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中科院金属研究所苏州实验室大连理工Matter：焦耳热秒级合成2nm铂立方体，用于高效氨氧化电催化

图2：SWCNT与铂纳米立方体的结构表征通过高分辨透射电镜（AC-TEM）和球差校正高角环形暗场扫描透射电镜（AC-HAADF-STEM）图像可见，铂纳米立方体均匀锚定在SWCNT束表面，其长边平行于碳管轴向...图3：铂原子在碳纳米管沟槽中的扩散模拟通过密度泛函理论计算铂原子在SWCNT束沟槽中的扩散路径，结果显示沿碳管轴向扩散能垒低于径向，说明碳管轴向导向作用促进了铂纳米颗粒的一维生长，为其形貌调控提供了理论依据...图4：不同氧分压下铂纳米颗粒的形貌演变结合DFT计算与Wulff重构模型，揭示了氧化学势对铂纳米颗粒形貌的影响：低氧时呈截角八面体，中氧时过渡为球状，高氧时形成规整立方体。...TEM图像与模拟结果高度吻合，表明氧吸附可稳定{100}晶面，实现形貌可控合成。...该工作为贵金属纳米晶的结构调控与高效电催化剂设计提供了新思路，未来可探索将该策略拓展至其他反应体系或金属体系，并进一步研究在实际膜电极组装与器件中的性能表现。

12210

BUUCTF 梅花香之苦寒来 1

将全部的灰色数据复制下来，新建一个txt文本，粘贴进去保存。 在010 Editor中，使用“文件”选项卡的“导入16进制文件”选项，导入刚才新建的txt文件。...得到一堆坐标数据，接下来尝试将数据转换为图像。...（这一步其实就是将16进制的数据转换为ASCII字符，使用任意转换工具都可以，这里提供一个python脚本） with open('hex.txt', 'r') as h: # hex.txt为要转换的文本文件...base=16) print(chr(tem), end="") re.write(chr(tem)) re.close() 3、使用gnuplot来进行绘制图像...4、使用gnuplot之前需要先将坐标数据格式转换成gnuplot可以识别的格式，下面是Python脚本： with open('result.txt', 'r') as res: # 坐标格式文件比如

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    信号与系统实验六 傅里叶分析方法的应用

    编辑5.已知调制信号f(t)=cos5πt，载波信号fc(t)=cos60πt，编程画出调制与解调过程中的波形图与频谱图。...') 5.已知调制信号f(t)=cos5πt，载波信号fc(t)=cos60πt，编程画出调制与解调过程中的波形图与频谱图。...为了比较无穷小之间的比例，引入归一化的概念，将傅里叶系数基频归一化在图像处中，归一化后可以对频域能量图像更好的量化(将频域能量重新量化到0-255范围的灰度图像) % ③合理解释信号的高频信息对应其细节...，讨论乐音和噪声对视觉效果的不同； %答：乐声信号中的高频信号多，对应的图像细节较多，噪声的低频信号更多，图像更加平滑。...%答：有规律的纹理图像转化为的音频信号中规律部分较多，或许可以组成某种固定的和旋等重复部分，让人印象深刻，而任意图像这种随机性就增加，规律感就会减少，而噪声图像由于有较多的杂乱部分，听觉效果较差。

    1.9K20

    电子科技大学刘贻尧教授团队AHM：工程化干细胞作为生物治疗平台用于靶向肿瘤光免疫治疗

    近日，电子科技大学生命科学与技术学院的刘贻尧教授和杨红副教授等人在《Advanced HealthcareMaterials》上发表了题为 “Engineered Mesenchymal Stem Cells...(A）M-MSN/PEI的元素图谱；（B）M-MSN/PEI的TEM图像；（C）MBPIL12的TEM图像；（D）M-MSN/PEI的XRD谱图；（E）M-MSN和M-MSN/PEI的FT-IR光谱图。...(A）MB/IL12-MSCs向肿瘤细胞迁移的光学显微镜图像；（B）MBPIL12在MSCs中的细胞摄取的共聚焦图像；（C）MSCs和MB/IL12-MSCs中ROS的产生；（D）不同纳米复合物处理后MSCs...中IL12蛋白的Western印迹分析；（E）IL12相对表达水平的定量；（F）ELISA检测各组处理后MSCs上清中IL12的分泌水平。...(D, E) 健康小鼠和TCR小鼠脾脏中CD8+T细胞百分比的代表性流式细胞分析图像和量化图；(F) 肿瘤细胞二次接种后第30天小鼠肿瘤切片中CD8免疫荧光分析。

    1.2K30

    DIP概述

    注意，数字图像是由有限数量的元素组成的，每个元素都有一个特定的位置和幅值，这些元素称为像素。 从图像处理到计算机视觉的这个连续统一体内并没有明确的界限。...高级图像处理涉及「理解」已识别目标的总体，就像在图像分析中那样，以及在连续统一体的远端执行与视觉相关的认知功能。...在机器感知中，使用图像的处理技术的典型问题是自动字符识别、产品装配线和检测的工业机器视觉、军事识别、指纹的自动处理、X 射线和血样分类、用于天气预报和环境评估的航空图像与卫星图像的机器处理。...彩色图像处理：彩色是提取图像中感兴趣特征的基础。 小波处理：小波是以不同分辨率来描述图像的基础。 图像压缩：压缩指的是减少图像存储量或降低图像带宽的处理。...如果关注的是外部形状特征，比如角点和拐点，则表示为边界是合适的。 如果关注的是内部特性，比如纹理或骨架形状，则区域表示是合适的。 图像识别：识别是基于目标的描述给该目标赋予标志的过程。 3.

    1.8K30

    Nat. Biomed. Eng.| AI医疗影像诊断: 慢性肾病和2型糖尿病检测及发病预测

    1 背景 CKD和T2DM都是流行且高风险的常见慢性疾病，早期诊断和治疗对于减少相关并发症和死亡率至关重要，然而许多患者没有症状或只有非特异性的症状，早期识别和诊断仍然具有挑战性。...此外，系统可以预测疾病的发展，并在两个纵向群组中验证了对CKD和T2DM进行风险分级，在移动设备拍摄的视网膜眼底图像数据集上也进行了验证（图1b）。 ?...，医护人员或患者可以拍摄眼底图像上传至云端进行诊断以及风险分级。...使用Bland–Altman图评估预测GFR和测量eGFR之间的一致程度，模型在内部测试集（图3d）和外部测试集1（图3e）中均表现良好。...首先评估模型从健康对照中检测T2DM患者的表现，内部测试集（图5a）和外部测试集1（图5b）都表现良好。

    1.6K21

    科研绘图指南（二）：如何把平面的电镜照片，升级为顶刊级的3D结构图？

    电镜照片的“隐形短板” 在上一期关于“机理图”的讨论中，我们聊到了逻辑的可视化。 一分钟学会顶刊5大类必备图形（一）：最难画的“概念与机理图”，AI帮你搞定！...今天，我们来探讨科研论文中另一类至关重要的图形——结构与形貌图。 对于材料学、生物学、化学等实验学科，SEM（扫描电镜） 和 TEM（透射电镜） 是必不可少的表征手段。...效果分析：通过这种方式生成的图像，能清晰呈现出“光泽核心”与“磨砂外壳”的质感对比。这种材质级的渲染，能极大地增强数据的说服力，证明材料结构的规整性。...白色的海绵状水凝胶支架，具有连通的孔隙。间充质干细胞紧紧附着在表面，伪足伸入孔隙中。柔和荧光。景深聚焦于中心。) 效果分析：生成的图像能很好地解决“密集恐惧症”的问题，将复杂的孔隙结构处理得井然有序。...希望今天的分享能为大家在处理 SEM/TEM 数据时提供新的思路。 下期预告：我们将探讨科研绘图中最为繁琐、但也最必要的类型——流程与方法图 (Method & Process Figures)。

    32810

    【matplotlib】2-使用统计函数绘制简单图形

    ()--用于绘制极线图 6.函数scatter()--用于绘制气泡图 7.函数stem()--用于绘制棉棒图 8.函数boxplot()--用于绘制箱线图 9.函数errorbar()--用于绘制误差棒图...['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 指定默认字体 mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决保存图像是负号'-'...mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 指定默认字体 mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决保存图像是负号...mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 指定默认字体 mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决保存图像是负号...()–用于绘制棉棒图 函数功能： 绘制离散有序数据 调用签名： plt.stem(x, y) 参数说明： x: 指定棉棒的x轴基线上的位置 y: 绘制棉棒的长度 linefmt: 棉棒的样式 marketfmt

    2K10

    Python| 如何使用 DALL·E 和 OpenAI API 生成图像(2)

    引言 想象一下，只要描述你想要的画面，电脑就能帮你画出来。这在几年前还像是科幻小说里的场景，但随着神经网络和潜在扩散模型（LDM）技术的发展，现在已经成为可能。...你在第 15 行的 print() 函数调用中应用了这一更改，并且只输出了前五十个字符。 如果你使用这些设置来执行脚本，你将获得生成图像的实际数据。...有了这些新增的功能，你现在可以运行你的脚本来生成图像，并且图像数据会被妥善保存在你数据文件夹内的一个特定文件中。 你是否已经运行了脚本并检查了生成的 JSON 文件？看起来像天书，对吧？...这样，你的计算机就能识别出 PNG 图像格式，并知道如何将其显示给你。 运行脚本后，你可以前往新创建的文件夹结构，打开 PNG 文件，最终一睹你期待已久的理想生成图像。 这符合你所有的期望吗？...Base64 JSON 响应转换为 PNG 图像文件 最重要的是，你获得了将 API 调用整合到你的 Python 脚本中的实际经验，这使你能够将令人惊叹的图像创造功能带入你自己的应用中。

    2.2K10

    初入图像处理：水稻剑叶夹角测量

    一、背景及意义介绍 随着计算机技术的不断发展，人们开始探索如何让计算机像人一样 “看” 和理解图像中的信息。...图像处理是计算机视觉的基础，通过对图像进行各种处理操作，为后续的高级视觉任务如目标识别、场景理解等提供必要的数据预处理和特征提取。在数字媒体领域，图像是信息传播的重要载体。...例如，在电影制作中，图像处理技术用于特效制作、色彩校正和画面修复；在数字摄影中，它可以帮助摄影师调整照片的曝光、色彩平衡和锐度，以获得更好的视觉效果。...在工业生产过程中，机器视觉系统被广泛应用于产品质量检测、零部件识别和装配操作等环节。...在机器人技术中，图像处理为机器人提供了感知周围环境的能力，使其能够识别目标物体、避开障碍物并执行各种复杂的任务。 水稻是世界主要粮食作物之一，水稻剑叶夹角对理想株型选育至关重要。

    50110

    海南大学王艳丽教授团队Advanced Materials: 摆脱外部激光限制的多功能PAFL双模态成像金基诊疗一体化纳米制剂

    分子成像是目前医学影像领域先进技术之一，在各种技术中，融合光声(PA)成像和荧光(FL)成像的高灵敏度和高成像深度的成像模式，可以获得精确的诊断结果。...（2）mdGC粒径均一，其比Au NRs表现出更强的光声信号且光声性能稳定。Bio-TEM图像显示mdGC进入4T1细胞并到达线粒体。...总之，mdGC可以实现高性能荧光/光声双模态成像，并且在不受外部激光的限制下通过线粒体途径增加细胞内ROS的产生进而诱导癌细胞凋亡。 图2. a)mdGC的TEM图像，比例尺，50 nm。...e) mdGC处理4T1细胞的Bio-TEM图像。f) 不同治疗组的小鼠相对肿瘤体积(n=5）。g) 不同治疗组小鼠的体重变化。h) 不同治疗组小鼠的肿瘤抑制率。...k) 0.5、2、6和12 h, mdGC在不同器官中的生物分布。l) 不同处理后4T1细胞的凋亡情况。m) 不同处理4T1细胞后产生ROS的荧光图像，比例尺: 20 µm。

    1.2K60

    从Inception v1到Inception-ResNet，一文概览Inception家族的「奋斗史」

    GoogLeNet 最大的特点就是使用了 Inception 模块，它的目的是设计一种具有优良局部拓扑结构的网络，即对输入图像并行地执行多个卷积运算或池化操作，并将所有输出结果拼接为一个非常深的特征图。...因为 1*1、3*3 或 5*5 等不同的卷积运算与池化操作可以获得输入图像的不同信息，并行处理这些运算并结合所有结果将获得更好的图像表征。...例如，狗的图像可以是以下任意情况。每张图像中狗所占区域都是不同的。 ? 从左到右：狗占据图像的区域依次减小（图源：https://unsplash.com/）。...这些变体显著提高了在 ILSVRC2012 分类任务挑战赛上的单帧识别性能。作者进一步展示了适当的激活值缩放如何稳定非常宽的残差 Inception 网络的训练过程。...两个子版本都有相同的模块 A、B、C 和缩减块结构。唯一的不同在于超参数设置。在这一部分，我们将聚焦于结构，并参考论文中的相同超参数设置（图像是关于 Inception-ResNet v1 的）。

    1.1K60

    医疗智能体：Python 构建基于多模态数据的疾病诊断专家系统

    医疗智能体要学会 “看懂” 这些图像，识别出异常区域。Python 中有一个强大的库 OpenCV 可以处理图像数据。...音频数据：倾听身体的声音音频数据在医疗诊断中也有一席之地。心脏听诊音、呼吸音等可以反映心脏和肺部的健康状况。医生通过听诊器听这些声音，判断是否有异常。医疗智能体也可以学习识别这些音频信号中的异常模式。...利用librosa.feature.mfcc函数计算音频的梅尔频率倒谱系数（MFCCs），这是一种在语音和音频分析中常用的特征，对于识别音频中的不同模式很有帮助。...解决方案是采用数据降维技术，如主成分分析（PCA），将不同维度的数据转换到相同维度空间；对于数据格式不兼容问题，编写数据转换脚本，将数据统一为系统可识别的格式。...模型过拟合或欠拟合过拟合：当模型过于复杂，对训练数据中的噪声和细节过度学习时，就会出现过拟合。

    95810

    YOLOv5-Face | 原理超精细讲解、训练步骤还原、C++边缘部署（就要这么学！！！）

    图1(d) 在图1(d)为stem结构，它用于取代YOLOv5中原来的Focus层。在YOLOv5中引入Stem块用于人脸检测是YOLOv5Face的创新之一。...配合yaml文件可以看到stem以后图像大小由640×640变成了160×160。 图1(e) 在图1(e)中，显示了一个CSP Block(C3)。...注意，这里只考虑VGA分辨率的输入图像。为了更精确地说，输入图像的较长的边缘被缩放到640，并且较短的边缘被相应地缩放。较短的边缘也被调整为SPP块最大步幅的倍数。...因此，作者将它添加到YOLO5Face中。Landmark输出将用于对齐人脸图像，然后将其发送到人脸识别网络。 用于Landmark回归的一般损失函数为L2、L1或smooth-L1。...上一部分中分析的所有损失函数在出现较大误差时表现良好。这说明神经网络的训练应更多地关注具有小或中误差的样本。

    8K10

    Today｜识别隐秘口袋计算方法的比较研究

    为展示这些方法的实际应用价值，还以TEM-1 β-内酰胺酶为案例进行了研究。 背景 在药物发现与设计过程中，识别隐秘口袋至关重要。可通过多种方法识别蛋白结构中的隐秘口袋，包括结构生物学技术与计算方法。...图1 隐秘口袋特性、形成机制及功能 隐秘口袋的形成涉及蛋白质构象的变化，主要通过以下四种机制实现(图1b)：(1)侧链移动机制(Side-chain movement)中，结合位点附近的主链保持不变，但一个或多个侧链在未结合结构中向结合位点突出...例如，Bowman等人利用MSM识别出了TEM-1 β-内酰胺酶的多个隐秘口袋。 图2 识别隐秘口袋方法图 基于AI方法 基于AI的方法利用多种机器学习算法构建预测模型，用于定位隐秘口袋的位置。...最终成功发现了TEM-1 β-内酰胺酶中的三个隐秘口袋：其中一个与已知口袋重叠，另外两个为新识别位点(图3a(3))。该方法能够有效捕捉蛋白的构象变化，并用于隐秘口袋的识别。 (4)SVM方法。...在TEM-1 β-内酰胺酶的动态对接实验中，该小分子与已验证的TEM-1 β-内酰胺酶别构配体CBT表现出类似的相互作用，对接位置和姿态也高度相似(图3a(6))。

    30210

    Canny检测的Matlab实现(含代码)

    步骤详解 步骤1:用高斯滤波器平滑处理原图像 ? ? 使用平滑滤波的原因从根本上来说是边缘检测算子中的导数计算。...步骤2：用一阶偏导的有限差分进行计算梯度的幅值和方向 图像的边缘有方向和幅度两个属性，沿边缘方向像素变化平缓，垂直于边缘方向像素变化剧烈，边缘上的这种变化可以用微分算子检测出来，通常用一阶或二阶导数来检测边缘...用一阶偏导的有限差分来计算梯度的幅值和方向。 ? 下图中，图a经过梯度计算后的得到梯度三维示意图b。图b中x和y代表图像像素位置，竖轴的数值反映了梯度幅值的大小。...分析 图2所示的四张图片展示了整个边缘检测的过程。 **图(a)**显示的为图像的梯度值，其三维图像为图3左所示。...图3展示了梯度幅值在非极大值抑制前后的三维效果，对应于图2中的图(a)和图(b)。 ---- 注： 本文所用的图像和代码源自于本人的毕设论文。

    2.7K20

    神经干细胞移植 “逆转” 神经损伤 - MedChemExpress

    在神经退行性疾病中，特定的神经元亚群，例如多巴胺能和胆碱能神经元或运动神经元会逐渐退化，导致特定模式的神经系统功能障碍。传统药物治疗用于延缓疾病进展，不能使功能修复或组织再生[1]。...成体 NSCs 可以自我更新或响应特定刺激分化为神经元、星形胶质细胞或少突胶质细胞 (图 1)，不同谱系的神经细胞功能各异。...OLGs 成熟：在 OLGs 成熟过程中，用 DPBS 缓冲液洗去生长因子 (PDGF-AA 和 bFGF)，加入新鲜 EOLG-DM (早期 OLGs 分化培养基) 诱导 OLGs 分化，然后将在EOLG-DM...培养基中生长 4 天的 OPCs 转移到 LOLG-DM (晚期 OLGs 分化培养基) 中再生长 10 天，并通过添加 cAMP 加速 OLGs 分化的分支生长。...移植后，NSCs 分化为神经元和/或神经胶质细胞并释放营养因子，从而修复 AD 引起的认知障碍 (图 4)。

    71360

    Canny检测的Matlab实现(含代码)「建议收藏」

    步骤详解 步骤1:用高斯滤波器平滑处理原图像 使用平滑滤波的原因从根本上来说是边缘检测算子中的导数计算。...步骤2：用一阶偏导的有限差分进行计算梯度的幅值和方向 图像的边缘有方向和幅度两个属性，沿边缘方向像素变化平缓，垂直于边缘方向像素变化剧烈，边缘上的这种变化可以用微分算子检测出来，通常用一阶或二阶导数来检测边缘...用一阶偏导的有限差分来计算梯度的幅值和方向。 下图中，图a经过梯度计算后的得到梯度三维示意图b。图b中x和y代表图像像素位置，竖轴的数值反映了梯度幅值的大小。...**图(a)**显示的为图像的梯度值，其三维图像为图3左所示。...图3展示了梯度幅值在非极大值抑制前后的三维效果，对应于图2中的图(a)和图(b)。 ---- 注： 本文所用的图像和代码源自于本人的毕设论文。

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