新型4-氨基喹唑啉衍生物的合成与抗癌活性研究

以香草醛(香兰素)为起始原料,合成了5个未见报道的化合物8a～8e。所得化合物由MS、IR、1H NMR、13C NMR和元素分析表征确认。其中,化合物8c和8e在10μmol/L药剂浓度下对人乳腺癌细胞Bcap-37的抑制率分别为88.1%和72.9%,值得进一步研究。     

一种快速的彩色图像矢量中值滤波算法

文章提出一种新的快速矢量中值滤波算法。首先，求取象素的方向区域距离测度并将滤波窗口划分为两个子窗口：然后，在子窗口内进行矢量中值滤波。实验结果表明，该算法速度快，具有较好的滤波效果。     

新型二唑类4-氨基喹唑啉衍生物的合成及其抗肿瘤活性

N-(3-氯-4-氟苯胺基)-7-(3-氯丙氧基)-6-甲氧基喹唑啉-4-胺与一系列取代二唑类化合物经取代反应合成了6个新型的二唑类4-氨基喹唑啉衍生物(3a~3f),其结构经1H NMR,13C NMR,IR及元素分析表征。用MTT法初步测定了3a~3f对前列腺癌细胞(PC-3)和人乳癌细胞(Bcap-37)的抑制率。结果表明:N-(3-氯-4-氟苯基)-6-甲氧基-7-{3-[5-(4-硝基苯基)-1,3,4-噻二唑-2-巯基]丙氧基}喹唑啉-4-胺和N-(3-氯-4-氟苯基)-7-{3-[5-(4-氯苯基)-1,3,4-噁二唑-2-巯基]丙氧基}-6-甲氧基喹唑啉-4-胺在用药量为10μmol·L-1时对PC-3的抑制率分别为66.8%和72.2%。     

新型4-芳氧基吡啶并[3′,2′∶4,5]噻吩并[3,2-d]嘧啶衍生物的合成

2-氯-3-氰基吡啶与巯基乙酸乙酯经闭环反应制得3-氨基吡啶并[3,′2′∶4,5]噻吩-2-甲酸乙酯(1);1与甲酰胺第二次成环生成吡啶并[3,′2′∶4,5]噻吩并[3,2-d]嘧啶-4-酮(2);2经氯化后与取代苯酚反应合成了12个新型的4-芳氧基吡啶并[3,′2′∶4,5]噻吩并[3,2-d]嘧啶衍生物,其结构经1H NMR,13C NMR,IR和元素分析表征。     

高硅煤燃烧过程中矿物转化及重金属分布规律研究

选取云南宣威地区高硅煤,对其在燃烧过程中矿物转化特征及重金属分布富集规律进行了研究。高硅煤中的矿物主要由石英、高岭石、黄铁矿和锐钛矿组成。飞灰中莫来石可能来自煤中石英、高岭石的转变,而石英主要来自煤中原始石英组分或由SiO₂-Al₂O₃系统转化形成。分析高硅煤和高硅飞灰中部分重金属的富集特性,发现高硅煤中富集的元素有Cr、Cu和As,电厂ESP各级电场中富集的重金属有M o元素,而Se元素在高硅煤和飞灰中分别都低于世界煤和飞灰的平均值。放射性元素Th和U含量在细粒径的高硅飞灰中都高于世界煤灰平均值,在ESP的4电场飞灰中富集系数分别为1.51和1.59。     

新型4-氨基喹唑啉衍生物的合成及其抗肿瘤活性

以香草醛为起始原料,与1-溴-3-氯丙烷经烷基化反应后,再与盐酸羟胺反应制得4-(3-氯丙氧基)-3-甲氧基苯腈(3);3经硝酸硝化、铁粉还原后,与N,N-二甲基甲酰胺二甲缩醛反应制得N-[5-(3-氯丙氧基)]-2-腈基-4-甲氧基苯基-N,N-二甲基甲酰胺(6);6与3-氯-4-氟苯胺合环后与芳香醚经取代反应合成了7个新型的4-氨基喹唑啉衍生物(9a~9g),其结构经1H NMR,13C NMR,IR和元素分析表征。初步生物活性测定结果表明:在用药量为10μmol·L-1时,N-(3-氯-4-氟苯基)-7-[3-(2-氯基苯氧基)丙氧基]-6-甲氧基喹唑啉-4-胺(9d)和5-氯-2-【3-{4-[(3-氯-4-氟苯基)胺]-6-甲氧基喹唑啉}-7-氧丙氧基】苯甲醛(9g)对人乳腺癌细胞Bcap-37的抑制率分别为61.4%和78.9%。     

基于小波域的图像噪声类型识别与估计

提出了一种基于小波域分解的类型识别方法．该方法利用噪声图像的小波高频子带系数能量分布,对图像中最常出现的两类噪声：高斯噪声和椒盐噪声进行识别,并在此基础上对高斯噪声的方差和椒盐噪声的密度进行了估计．对大量含噪图像的实验结果表明：该方法对图像噪声类型的识别和噪声大小的估计都比较准确．     

指挥控制系统的发展与展望

本文首先介绍了指挥控制系统的内涵,分析了其在现代战争中的重要性,然后总结研究了指控系统的发展历程,分析了几个军事大国先进指控系统的特点,最后给出了该领域的发展趋势,从系统结构、系统功能、装备技术几个方面提出了自己的展望。     

基于单片机的智能睡眠监测系统设计

本系统利用物联网D1 WiFi开发平台结合薄膜微动传感器、声音检测传感器、心电图传感器、心率脉搏传感器、血氧浓度传感器构建电路,实现对人体睡眠过程中的呼吸、心跳、体动、鼾声、心电图等信息的采集。采集到的睡眠数据通过无线传输模块上传至云服务器,进行睡眠质量分析,并将分析结果返回至移动终端,用户利用手机App可以随时随地查看睡眠质量分析数据。