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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(fā)光材料(TPETA,圖1），在室溫至300℃的溫度范圍內具有發(fā)光峰可調的特性（幾乎包含整個可見光區(qū)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(fā)光。王湘麟課題組成功制備了單一發(fā)光層的白光OLED器件，外量子效率達到3.4%，這是基于單一發(fā)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(xiàn)有技術，其大大節(jié)約了原料成本和制作工藝成本，

本發(fā)明公開了一種基于二分法的機床加工穩(wěn)定性邊界快速求解 方法，包括如下步驟:預設參數(shù)平面、判穩(wěn)函數(shù)和迭代次數(shù)，對參數(shù)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(shù)值積分法求解判穩(wěn)函數(shù)的函數(shù)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(shù);=

本發(fā)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(fā)明相對于傳統(tǒng)的基片集成波導圓形腔有效實現(xiàn)了小型化。并且，相對于傳統(tǒng)的多層結構，本發(fā)明結構簡單，加工方便。此外，相對于傳統(tǒng)的微帶結構，本發(fā)明的濾波器品質因數(shù)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(fā)并實現(xiàn)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(shù)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(chuàng)建十個scout來選擇感興趣的區(qū)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(shù)據(jù)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(fā)現(xiàn)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(tǒng)框架圖1 系統(tǒng)框架圖系統(tǒng)框架如圖1所示。原始數(shù)據(jù)來自國際10-10系統(tǒng)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(jù)國際10-10系統(tǒng)從64個通道采集原始腦電圖，并使用BCI2000系統(tǒng)進行記錄。記錄的數(shù)據(jù)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(zhí)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(chuàng)建scout并提取特征。研究者在運動皮層中創(chuàng)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(qū)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(shù)據(jù)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(zhí)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(zhí)行了3輪21試驗：當目標出現(xiàn)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(xiàn)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(xiàn)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(xiàn)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(tǒng)一數(shù)據(jù)維數(shù)，研究者選擇了4s的數(shù)據(jù)，因為每次想象任務的執(zhí)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(qū)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(chuàng)建了十個scout，如圖3所示。圖3 創(chuàng)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(chuàng)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(shù)據(jù)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(jù)經驗使用兩個最大池化層。并嘗試了不同數(shù)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(lián)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(shù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)集以增加數(shù)據(jù)集的規(guī)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(tǒng)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(tǒng)計結果及其標準差。一般來說，R5表現(xiàn)的要比其他的好，而L2在迭代2000中表現(xiàn)最差。標準差較小，說明這些精度更接近平均值且穩(wěn)定。圖9 統(tǒng)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(fā)現(xiàn)，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(xiàn)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(fā)并實現(xiàn)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(tǒng)的動態(tài)性能匹配方法與分析軟件（以下簡稱為軟件）， 能夠根據(jù)用戶對工程機械整機動力配件的選型，自動組成整機系統(tǒng)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(fā)熱情況。該軟件可應用于工程機械產品 開發(fā)的各個階段如參數(shù)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(fā)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(xiàn)極端工況條件下機電液融合模型。 (2) 一體化的系統(tǒng)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(tǒng)，可實現(xiàn)任意節(jié)點輸出的、圖解化的、基于機械系統(tǒng)實驗結 果的系統(tǒng)分析。 (3) 機型軟件快速開發(fā)，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(fā)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(shù)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(qū)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。

近日，北京大學化學與分子工程學院吳凱/劉婧團隊與電子學院的王永鋒等人利用堿金屬離子與有機分子間的靜電相互作用，在銅或銀單晶表面上實現(xiàn)了一系列無缺陷的表面謝爾賓斯基分形結構的構筑（如下圖），并利用掃描隧道顯微鏡（STM）成像和密度泛函理論（DFT）計算對形成分子分形結構的靜電作用進行了實驗表征和理論闡釋。該研究拓展了可用于構筑分子分形結構的分子間相互作用的種類，尋找到了該系列研究中缺失的新“拼圖”板塊，豐富了利用表面化學手段制備復雜分子納米結構的“工具箱”。