水杨醛缩氨噻肟酸Schiff碱稀土钐配合物的合成与表征

金属有机Schiff碱类配合物是金属有机配合物中很重要的一个分支， Schiff碱是通过灵活选择与各种氨类及含羰基的不同醛或酮缩合得到链状或环合，单齿或多齿、结构各异性能多变的有机配体. 利用头孢类医药中间体氨噻肟酸［2 (2 氨基 4 噻唑基) 2 (Z) 甲氧亚胺基乙酸］的氨基与水杨醛反应合成Schiff碱配体，Schiff碱配体与稀土钐无机金属离子配位得到目标配合物，运用元素、红外分析对配合物的结构进行了表征，探讨它们的配位方式.     

水杨醛缩氨噻肟酸Schiff碱稀土钐配合物的合成与表征

金属有机Schiff碱类配合物是金属有机配合物中很重要的一个分支,Schiff碱是通过灵活选择与各种氨类及含羰基的不同醛或酮缩合得到链状或环合,单齿或多齿、结构各异性能多变的有机配体.利用头孢类医药中间体氨噻肟酸[2-（2-氨基-4-噻唑基）-2-（Z）-甲氧亚胺基乙酸]的氨基与水杨醛反应合成Schiff碱配体,Schiff碱配体与稀土钐无机金属离子配位得到目标配合物,运用元素、红外分析对配合物的结构进行了表征,探讨它们的配位方式.     

基于深度学习的智能车目标检测与视觉导航

目标检测和视觉导航是无人驾驶的关键技术。传统的道线检测依赖于特征提取和检测校正,交通标志识别依赖于色彩分析和图像分割,然而道路场景的剧烈变化导致算法的鲁棒性较差。基于模拟的无人驾驶场景,本文探究深度学习模型LaneNet和YOLOv4,以完成智能车的视觉导航与目标识别。针对不同识别任务,文章采取传统视觉与深度学习结合的方式,保证算法的鲁棒性与实时性。在室内模拟场景中,智能车的无人驾驶系统能够准确实时地完成交通场景中的路线检测、交通灯识别和路线导航任务。