首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

聚合物中的宿主与目标

是指在聚合物领域中,宿主分子与目标分子之间的相互作用关系。

宿主分子是指具有一定空腔结构的分子,可以通过非共价键与目标分子发生相互作用。宿主分子通常具有较高的选择性和亲和性,可以选择性地与目标分子结合形成稳定的包合物。

目标分子是指需要被宿主分子识别和捕获的分子。目标分子可以是有机小分子、金属离子、药物分子等。通过与宿主分子的相互作用,目标分子可以被有效地包裹、识别、分离和转运。

聚合物中的宿主与目标相互作用具有广泛的应用场景,包括但不限于以下几个方面:

  1. 药物传递系统:宿主分子可以作为药物载体,通过与目标分子的相互作用,实现药物的稳定包裹和靶向输送,提高药物的疗效和减少副作用。
  2. 分离与纯化技术:宿主分子可以选择性地与目标分子结合,实现对混合物中目标分子的分离和纯化。这在化学、生物、环境等领域中具有重要的应用价值。
  3. 传感器与检测技术:宿主分子可以通过与目标分子的相互作用,实现对目标分子的检测和传感。这在环境监测、生物医学等领域中具有广泛的应用前景。
  4. 催化反应:宿主分子可以作为催化剂,通过与目标分子的相互作用,促进化学反应的进行。这在有机合成、能源转化等领域中具有重要的意义。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:

以上是腾讯云在相关领域的一些产品和服务,供您参考。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

iOSToday扩展插件宿主APP交互 原

iOSToday扩展插件宿主APP交互         扩展是iOS8后系统开发给开发者新开发思路接口,每一个扩展都可以理解为一个简单小应用程序,只是其不是独立存在,要寄附于某一个主应用上...上述博客只是简单介绍扩展应用场景创建Today扩展插件方法,在实际开发,由于扩展是寄附于某个应用程序之上,因此其通常需要和宿主APP进行数据交互。...需要注意,扩展原APP是在不同目录结构,默认情况下,扩展原APP数据并不共享,代码也不能复用。...可以通过为url配置参数方式来进行Today扩展宿主APP信息交互,当扩展使用openURL方式打开原宿主APP时,宿主APP会调用AppDelegate的如下方法: -(BOOL)application...实际上,扩展和原宿主APP共享数据应用场景十分广泛,例如电商类宿主APP拉取到一批商品信息,Today扩展也需要这些信息进行展示,如果数据不共享,同样数据将在宿主APP内部和扩展都都请求一次,十分浪费

1.6K10
  • CVIOU计算(目标检测图像分割)

    目标检测IOU 假设,我们有两个框, ,我们要计算其 。其中 计算公式为,其交叉面积 除以其并集 。 ?...语义分割IOU 先回顾下一些基础知识: 常常将预测出来结果分为四个部分: , , , ,其中 就是指非物体标签部分(可以直接理解为背景),positive$就是指有标签部分。...图被分成四个部分,其中大块白色斜线标记是 (TN,预测真实背景部分),红色线部分标记是 ( ,预测中被预测为背景,但实际上并不是背景部分),蓝色斜线是 ( ,预测中分割为某标签部分...iou 其中,对于 有多种形式。...如识别目标为4类,那么 形式可以是一张图片对应一份 ,,,, ,其中 为背景,我们省略,则 可以为 。也可以是对应四份二进制 , , 这四层 取值为 。 为 了。

    3K50

    限流目标模式

    ps:针对突然暴增ip流量,一般都属于黑客攻击,直接封掉增加时间梯度封禁即可, 具体如何限流 常用服务限流算法和设计模式 容错模式类似,对于具体如何进行限流,业界内也有一些常见、常用、被实践证明有效设计模式可以参考使用...所以,我们把前面介绍限流模式都统称为单机限流,把能够精细控制分布式集群每个服务消耗量限流算法称为分布式限流。 你可能要问,这两种限流算法在实现上核心差别是什么呢?...无论是将限流功能封装为专门远程服务,还是在系统采用分布式框架中有专门限流支持,都需要把每个服务节点内存统计数据给开放出来,让全局限流服务可以访问到才行。...小结 这节课,学习了限流目标指标这两项概念性内容,现在你可以根据系统服务和流量特征,来事先做好系统开发设计针对流量规划问题了。 对于分布式系统容错设计,是必须要有且无法妥协措施。...但限流容错不一样,做分布式限流从不追求“越彻底越好”,我们往往需要权衡方案代价收益。

    31810

    视频目标跟踪【附PPT视频资料】

    关注文章公众号 回复"高旭"获取PPT视频资料 导读 ---- 目前视频多目标跟踪在智能安防、自动驾驶、医疗等领域都有非常多应用前景,但同时也是计算机视觉中比较困难一个问题。...1.Introduction ---- 视频多目标跟踪(MOT)是目前计算机视觉一个很重要问题。...该问题主要目标是将视频每个目标的轨迹画出来,也就是要把属于同一个目标的bounding box标成同一个ID。MOT在很多领域上都有应用,例如智能安防、自动驾驶、医学场景等等。...2.Methods ---- 目前大多数MOT工作方向为Tracking-by-Detection思路,即先将每一帧目标检测出来,然后对这些检测出来框做跟踪。...另一种思路就是Model-Free,即先将第一帧目标检测出来,然后在之后帧中跟踪第一帧标注出来目标。 ?

    1.2K30

    视频目标检测图像目标检测区别

    前言 本文介绍了知乎上关于视频目标检测图像目标检测区别的几位大佬回答。主要内容包括有视频目标检测图像目标检测区别、视频目标检测研究进展、研究思路和方法。...研究问题 ---- 无论是基于视频还是图像,我们研究核心是目标检测问题,即在图像(或视频图像)识别出目标,并且实现定位。...第三种:频域特征利用 在基于视频目标检测,除了可以对目标空间和时间信息进行分析外,目标的频域信息在检测过程也能发挥巨大作用。比如,在鸟种检测,我们可以通过分析翅膀扇动频率实现鸟种判别。...1.图像目标检测区别 ---- 如Naiyan Wang 大佬所说,视频多了时序上下文关系(Temporal Context)。...目标跟踪区别 ---- 目标跟踪通常可分为单目标跟踪和多目标跟踪两类,解决任务和视频目标检测相同点在于都需要对每帧图像目标精准定位,不同点在于目标跟踪不考虑目标的识别问题。 3.

    2.5K21

    目标检测框架在目标跟踪应用

    不过Siamese系列一个很大问题在于其本质仍然是一个模板匹配问题,网络关注是寻找target相似的东西,而忽视了区分target和distractor判别能力,这正是目标检测任务所擅长。...TGM对目标和搜索区域特征以及它们在主干相互作用进行编码,相当于让网络更关注于目标相关instance,后面几篇文章也用了不同方法来实现这个目的。...TGM虽然使检测器聚焦于目标相关物体,但忽略了周围背景干扰。为了弥补这一点,提出了few-shot instance classifier。然而,直接从头开始训练耗时且容易导过拟合。...6.总结 这几篇文章一个共同思路都是融合了Siamese架构和目标检测框架,将目标实例信息以各种形式加入待检测图像,从而将class-level通用检测转变成instance-level实例检测...借助目标检测对尺度,形变等复杂条件优越性来解决跟踪问题,同时将跟踪转变成one-shot检测任务也避免了更新带来漂移(第一篇里面使用了MAML进行更新,主要原因猜测是单纯往RPN融合目标信息还不够

    91530

    LFS 8.4 编译安装:ubuntu 18.04 宿主系统

    感觉还是能学到不少东西…比如敲make和tar之类命令熟练了好多(x 主要是对整个最小化可用系统构建过程、工具链安装和依赖解决、交叉编译和基本系统配置、启动过程之类东西有了一个直观概念吧…还有也大概了解了一下那一个个软件包都是从哪里来干什么...这次软件包编译安装部分完全按照文档走。基本系统配置那边大概省略了一部分内容:主要只执行了7.6.2/7.7/7.8/7/9部分。...8.3部分宿主系统拥有单独boot分区,但是若将/boot绑定至宿主系统/mnt/lfs/boot,则复制内核文件可能并不会复制至安装lfs分区boot目录下,导致找不到内核文件无法加载内核;...8.4可以忽略,由于ubuntu已经安装了grub,在宿主系统执行sudo update-grub即可自动进行引导设置。...---- 看了一下发现我刚弄好就出9.0版本了… 官方文档链接:http://www.linuxfromscratch.org/lfs/view/stable/ 原文也发在了自己个人博客上面:

    28830

    【Android 插件化】Hook 插件化框架 ( 合并 “插件包“ 宿主 Element 数组 )

    插件化】Hook 插件化框架 ( 合并 “插件包“ 宿主 Element[] dexElements | 设置合并后 Element[] 数组 ) ---- 文章目录 Android...插件化系列文章目录 前言 一、合并 “插件包“ 宿主 Element[] dexElements 1、获取 “插件包“ 宿主 Element[] dexElements 数组长度..." 插件包 " APK Element[] dexElements 和 “宿主“ 应用 Element[] dexElements 合并 ; ---- 一、合并 “插件包“ 宿主...pathList 成员 Element[] dexElements 成员 ; 1、获取 “插件包“ 宿主 Element[] dexElements 数组长度 调用 Java 提供...“ Element[] dexElements ---- 将之前 合并 “插件包“ 宿主 Element[] dexElements 数组 , 设置到 宿主 PathClassLoader

    51910

    三维深度学习目标分类语义分割

    导言 在过去几年中,基于RGB深度学习已经在目标分类语义分割方面取得了非常好效果,也促进了很多技术发展,深度学习在现实生活应用也越来越多。...图1:三维模型表示方法(来源:stanford bunny) 三维深度学习难点挑战: 点云非结构化 二维图像是结构化,可以使用一个二维矩阵进行表示,但是在三维表示方法,点云以及多边形网格都是非结构化...三维深度学习方法 基于体素化方法 这种方法核心思想就是将无序点云进行体素化,使之变成规格化表示方法,然后使用3D CNN网络架构进行特征学习,来达到分类或是目标检测目的。...,也就导致这种方法很难应用于大场景物体检测定位。...基于二维RGB图像三维点云学习 Frustrum PointNet[7] ?

    1.1K40

    三维深度学习目标分类语义分割

    在过去几年中,基于RGB深度学习已经在目标分类语义分割方面取得了非常好效果,也促进了很多技术发展,深度学习在现实生活应用也越来越多。...Point cloud Mesh Voxel Multi-View Images 三维深度学习难点挑战: 点云非结构化 二维图像是结构化,可以使用一个二维矩阵进行表示,但是在三维表示方法,点云以及多边形网格都是非结构化...三维深度学习方法 基于体素化方法 这种方法核心思想就是将无序点云进行体素化,使之变成规格化表示方法,然后使用3D CNN网络架构进行特征学习,来达到分类或是目标检测目的。...,也就导致这种方法很难应用于大场景物体检测定位。...基于多视角图片方法 区别于体素化方法,多视角图片在处理三维问题核心思想是,希望通过使用物体在不同视角下图片来将三维物体表面特征完整表示出来,接下来就可以直接使用现在非常成熟2D CNN技术进行识别检测

    4.2K50

    虚拟机病毒感染到宿主原理

    一、问题解答 1.南哥,我在用python + selenium爬取药物临床试验登记信息公示平台(http://www.chinadrugtrials.org.cn/index.html)数据时候遇见一些问题...如果虚拟机运行是一个厉害新品种病毒,会中招吗? 有两种情况: 1. 虚拟机本身有漏洞,病毒在虚拟机里面通过这个漏洞感染宿主机。例如这两天javalog4j2漏洞。...如果虚拟机是Java写,而又用log4j2来记录日志。就可以利用。 2. 虚拟机和宿主机网络是通,他们关系就像是一个局域网里面两台电脑关系。...病毒怎么在局域网感染其他电脑,那么虚拟机里面的病毒就怎么感染宿主机。 8.南哥,有关采集监控设计问题向您请教下:目前项目里有几十个采集程序在跑,并将采集数据存放入库。...能不能通过分析日志得到你想要数据? 不行,那些爬虫是好几个人开发,没有统一日志输出, 只有入库结构是一样

    1.8K40

    简单目标检测分析

    最近才参加完中兴捧月比赛,感觉一开始该公司水分较大,让参赛者自己制作数据集,并且制作数据集作为比赛最后评审得分之一(对此有啥看法,你们懂得-----不就是想通过比赛得到大量数据,这可是大数据时代...最后,因为引起了很多参赛者抗议,最后不提供自己制作数据集,并且中兴提供测试数据集,感觉这也还是不错,但是有一点不公平地方其实已经体现出来,那就是那个才赛队伍数据集多,可能胜率会高一些,深度学习你大概能够理解原因...其中因为不用做人脸检测,只是做一些遮挡检测和性别的检测,所以难度有所减低。...人脸检测识别的趋势和分析(增强版) 之前有介绍一些相关的人脸检测检测过程遇到问题,现在针对就是遮挡问题,已经将问题缩小到一个点了,所以难度不会很高!...过段时间我把改进代码放到我Github上,供大家参考学习,一起交流,怎么进一步改进! 最后给出我一开始效果图吧! ? 自己找了一些简单结果展示下,效果一般般吧!

    1.1K60

    细说目标检测Anchors

    今天,我将讨论在物体检测器引入一个优雅概念 —— Anchors,它是如何帮助检测图像物体,以及它们传统两阶段检测器Anchor有何不同。...步骤2看起来非常简单,因为它可以归结为图像分类,即将目标物体分成N个类别一个。 让我们深入研究第1步。 (a) 这个神经网络如何预测这些目标的位置?...单阶段检测器Faster-RCNN第一个阶段网络几乎相同。 我说SSD和RPN几乎是一样,因为它们在概念上是相同,但是在体系结构上有不同。 问题:神经网络如何检测图像物体?...第一个cell可以输入图像特定位置相关联,从该位置进行预测。 类似地,输出每个cell都可以输入图像特定位置相关联,从该位置进行预测。...现在通过这些参考位置,我们可以实现两个目标: 分类损失:如果N个物体中有一个落在这16个参考位置,即ground truth包围框IOU≥某个阈值,那么我们就知道要匹配哪个ground truth

    87330

    目标检测系列】CNN目标多尺度处理方法

    视觉任务处理目标多尺度主要分为两大类: 图像金字塔:经典基于简单矩形特征(Haar)+级联AdaboostHog特征+SVMDPM目标识别框架,均使用图像金字塔方式处理多尺度目标,早期CNN...目标识别框架同样采用该方式,在image pyramid,我们直接对图像进行不同尺度缩放,然后将这些图像直接输入到detector中去进行检测。...目标检测存在不同目标实例之间尺度跨度非常大,在多尺度物体,大尺度物体由于面积大、特征丰富,通常来讲较为容易检测。难度较大主要是小尺度物体,而这部分小物体在实际工程却占据了较大比例。...然而作者通过实验发现,在MST,对于极大目标和过小目标的检测效果并不好,但是MST也有一些优点,比如对一张图片会有几种不同分辨率,每个目标在训练时都会有几个不同尺寸,那么总有一个尺寸在指定尺寸范围内...第二点是对于trident block每一个branchweight是share。这样既充分利用了样本信息,学习到更本质目标检测信息,也减少了参数量过拟合风险。

    1.8K10

    检测识别人目标之间互动

    人类往往处于这种相互作用中心,而检测人目标之间相互作用是一个重要实践和科学问题。 在本次分享,其提出了在挑战日常照片中检测⟨人类、动词、目标⟩三元组任务。...虽然经常检测到许多对象(如上图A),但推断目标布局可以帮助模型快速选择特定操作关联正确对象(如上图C)。 于是,将这一思想作为一个以人为中心识别分支在Fast R-CNN框架实现。...目标检测 网络目标检测分支,如上图(A)所示,Faster R-CNN完全相同。首先,使用区域候选网络(RPN)生成目标候选。...从目标检测分支每幅图像抽取最多64个边界框,正负比为1:3。以人为中心分支最多在与人类类别相关联16个框bh上计算(即,它们IOU一个真实人框重叠为≥0.5)。...相互作用分支损失仅在正例子三元组(即⟨bh,a,bo⟩必须真实互作用三元组相关联)上计算。所有损失项权重均为1,但以人为中心分支行为分类项权重为2,实验发现这一项性能更好。

    67930

    解决dockernginx容器时间宿主机时间不一致问题

    负责网站运维同学都知道,如果服务器容器时间不对,面向终端时间存在差异时,很多程序是不能正常显示,比如信发系统时间不对,直接影响终端设备触发,不能按时发布;再如常见Phpyun系统时区不对,就会出现微信小程序二维码无法正常访问现象...作为运维部署同学一定需要注意这块小细节。...rm -f /etc/localtime && ln -sv /usr/share/zoneinfo/Asia/shanghai /etc/localtime 方法2 :容器启动映射法 容器在启动时候进行映射...docker run -id --name nginx -v /etc/localtime:/etc/localtime:ro nginx:latest 方法3:宿主机时区拷贝法 1)宿主机时间正确...docker cp /etc/localtime nginx:/etc/localtime 2)宿主机时间不正确 docker cp /usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai

    11210
    领券