氯化铯催化氢氧化钾促进二烷基二硒醚的合成

针对氢氧化钠作用下水合肼还原硒形成Na2Se2 与磺酸酯反应制备二烷基二硒醚需要在高温(100 ℃)下才能有效进行,且仅适用于制备不含官能团的二烷基二硒醚的问题.由于铯离子体积大, 与阴离子之间的静电作用弱, 使与之键合的阴离子表现出强的碱性和亲核性，利用铯碱作缩合剂，能显著降低反应的活化能, 使许多反应在温和条件下就能有效进行.根据离子交换原理，采用氯化铯和TBAI作催化剂, 以无水DMF作溶剂, 4A分子筛作吸水剂, 氢氧化钾促进肼还原硒, 随后与含官能团的卤代烃或磺酸酯反应, 高收率地形成对应的二烷基二硒醚.本方法不仅可以合成含官能团的二硒醚，而且具有反应条件温和、产率高等优点.     

邻苯二甲酰亚胺乙氧基环甘油硫代磷脂缀合物的合成

以碘活化的六乙基亚磷酰三胺为磷酰化及环化试剂 ,经“一锅法”合成了邻苯二甲酰亚胺乙氧基环甘油硫代磷脂缀合物 ,收率达 90 %左右     

江淮丘陵易旱地区棉花抗旱节水高效栽培技术

江淮丘陵地区的主要自然灾害是旱灾 ,因此抗旱节水是该区棉花生产的关键。实践证明 ,采用棉田地膜覆盖、农作物秸秆覆盖栽培技术是抗旱节水 ,获取棉花高产高效的重要途径     

构成分子机器的一种新的结构单元: 三联吡啶盐的二醇合成

2－（羟乙氧在）乙基－4，4’联吡啶与a,a’－二（溴甲基）－2，2’联吡啶在乙腈中，油浴50℃反应三天，得到标题化合物，产率为45％，中间体（1）可以通过2-(羟乙氧基）乙基磺酸酯或碘化物与4，4’－联吡啶反应得到。前者具有较高的反应活性。     

发展中药材产业 助推精准扶贫

一、发展现状目前,社旗县中药材种植面积0.18万hm^2,其中,以艾草种植最为典型,面积为0.08万hm^2。郝寨镇种植白术面积为133.33hm^2;苗店镇、郝寨镇种植有瓜蒌,面积为66.67hm^2。近年来,社旗县通过发展中药材产业,已带动750户3200多贫困人口实现人均纯收入达4500元,实现精准脱贫。     

深化讨赖河流域水资源利用中心农业水价改革构想

本文结合全国及甘肃省农业水价改革重大决策部署,从讨赖河流域水资源利用中心现行农业水价及改革情况入手,对农业水价改革存在的问题进行了剖析,初步核算了讨赖河流域水资源利用中心直管水利工程运行维护成本水价,并提出了推进农业水价改革的保障措施。     

氢氧化铯催化二芳基二硫醚与端炔反应研究

以3-甲氧基丙炔与二苯基二硫醚的反应作为模型.探讨反应条件对反应结果的影响.实验表明以THF作溶荆,在0℃以下,不论是在空气氛中或在氮气氛中反应,都产生3-甲氧基丙炔基苯基硫醚与(Z)-1,2-二苯硫基烯的混合物,总收率约40%.在室温、空气氛中反应得上述两种生成物的混合物,总收率约80%.而在氮气保护下进行反应,则仅产生(Z)-1,2-苯硫基烯.探讨了反应机理.在氮气保护下,进行了其他端炔与二芳基二硫醚反应,高立体选择的合成了6种(Z)-1,2-芳硫基烯.本方法为(Z)-1,2-芳硫基烯的合成提供了一条简便途径.     

棉铃虫发生期和发生量预报技术研究

以山东省曲阜市 1982～ 1994年棉铃虫系统测报资料为历史原始数据 ,依据多级判别分析准则 ,建立了预测预报模型 ,用其对历史资料进行回报验证 ,符合率达 84%以上 ,对独立样本试报 ,结果与实况相符。为第 2代棉铃虫发生期和发生量的预测预报提供了一种新的研究方法。     

基于多尺度注意力U-Net的结球甘蓝青虫检测方法

针对结球甘蓝青虫姿态多样、形状不规则以及传统U-Net对多尺度图像检测的鲁棒性较差等问题,本研究提出一种基于多尺度注意力U-Net(MSAU-Net)的结球甘蓝青虫检测方法。该方法将多尺度空洞Inception和注意力引入到U-Net,通过设置不同膨胀率的初始卷积层卷积核和全局池化层类型,提取多尺度深层次的结球甘蓝青虫检测特征。首先,对原始图像进行超像素聚类,极大减少结球甘蓝青虫图像的基元数量;其次,利用多尺度空洞U-Net提取不同大小的结球甘蓝青虫特征;最后,通过注意力连接将MSAU-Net同层的浅层、深层特征拼接,得到结球甘蓝青虫图像的关键特征,加快网络训练。MSAU-Net方法在结球甘蓝青虫数据集上的平均检测精度为95.26%,较U-Net方法提高了约6个百分点。MSAU-Net方法能较好地检测到大小不同的结球甘蓝青虫,能够应用于结球甘蓝青虫自动检测系统。     

基于孪生多尺度空洞胶囊网络的黄瓜叶部病害检测方法

在黄瓜叶部病害检测中,传统方法简单但检测正确率低,难以处理多种多样的病害叶片图像,深度卷积网络的检测正确率高,但依赖于大量训练样本,训练时间长。本研究提出一种基于孪生多尺度空洞胶囊网络(Siamese multi-scale dilated capsule network, SMSDCNet)的黄瓜叶部病害检测方法,该方法整合了孪生网络、空洞卷积网络和胶囊网络的优势,将多尺度空洞卷积模块Inception引入胶囊网络,作为孪生网络的子网络,构建孪生多尺度空洞胶囊网络模型,提取多尺度判别特征,再进行矢量化处理,最后经动态路由算法得到具有空间位置信息的胶囊向量,进行病害检测与识别。SMSDCNet克服了深度卷积网络需要大量训练样本、训练时间长以及对旋转和仿射变换敏感的问题,并且克服了多尺度卷积网络训练参数较多的问题。在一个较小的黄瓜病害叶片图像数据集上进行试验,病害检测精度达90%以上。结果表明,该方法能够实现小训练样本集的黄瓜叶部病害检测,为训练样本有限情况下的作物病害检测提供了一种新方法。