡攪 于一體，可直接從天然產物中提取得到毫克級高純度對照品，具有快速高效、高選擇性的特點，實現天然 拌棒，放置于所述解吸腔中；還包括一密封圈，密封所述上部池體及下部池體的連接部。上述解吸池配以 產物快速高效的在線提取分離、純化制備或分析。“天然物質提取分離純化的實驗室制備微波裝置”集微 微量注射泵可實現對分子印跡攪拌棒的高效流動加熱解吸。另外在該解吸池的基礎上，通過與高效液相色 波輔助提取快速高效分離的優勢和高速逆流色譜高效純化、制備

以天然高分子殼聚糖、透明質酸等為原料對其進行改性使其溶解在水、油（普通有機溶劑）等類衍生物，擴大了其作為生物醫用材料的應用。然后還以新的生物材料制備方法光聚合方法、電紡絲方法、超臨界聚合等方法對改性后的衍生物進行加工，使得其可以應用在生物醫用材料如皮膚燒傷敷料、藥物控釋、人工組織工程支架等生物材料領域。并且還開展了光固化超硬、超耐磨、自清潔材料，光聚合藥物緩釋材料，光聚合有機高分子納米微顆粒，光聚合信息存儲材料等項目的研究。 溶解性：可溶解水、乙醇等12種有機溶劑；聚合速率，可光聚合殼聚糖單體最大轉化率92%，聚合速率12秒；制備材料為無毒。用于食品包裝等，生物醫藥，生物醫用材料等，開發前景使用性能優良，具有廣闊的市場前景。以殼聚糖等為主要原材料，主要設備是常溫反應釜。若生產規模為100噸/年，設備投資約10萬元，廠房面積需300m2，動力100KW，操作人員約3人。產品綜合成本約80000～120000元/噸，市場平均售價約355000~460000元/噸，年利潤約400~600萬元，具有一定的經濟效益。