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本發明涉及一種檢測設備及檢測方法，尤其是一種檢測氣體中鄰苯二甲酸酯含量的裝置及方法。裝置包括：真空泵、抽氣管、緩沖罐、顆粒過濾裝置和吸附塔，顆粒過濾裝置與吸附塔連接，吸附塔與緩沖罐連接，真空泵通過抽氣管與緩沖罐相連接，顆粒過濾裝置中橫置有第一多孔隔板，第一多孔隔板上平鋪有活化后的玻璃纖維濾膜，吸附塔至少為一個，每個吸附塔中均橫置有第二多孔隔板，第二多孔隔板上設置有不銹鋼網，不銹鋼網上承載有吸附樹脂。它可使檢測濃度在最大程度上接近真實濃度，可適應不同的檢測環境，可使進樣氣體流速、流量保持穩定，結構簡單，易于安裝操作，不易引入外源污染物，也不會污染樣品，不必消耗大量的有機溶劑，更加環保。

本發明公開了一種光催化制備3,3?二氟丙烯基硫醚類化合物的方法，屬于有機合成技術領域。該方法在惰性氣體保護下，以3,3?二氟烯丙基硫醚和缺電子烯烴為原料，加入光催化劑、三乙烯二胺、磷酸二氫鈉及溶劑，在450?460nm波長，40W LED光源照射及25?35℃條件下進行光催化反應，經柱層析純化得到目標產物。該方法采用可見光催化策略，高效構建了含α,α?二氟烯丙基片段的化合物。與傳統方法相比，具有反應條件溫和、無需過渡金屬催化劑、官能團兼容性好、原子經濟性高等優勢。所合成的3,3?二氟丙烯基硫醚類化合物在藥物分子設計、功能材料開發及農藥合成等領域具有重要應用價值。本發明為含氟有機化合物的綠色合成提供了新途徑。

本發明涉及一種聚合物熒光納米材料的合成方法及應用，其合成方法基于西弗堿反應原理，將三聚氰胺和二醛類化合物作為起始原料，采用一步溶劑熱法，在高溫下進行縮聚反應獲得。該納米材料不但具有強烈的熒光，還有很強的散射，在染料敏化太陽能電池中，既可充當染料敏化劑來吸收太陽光進行光電轉換又可代替光散射層重新捕獲未吸收的太陽光，減小能量損失。 技術特點：聚合物納米顆粒中既沒有多環芳烴結構也沒有長鏈共軛結構，但卻能發出很強的熒光。同時，其熒光顏色可以通過改變激發波長調節。獲得的聚合物納米材料是一種純粹的有機物熒光納米材料，其中不含任何Cd、Hg、Pb等重金屬離子，而且顆粒之間以共價鍵連接，具有良好的穩定性。主要指標：白光發射譜帶很寬，半峰寬可達150 nm，量子產率22%。應用情況：材料性質穩定，量子產率高。

本發明公開了一種基于改進二維經驗模態分解算法的圖像去噪方法,首先，將待去噪圖像經傳統BEMD算法進行自適應分解得到各階IMF后，對各個IMF的概率密度函數與待去噪圖像概率密度函數之間的相似性進行測量，其次，根據相似性測量值區分出噪聲主導模態函數與信號主導模態函數的邊界索引值,然后，使用小波去噪算法對噪聲主導模態函數進行降噪處理得到實際的圖像噪聲，接著，重構出與原圖像具有相同信噪比的多幅圖像后對其累加求平均、實現將噪聲壓縮到低階IMF中，最后，使用BEMD?DT對該平均圖像進行去噪處理。通過本發明方法對圖像進行去噪，取得效果均好于小波降噪以及傳統BEMD等降噪方法的去噪效果。

PH06是一款無源同軸塑殼吸（吊）頂音箱，由5個1寸的釹磁球頂高音單元和1個6.5寸釹磁中低音單元構成一個動態余量極大的組合，高音同軸弧形陣列式排布在中低音上方，聲像定位更準，減少墻壁和地板的反射，聲場覆蓋均勻。產品完全自主創新設計，已申請專利。音色清晰明亮、厚實飽滿，可外漏頂部吊掛式安裝，也可以半隱藏頂部鎖扣固定式安裝，可以完美應用于各類室內擴聲場合。

本發明公開了一種基于開槽結構的四分之一?；刹▽V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?；刹▽Щ⌒吻话ń橘|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?；刹▽Щ⌒吻坏闹芟蚓鶆蚍植加胸灤┥辖饘賹雍拖陆饘賹拥慕饘偻?。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

【發 明 人】劉曉；蔡皓；蔡寶昌；張科衛；裴科【摘要】本發明涉及一種HPLC-DAD法同時測定四物湯中10種化學成分含量的方法。屬于中藥成分分析領域。其步驟如下：(1)混合對照品溶液的配制。(2)供試品溶液的配制。(3)測定法：采用HPLC-DAD法測定混合對照品及供試品的濃度。色譜條件：色譜柱：elit?C18(250mm×4.6mm，5μm)；檢測波長：280nm；流速：0.8mL·min-1；柱溫：30℃；進樣量：20μL；梯度洗脫條件：0~2.0min，體積分數為2%的甲醇等度洗脫，2.0~15.0min線性增加至20%的甲醇，15.0~25.0min為體積分數20%的甲醇等度洗脫，25.0~42.0min線性增加至100%的甲醇，42.0~45.0min為100%的甲醇等度洗脫。本發明所建立同時測定四物湯煎劑中10種化學成分的分析方法簡單方便、重復性好，準確可靠，可為四物湯煎劑質量控制提供依據。