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价廉易得的L-亮氨酸先以苄基同时保护氨基及羧基得(S)-2-(二苄胺基)-4-甲基戊酸苄酯,进而在碱性条件下与乙腈发生亲核取代反应得(S)-4-(二苄胺基)-6-甲基-3-氧代庚腈,再经硼氢化钠选择性还原羰基得(3S,4S)-4-(二苄胺基)-3-羟基-6-甲基庚腈,用双氧水氧化得(3S,4S)-4-(二苄胺基)-3-羟基-6-甲基庚酸,最后在Pd(OH)2/C-H2作用下脱掉苄基得到(3S,4S)-4-氨基-3-羟基-6-甲基庚酸,即(3S,4S)-statine。整个合成路线总产率为33.6%。 相似文献
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为了最大限度地保留多光谱图像的光谱特性和全色图像的空间细节,提出基于最小Hausdorff距离和非下采样剪切波变换(NSST)的遥感图像融合方法.首先,将原多光谱图像进行主成分分析(PCA)获得其第一主分量,选择NSST对第一主分量和全色图像分别进行分解,得到相应的低频子带系数和高频子带系数.其次,对低频子带系数采用基于稀疏表示的融合策略,稀疏系数与区域空间频率相结合,根据区域空间频率选择权值,对稀疏系数进行加权;对于高频子带系数充分考虑其邻域系数相关性,提出采用最小Hausdorff距离表征相应区域相关性,根据相关性不同采用不同的融合策略.最后,对融合系数进行NSST逆变换得到融合后的第一主分量,再将新的第一主分量与其他高阶主分量进行PCA逆变换得到融合图像.选择三组QuickBird卫星图像和一组SPOT卫星图像进行测试,与传统的融合策略算法相比,本文方法获得的融合结果客观评价指标更优,且主观视觉效果更好. 相似文献
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格子Boltzmann方法具有微介观的特性,能够自动捕捉和追踪界面,在多相流领域有广阔的应用前景。对于伴有气液相变的传热问题,格子Boltzmann方法已有模型较少,其中有一部分是通过质量变化间接反映相变过程,不能真实反映温度场的演化和影响。本文采用了模拟多相流动和分离的自由能模型,结合基于Stefan边界的相变传热模型,考虑壁面自由能对流体与壁面间润湿性的影响,模拟了静态接触角、过热壁面的气泡生长和脱离,并进行了更接近真实沸腾过程的随机生成气泡的模拟,以及流动沸腾的气泡生长和脱离的模拟。 相似文献
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本工作利用可见光催化剂和Lewis酸双催化体系,在可见光条件下实现了重氮乙酸乙酯与苯胺衍生物或氮杂芳烃的N-烷基化反应,合成了一系列α-氨基酸类化合物.该反应条件温和,有良好的官能团兼容性和底物普适性.机理验证实验证明该反应涉及了自由基机理,由重氮烷在光催化剂作用下通过proton-coupledelectrontransfer(PCET)过程形成了烷基自由基,并在Lewis酸催化作用下与胺发生自由基偶联反应形成N-烷基化产物.这种新的催化机制进一步丰富了重氮化合物在可见光化学反应中的应用类型与范围. 相似文献
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为了提高多光谱图像的空间分辨能力的同时更大程度地保持光谱信息,提出了结合多元经验模态分解和加权最小二乘滤波器的遥感图像融合方法.多元经验模态分解解决了传统的基于单变量经验模态分解的遥感图像融合方法中多光谱图像的亮度分量和全色图像分解出的子图像频率不匹配导致融合图像空间细节信息缺失问题,加权最小二乘滤波器可以精确地估计出源图像的低频信息继而得到高频信息,减小了传统的经验模态分解方法估计的高频信息中混有低频成分而导致的光谱失真问题.将两者的优点结合,采用不同的融合规则得到的融合图像在空间细节和光谱信息的保持度较好.选取多组不同卫星数据进行仿真实验,并与结合多元经验模态分解和àtrous小波变换的方法以及基于加权最小二乘滤波器的遥感图像融合方法等方法进行比较,实验结果表明本文方法在光谱质量和空间分辨率方面都取得了很好的性能. 相似文献
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为解决现有遥感图像融合方法不能充分提取和利用全局上下文特征,而造成光谱和空间信息丢失的问题,提出基于双分支U形Transformer的遥感图像融合方法。首先将多光谱和全色图像分割成图像块,每个图像块的光谱和空间信息被嵌入到一个向量中,形成块嵌入向量序列。接着,多光谱图像和全色图像的嵌入向量序列被分别送入Transformer编码器的两个分支以提取两张图像的多级全局特征表示。在编码过程中,通过多个跳跃连接,不同层级的全色图像表示被注入到多光谱图像表示中进行融合。最终,Transformer解码器利用特征压缩和块扩张层消除冗余特征并从多级融合表示中逐渐恢复出高分辨率融合图像。在三种不同卫星数据集上的实验表明,所提方法得到的融合图像相比于其他融合方法主观视觉效果较好,且客观评价指标更优。 相似文献
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针对当前彩色图像和深度图像(RGB-D)特征融合困难、联合识别效率不高的问题,提出了一种结合K奇异值分解(KSVD)和最大相关最小冗余准则(mRMR)的RGB-D场景图像融合算法。该算法首先采用KSVD稀疏图像的特征,将稀疏系数对应的字典原子作为特征融合的参数,以完整地表达图像的全部信息;之后采用互信息的mRMR原则求取维度最小且各维度之间相关性最小的特征原子组合;最后通过最大化原则融合特征原子对应的稀疏系数,从而完成了两种图像之间的有效信息融合。实验结果表明,该算法在信息熵、互信息和边缘保持度等方面比主成分分析-K奇异值分解和非下采样轮廓变换-K奇异值分解融合算法更有优势,有效提高了图像目标的识别准确率和成功率。 相似文献
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教学内容:乘除关系的简易方程教学目标:使学生学会用珠心算的方法解答乘除关系的简易方程。教学重点:理解"乘求本变号、除求另变号"的含义。教学难点:能够正确熟练地解答乘除关系的简易方程。 相似文献