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本發明公開了一種耦合運動機構，用于肩部康復訓練裝置中，包括第一肩部組件及與該第一肩部組件可相對轉動的第二肩部組件，其中，第一肩部組件上設置有第一圓盤組件，第二肩部組件上設置有第二圓盤組件，且該第一圓盤組件與第二圓盤組件通過繩索連接，所述第一圓盤組件上的可在第一方向旋轉的可旋轉部件的旋轉可驅動所述第二肩部組件相對該第一肩部組件轉動，從而對所述繩索產生作用力，進而可驅動所述第二圓盤組件上的可旋轉部件在第二方向上的旋轉，從而實現多自由度的耦合運動。本發明還公開了一種應用上述機構的肩關節康復訓練裝置。通過本

本實用新型公開了一種耦合運動機構，用于肩部康復訓練裝置中，包括第一肩部組件及與該第一肩部組件可相對轉動的第二肩部組件，其中，第一肩部組件上設置有第一圓盤組件，第二肩部組件上設置有第二圓盤組件，且該第一圓盤組件與第二圓盤組件通過繩索連接，所述第一圓盤組件上的可在第一方向旋轉的可旋轉部件的旋轉可驅動所述第二肩部組件相對該第一肩部組件轉動，從而對所述繩索產生作用力，進而可驅動所述第二圓盤組件上的可旋轉部件在第二方向上的旋轉，從而實現多自由度的耦合運動。本實用新型還公開了一種應用上述機構的肩關節康復訓練裝置

中國科學技術大學工程學院陳楊研究員、吳東教授、褚家如教授聯合團隊與新加坡國立大學電氣與計算機工程系Cheng-Wei Qiu教授團隊合作，首次實現弱手性物質誘導下的兩個光學模式之間的強耦合，并理論驗證了對手性物質圓二色性（CD）信號增強三個數量級。

一種局部自適應可控浸潤性耦合微結構強化沸騰換熱方法具體為：在換熱基底微結構頂部設置電極膜，電極膜與金屬電極連接至電源形成電場，換熱工質中帶電金屬納米顆粒在電場作用下間歇吸附于換熱表面，實現換熱表面浸潤性的可控轉換；所述金屬電極固定在換熱基底外部；金屬電極優選為銅電極、鋁電極，形狀優選為板狀、網狀或棒狀。 所述換熱基底材料為金屬如紫銅或單晶硅、藍寶石、石墨烯等非金屬，可以理解的是，換熱領域常用的換熱材料均適用于本發明，優選導熱性良好的基底材料。換熱基底形狀為平板、圓管或異形，其中異形為換熱領域常見換熱器形狀。所述換熱基底微結構為尺寸為納米級或微米級的微柱、微坑或微槽道；可以理解的是，現有技術中，所有用于提高換熱效率的微結構均適用于本發明，優選為納米級或微米級的方形微柱、矩形微柱、半球形微坑或圓柱形微坑。所述換熱基底微結構的排列方式為規則排列如陣列式、交錯式排列，或為不規則排列。所述電極膜通過電極引線引出，以將電極膜連通并連接至電源；換熱基底、電極膜、電極引線的表面均絕緣。所述表面絕緣可以通過在表面設置絕緣層實現，所述絕緣層厚度為百納米級。其中，換熱基底材料為單晶硅等非導電材料時，則無需設置絕緣層。所述絕緣層材料為惰性金屬、金屬氧化物、陶瓷或硅膠；優選導熱性優良的絕緣材料，可以通過摻雜導熱性優良材料的方式來提高絕緣材料導熱性。所述電極膜、電極引線材料為導電材料；優選為金屬，進一步優選為金、銀、銅或鋁。 所述電極膜厚度為百納米級。所述帶電金屬納米顆粒具有均勻親水性表面、均勻疏水性表面或雙親浸潤性表面；親水、疏水或雙親浸潤性表面通過改性獲得；帶電金屬納米顆粒尺度為納米級、微米級，形狀規則或不規則，優選為球形或柱形。所述帶電金屬納米顆粒浸潤性與換熱基底的浸潤性不同，用于改變換熱表面浸潤性。如換熱基底表面為親水（或疏水），帶電金屬納米顆粒表面為疏水（或親水），也可以具有雙親浸潤性。所述電源為直流電源或交流電源；其中直流電源通過通、斷電實現電場可控；交流電源通過控制交流頻率實現電場可控，交流頻率根據沸騰氣泡動力學周期調節。

本發明公開了一種耦合熱溶萃取和熱解制備高品質生物油和氣體的方法，首先采用熱溶萃取法對生物質進行脫氧提質萃取，得到無水無灰、高碳含量、低氧含量和含有大量芳香碳結構的低分子量萃取物；然后將所述的低分子量萃取物進行熱解，收集氣體產物、液體產物(生物油)和固體產物(焦)。本發明通過耦合熱溶萃取和熱解技術所得到的生物油碳含量高、氧含量低、熱值高，并且生物油腐蝕性低、高附加值的芳香烴類化合物含量高，可以大大減少生物油的后處理工藝。另外，所得到的氣體產物的熱值增大。本發明工藝簡單，無需催化劑和氫氣，生產成本低，產物附加值高，具有較高的經濟效益、環境效益和廣闊的應用前景。

本發明公開了一種耦合熱溶萃取和熱解制備高品質生物油和氣體的方法，首先采用熱溶萃取法對生物質進行脫氧提質萃取，得到無水無灰、高碳含量、低氧含量和含有大量芳香碳結構的低分子量萃取物；然后將所述的低分子量萃取物進行熱解，收集氣體產物、液體產物(生物油)和固體產物(焦)。本發明通過耦合熱溶萃取和熱解技術所得到的生物油碳含量高、氧含量低、熱值高，并且生物油腐蝕性低、高附加值的芳香烴類化合物含量高，可以大大減少生物油的后處理工藝。另外，所得到的氣體產物的熱值增大。本發明工藝簡單，無需催化劑和氫氣，生產成本低，產物附加值高，具有較高的經濟效益、環境效益和廣闊的應用前景。

本發明的硅基微機械懸臂梁耦合直接加熱在線式毫米波相位檢測器，實現結構包括懸臂梁耦合結構、功率合成／分配器和直接加熱式微波功率傳感器。懸臂梁耦合結構左右對稱，兩個懸臂梁在ＣＰＷ中央信號線上方，結構相同，用于耦合部分待測信號，通過錨區與功率合成器相連，兩個懸臂梁之間ＣＰＷ傳輸線的電長度為λ／８。懸臂梁下方的ＣＰＷ中央信號線上覆蓋了一層Ｓｉ３Ｎ４介電層，用于防止電學短路。參考信號通過功率分配器分成兩路信號，分別與兩路懸臂梁耦合的信號通過功率合成器合成，功率合成器的輸出端連接到直接加熱式微波功率傳感器進行功

本發明的硅基未知頻率縫隙耦合式Ｔ型結間接式毫米波相位檢測器是由共面波導傳輸線傳輸線、縫隙耦合結構、移相器、單刀雙擲開關、Ｔ型結功分器、Ｔ型結功合器以及間接式熱電式功率傳感器所構成，整個結構基于高阻Ｓｉ襯底制作，其上有四個縫隙耦合結構，上方的兩個縫隙耦合結構實現信號的頻率測量，下方的兩個縫隙耦合結構實現信號的相位測量，在前后縫隙之間有一個移相器；Ｔ型結功分器和Ｔ型結功合器是由共面波導傳輸線傳輸線、扇形缺陷結構和空氣橋所組成；間接式熱電式功率傳感器由共面波導傳輸線傳輸線、兩個終端電阻以及熱電堆所構成，熱

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