对硝基苯磺酰基乙酸酯的一烷基化反应

在固液相转移催化「Ｋ２ＣＯ３／ＣＨ３ＣＮ／Ｃ６Ｈ５ＣＨ２Ｎ（Ｃ２Ｈ５３Ｃｌ」条件下,对硝基苯磺酰基乙酸酯可与溴代烷发生一基化反应。     

芳硫基乙酸酯及其氧化产物的色谱行为 Ⅱ.在高效液相色谱中的行为

用硅胶作固定相,以与 TLC 相同的溶剂系统作流动相,芳硫基乙酸酯及其氧化产物的 HPLC 行为和 TLC 行为具有一致性。影响液固色谱保留值的因素包括取代基团的极性强度和数目,取代位置不同而引起的基团之间的相互作用和空间位阻等.     

青海省实验动物信息网站的构建和思考

通过搭建青海省实验动物信息网站,将分散的实验动物资源在信息层面上实现整合,在信息层面上实现便捷共享,为管理部门决策提供数据参考,为特色验动物资源的开发利用提供交流协作平台,推动我省实验动物信息化管理进程。     

对硝基苯磺酰基乙酸酯的二烷基化反应

对硝基苯磺酰基乙酸酯(1_a-e)在固-液相转移催化条件下,可以进行烷基化反应生成二烷基化产物.1_a-e 中苯环上的硝基使反应活性增加,多种类型的烷基化试剂,如溴乙烷,溴丙烯和氯苄均可与其反应得到烷基化产物。本文中合成了18种二烷基化产物,4-O_2NC_6H_4SO_2CR~1R~2CO_2R(2a-i,3a-i)。方法的优点是反应条件温和,产率高(88-98％)。     

无人驾驶轨道列车自动转向研究

初步研究了轨道列车的自主转向问题,引入了近年来广泛应用的射频识别技术(RFID),解决了现有的导航系统中存在的实时性较低、耗费大量人力、物力等问题.     

复杂制造系统中的热轧带钢力学性能预测的深度学习模型

钢铁工业向智能制造转型升级过程中对相关模型的精度提出了更高的要求，传统的热轧板带力学性能预测模型已很难满足现场需要，基于多层网络的深度学习模型在实际应用中往往受到数据不足、调参困难等限制，而且选择的有限个离散工艺参数很难准确反映板带的实际加工过程。为了应对这些问题，本文提出了一种新的基于gcForest框架的板带力学性能输入数据采样方法，该方法根据热轧板带生产这类工序流程复杂且工艺路径及参数对产品质量异常敏感的特点，设计了一种基于时间-温度-形变的三维连续时序过程数据采样方式，并将多粒度扫描得到的局部历程信息与板坯的基础信息（化学成分和典型工艺参数）进行融合，使下一环节的输入同时具备局部特征和全局特征；此外，在多粒度扫描结构中设计了可变窗口的子采样方案，使具有不同维度的输入数据通过多粒度扫描结构后能够得到相同维度的输出特征，使级联森林结构能够的正常训练。最后，在3个钢种的实际生产数据上进行实验评估，结果表明，这种基于gcForest的力学性能预报模型综合性能更好，而且调参容易，在样本较少的情况下也能保持很高的预测精度。