灭草松中间体异丙胺基磺酰氯的合成方法

目前,国内小型生产灭草松的工艺路线是: 1. (CH_3)_2CHNH_2 HCl→(CH_3)_2 CHNH_2·HCl 2. (CH_3)_2CHNH_2·HCl SO_2Cl_2 CH_3CN △,28小时→(CH_3)_2CHNHSO_2Cl(异丙胺基磺酰氯)     

CAU9901的高效液相色谱分析

报道了新型植物生长调节剂CAU9901的高效液相色谱分析方法。该方法快速简捷,精密度变异系数为0.49%,相关系数为1.000 4,准确度回收率在98.89%~100.1%之间。     

皂苯丙乳液聚合及其TEM表征

提出了在反应性乳化剂十一烯酸存在下，实施苯乙烯和丙烯酸丁酯无皂乳液聚合的方法，消除通常乳液聚合的残留乳化剂对乳液性能影响。讨论了反应条件（温度和时间），以及引发剂和ＮａＵＡ的用量对聚合反应影响。用透射电镜观察（ＴＥＭ）观察乳胶粒子表明，随体系ＰＨ增加，乳液成膜性提高。为表征乳胶粒子，提出了一种简便，快速的ＴＥＭ制片法。     

关于狭义相对论中时空问题的讨论

狭义相对论明确指出同时性、时间和空间的测量是相对的,与物体的运动状态或与参考系的选取密切相关,并以此建立了相对论时空观.基于狭义相对论中时空概念的关联分析,讨论了解决时空问题的思路和方法,指出了＂同时性的相对性＂是理解和认识相对论时空观的基础,有利于解决大学物理教学的重难点问题.     

考虑空气阻力的抛体最大射程和最佳抛射角研究

为了研究抛体在什么抛射角抛出时具有最大射程,利用拉格朗日乘子法,推导出存在空气阻力并且起点和终点不在同一高度时,在某一斜面上抛出的抛体的最大射程和最佳抛射角.通过计算机编程,以计算投掷手榴弹时的最大射程和最佳抛射角为例进行验证,并对物理教学中抛体运动的动力学过程进行了进一步的分析和讨论,有利于提高教学效果.     

神府煤萃取物组成结构的特征分析

采用苯、甲醇、丙酮、等体积的CS2与丙酮的混合溶剂和四氢呋喃依次萃取神府煤,得到其萃取物E1E5,并采用钌离子催化氧化法氧化各级萃取物,所得氧化产物经重氮甲烷酯化后再进行GC/MS分析,以产物组成结构的差异来推测各级萃取物组成结构的差异。结果表明,神府煤萃取物所得酯化产物的主要成分是烷酸甲酯和烷二酸二甲酯,推测其萃取物中含有大量的烷基芳烃和α,ω-二芳基烷烃;且随着溶剂极性的增强,其萃取物氧化后的酯化产物中,烷酸甲酯和烷二酸二甲酯的碳链长度呈一定的递增趋势,推测神府煤中长链烷基芳烃和α,ω-二芳基烷烃易溶于极性较强的溶剂;在氧化产物中还检测出19种甾烷酸甲酯、萜烷酸甲酯和霍烷酸甲酯,表明神府煤萃取物中含有与芳环相连的甾烷基、萜烷基和霍烷基结构。     

基于重解码的神经机器翻译方法研究

基于Transformer的序列转换模型是当前性能最优的机器翻译模型之一。该模型在生成机器译文时,通常从左到右逐个生成目标词,这使得当前位置词的生成不能利用译文中该词之后未生成词的信息,导致机器译文解码不充分从而降低译文质量。为了缓解上述问题,该文提出了基于重解码的神经机器翻译模型,该模型将已生成的机器译文作为目标语言近似上下文环境,对译文中每个词依次进行重解码,重解码时Transformer 解码器中遮挡多头注意力仅遮挡已生成译文中的当前位置词,因此,重生成的每个词都能充分利用目标语言的上下文信息。在多个WMT机器翻译评测任务测试集上的实验结果表明: 使用基于重解码的神经机器翻译方法显著提高了机器译文质量。     

基于FRFT的LFM信号的检测及其参数估计

针对LFM信号的检测及参数估计等问题,先对现有的检测方法如Wigner-Ville、FRFT等进行研究,在FRFT变换的基础上提出基于预判法与FRFT变换相结合的算法。通过仿真分析,验证了该方法能有效对L F M信号的参数进行估计,同时降低了计算量。     

发酵对花生蛋白中致敏因子影响的研究

采用枯草芽孢杆菌对冷榨花生蛋白粉进行液态发酵脱敏,并从总蛋白含量、水溶性蛋白含量、水解度、pH、致敏原含量、感官评价6个方面对发酵产品进行评价.研究发现:枯草芽孢杆菌发酵对样品的总蛋白含量基本没有影响,但是明显提高了样品的水溶性蛋白含量和水解度,显著降低了过敏原Ara h 1和Ara h 2的含量,并且可以增加样品的风味和色泽.     

基于BP神经网络的模糊PID风量控制

针对煤矿主风机通风系统多变量、非线性、时变滞后性等问题,提出一种基于BP神经网络的模糊PID算法。该算法综合神经网络、模糊控制与PID调节的各自优点,既具有神经网络的自学习和自适应能力,又具有模糊控制的非线性控制作用,同时兼备PID调节的广泛性。仿真结果表明,该算法的响应速度、稳态精度均优于传统的PID调节,取得比较理想的控制效果。