曲阜师范大学

本发明属于有机合成技术领域，具体涉及一种苯并恶嗪酮衍生物及其合成方法。本发明合成方法以酰基吲哚、氧气及对氟苯硫酚为反应原料，通过光化学反应合成。所述合成方法采用在无金属和化学氧化剂的一体池中，通过一锅法可见光驱动的 H‑EDA 供体催化反应构建苯并恶嗪酮衍生物，相较于已报道的合成方法，本发明操作简便，底物普适性广，可兼容芳基、烷基及药物大分子类底物；反应无需加热，有效提升生产工艺的安全性；所用原料廉价易得，合成效率高，目标产物收率优异；反应放大后仍可维持较高收率。同时该方法原子经济性良好，无需添加当量氧化剂，仅采用催化量硫醇即可完成转化，既适用于工业化大规模制备生产，也具备环境友好的特点。

本发明属于机器学习与教育技术领域，具体涉及基于多模态融合与类脑计算的书写评估方法、系统和装置。包括：S1、采集笔画轨迹数据，计算帧级评价得分；对完整笔画轨迹与模板轨迹进行动态时间规整计算，得到笔画得分；计算书写结果图像与模板图像的空间重叠度，得到字级结果相似度；S2、基于帧级评价得分、笔画得分和字级结果相似度得到综合书写质量评分；S3、将综合书写质量评分按时序排列构成标量时间序列，映射为空间状态向量，通过储备池计算架构更新下一时刻的评分预测值，生成演化轨迹。本发明通过三层级评分机制与类脑时序建模的结合，实现了书写质量从静态结果评价向动态过程追踪的转变，提升了书写质量评估的精准度与可解释性。