【摘 要】
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甲、乙、丙、丁酸在土壤圈广泛存在,通常含量较低,测定时易受基质中杂质干扰,难以准确定性定量。采用偶联酰胺化法将具有紫外高灵敏响应的吲哚基团引入其结构中,生成酰胺类衍生物,即可在液相色谱-二极管阵列/紫外检测器(HPLC-DAD/UV)下间接高灵敏度检测,达到准确测定的目的。衍生化操作步骤如下:先将适量样品和2-(N-吗啉代)乙磺酸(MES)水溶液加入反应小瓶中,使反应体系pH保持约5.5,再加入适
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甲、乙、丙、丁酸在土壤圈广泛存在,通常含量较低,测定时易受基质中杂质干扰,难以准确定性定量。采用偶联酰胺化法将具有紫外高灵敏响应的吲哚基团引入其结构中,生成酰胺类衍生物,即可在液相色谱-二极管阵列/紫外检测器(HPLC-DAD/UV)下间接高灵敏度检测,达到准确测定的目的。衍生化操作步骤如下:先将适量样品和2-(N-吗啉代)乙磺酸(MES)水溶液加入反应小瓶中,使反应体系pH保持约5.5,再加入适量的1-乙基-(3-二甲基氨基丙基)碳二亚胺(EDC)水溶液,交联反应20 min后再加入适量的N-羟基
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为了提高自动驾驶汽车环境感知的性能,增强单目相机对障碍物三维和边界信息的感知能力,提出了一种基于地面先验的3D目标检测算法。基于优化的中心网络(CenterNet)模型,以DLA(deep layer aggregation)为主干网络,增加目标3D边沿框中心点冗余信息预测。根据自动驾驶场景的地面先验信息,结合针孔相机模型,获取目标3D中心深度信息,以优化深度网络学习效果。使用KITTI 3D数据
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