本体聚合法制备2-氯酚分子印迹聚合物及其性能评价

采用本体聚合法,以2-氯酚为模板分子,4-乙烯吡啶为功能单体,三羟甲基丙烷三甲基丙烯酸酯为交联剂合成了一系列分子印迹聚合物,并通过选择性实验和静态吸附实验对聚合物的选择性及吸附性能进行评价.结果显示:当以甲苯作为致孔剂,功能单体与模板分子的摩尔比为2:1时,聚合物对模板分子的印迹因子为1.71,亲和位点总数Bmax为0.1137 mmol/g,具有最优的选择性和吸附能力.     

穿心莲中两个黄酮苷的波谱学研究

研究了穿心莲中抗血栓的活性成分. 应用AB-8大孔吸附树脂、聚酰胺柱色谱及薄层色谱进行分离, 应用波谱学(¹H NMR, ¹³C NMR, DQFCOSY, TOCSY, HMQC, HMBC, NOESY等)方法进行结构鉴定. 分离得到两个黄酮苷类化合物, 确定了¹H NMR, ¹³C NMR信号的全归属. 化合物1鉴定为5,4'-二羟基-7-甲氧基黄酮-6-O-β-D-葡萄糖苷, 化合物2鉴定为5,4'-二羟基-7-甲氧基黄酮-8-O-β-D-葡萄糖苷, 化合物1为首次从该植物中分得, 首次对两个化合物的碳谱和氢谱进行了全归属.     

应用ResNet和CatBoost检测重放语声*

针对短语声指令声频信息少、不适用句子级重放语声检测的问题以及近距离录声后用高质量重放设备重放的语声难以检测的问题，提出了一种适用于词级重放语声检测的模型。首先，利用短时傅里叶变换、低频平均能量计算和帧排序等方法选择声频帧，然后提取这些帧的伽马通频率倒谱系数。其次，用基于自注意机制的残差网络模型进一步提取伽马通频率倒谱系数中的信息，并转化为特征向量。最后，将提取后的特征向量用CatBoost分类，从而提高检测性能。在POCO数据集上的实验结果表明，提出的方法可以以87.54%的准确率和12.53%的等错误率检测重放语声，优于基线和现有的方法。该文提出的方法在ASVspoof2019 PA数据集上的等错误率与串联检测代价函数分别为4.92%和0.1418，证明该文方法也适用于多种设置的重放语声检测。