包结物晶析法选择分离辛夷挥发油中1，8-枝叶素

We used 1,1,6,6-tetraphenylhexa-2,4-diyne-1,6-diol(A) as the host molecule to selectively recognize the component 1,8-cineole(B) in the volatile oil of Flos Magnoliae(Xin Yi). The inclusion com-pound (A B) was formed as crystalline, and the structure was confirmed by means of IR, ^1H NMR, and single crystal X-ray diffraction, with the 1:2 molar ratios of the host to the guest. The component 1,8-cineole(B) was selectively isolated from the inclusion compound(A B) by Kugelrohr vaccum technology, and then further characterized by IR, ^1H NMR and ^13C NMR. The whole components in the volatile oil of Flos Magnoliae (Xin Yi) and the isolation effect of 1,8-cineole isolated from inclusion crystals were analyzed by GC and GC-MS, respectively. The result indicate that the good isolation effect is given by the inclusion method, with purity and yield of the component 1,8-cineole(B) separated from the volatile oil of Flos Magnoliae are 100% and 85%, respectively.     

剪刀分子(2S, 8S)-双(2-萘甲酰氨基甲基)-1,5,9-三氮杂双环[4.4.0]癸-5-烯氯化物的合成和核磁共振研究

本文报道新的剪刀分子(2S,8S)-双-(2-禁甲酸氨基甲基)-1,5,9-三氮杂双环[4.4.0]癸-5-烯氯化物的合成和核磁共振研究.新的剪刀分子和对硝基苯甲酸盐配合效应的研究表明,它们通过氢键和芳环夹心π-πStacking作用而自动缔合.     

金属卟啉配合物的分别识别研究进展

综述了金属卟啉配合物分子识别研究进展，介绍了金属卟啉配合在物分子形状与大小识别、管能团识别和手性识别方面的研究概况。     

镀金层识别及其厚度测定的X—荧光强度比值法

利用Ａｕ原子在Ｘ射线激发下所发射的Ｌβ线和Ｍ线的强度比值识别样品是镀金还是Ｋ金，同时利用这个比值测定镀金层的厚度，镀金层厚度的测定范围为０～４μｍ，测定值与标定值的相对误差小于１５％。     

胶体金在DNA分子识别中的应用——胶体金对罗丹明B与单双链DNA识别作用的影响

通过研究罗丹明B与单双链DNA作用过程中，胶体金加入前后的紫外可见吸收光谱的变化，发现在胶体金加入的前后，罗丹明B均以沟槽方式与单双链DNA相作用；胶体金的加入可以较大程度地增大化合物与DNA之间的相互作用．     

环糊精-苯丙氨酸超分子体系的包合现象与分子识别

通过紫外-可见光谱探讨了水溶液中α-环糊精(CD 1),β-CD 2,七(2, 6-二-o-甲基)-β-CD 3和γ-CD 4与D-、L-、D,L-苯丙氨酸(Phe)形成超分子包合物的稳定常数(K)。手性或外消旋苯丙氨酸与同一主体结合能力的强弱顺序为:L- >D,L- >D-Phe,各体系的K_L/K_D值在1.65～3.01之间,给出了较好的异构体分离。但三种形式的苯丙氨酸与这些主体的缔合常数均较小(K< 3×10²mol·L^-1)。就不同主体而言,K值的次序为:3 >1 >4 >2,并不完全等同于K_L/K_D的顺序:2 >1 >3 >4。     

β—环糊精对D／L—酪氨酸对映体的手性识别及超分子包合物的合成

利用圆二色谱研究了β－环糊精（β－ＣＤ）对Ｄ／Ｌ酪氨酸的手性识别行为，制备出了β－ＣＤ与Ｌ－酪氨酸（Ｌ－Ｔｙｒ）的固体超分子化合物，并用元素分析、薄层分析、Ｘ射线粉末衍射及热分析对包合物进行了表征，用荧光光谱法测定了包合物的形成常数．实验结果表明，β－ＣＤ具有选择包结Ｌ－酪氨酸的特性；主客体形成１１的包合物，其组成为Ｌ－Ｔｙｒ／β－ＣＤ·１２Ｈ２Ｏ；稳定常数为５．１３×１０３Ｌ／ｍｏｌ；包合物的热稳定性比主客体皆有改善     

车牌识别嵌入式系统的软硬件设计

作为交通信息服务系统的重要手段,车牌识别技术避免了人工操作存在的各种弊端。文中设计了车牌识别嵌入式系统的软硬件,该系统的整体框架主要包含3个模块,分别是OV7670摄像头、STM32单片机和TFT显示屏。为满足任务需求,设计了最小系统和电源模块等硬件;为解决传统投影法误差较大的问题,该系统在字符分割前会先对车牌区域进行识别,并采用上下投影的方式在有效区域内进行字符分割。实验表明,该系统可以实现车牌识别功能,且精确度较高。     

边缘环境下的视频行为识别

边缘智能是一种新兴的智能计算模式,其将人工智能技术和边缘嵌入式设备结合,被广泛应用于物联网系统。智能摄像机是典型的边缘设备之一,它能提供低延迟的视频处理能力,适用于智能家居、智能交通、智能监控等领域。然而,由于摄像机的计算资源有限,传统的行为识别模型难以在本地完成计算任务。为解决这一问题,文中提出了一种基于边缘计算的架构,利用深度学习目标检测算法YOLO v3对视频行为进行识别。在该架构中,智能移动终端负责数据采集和压缩,边缘服务器承担大部分目标检测任务,而检测困难的目标和模型训练则由云服务器负责。为更好地适应边缘设备,本文采用轻量化的神经网络MobileNet替换YOLO v3模型的特征提取模块。经过测试,该架构能有效提取和识别视频中的静态和动态行为,为实现边缘计算环境下低成本、大规模的行为识别提供了有益的参考。     

结合人脸关键点与光流特征的微表情识别

微表情能反映出人们试图隐藏的真实情感,光流法进行微表情识别时,存在易受光照变化影响而使特征提取不准确的缺陷。针对上述问题提出一种结合人脸关键点与光流特征的微表情识别方法,该方法通过引入人脸关键点分支以忽略光照的影响,弥补光流法的不足,重点关注人脸关键位置的变化,最终建立一个人脸关键点和光流的双输入网络模型。该模型在CASME II和SAMM数据集上使用留一法交叉验证进行了实验,在CASME II上四分类准确率和F1值分别为69.19%和66.24%,相比基准微表情识别方法本方法准确率和F1值分别提升了6.05%和5.44%;在SAMM数据集上也优于现有方法,说明该方法与其他主流算法相比具有更好的识别性能。