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rgb转lab代码matlab 蛋白质聚集体，GFAP和IBA1的TITLE共聚焦图像分析 描述该代码设计用于分析共聚焦显微镜图像中的细胞和聚集体。 它是为单个实验而设计的，该实验分析了鼠运动皮层拍摄的免疫荧光图像。 这些实验的方法将在以下位置找到（出版时将添加）。 该程序可很好地用于分析二肽重复聚集体，GFAP（星形细胞）和IBA1（小胶质细胞），但可以轻松地用于分析任何类似的染色。 安装此程序需要安装了图像处理工具箱的MATLAB 2018a或更高版本。 使用情况所使用的图像必须为三通道RGB，并根据处理方式分成多个文件夹。 该代码表示​​为本文中所使用的代码（出版物名称和链接将在此处添加），并且未针对通用目的进行优化。 由于没有图形界面，因此用户必须手动调整文件路径，保存文件名和参数。 第一组代码的注释中包含用于调整参数的指令。 必须根据免疫荧光图像中存在的自然噪声来调整参数（簇大小等），并且应将其保持在定义的范围内以实现数学相关性。 贡献和信用这段代码的主要贡献者是凯蒂·萨维奇（Kitty Savage）。 对实验设计和执行有重大贡献的个人包括（但不限于）Ricardos Ta

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Monash University Software Security大作业.zip 软件安全/网络安全实验

视觉系统实验室：在GPU上学习计算机视觉[自述文件未定期更新] 作者：Saikat Roy， 波恩大学CudaVision实验室（SS19）的存储库（主要）在PyTorch，Python3和Jupyter笔记本电脑上实现。 该项目从神经网络的基础开始，并延伸到更深层次的模型。 以下项目包含在相应的文件夹中： 项目1：Softmax回归（无autograd / Pytorch张量） 涉及使用softmax回归和手动梯度计算对MNIST数据集进行分类。 经过5次简单的迭代运行后，训练和测试集的准确度分别为0.8931和0.8866 。 项目2：多层神经网络 涉及在PyTorch上使用香草SGD进行简单的多层神经网络训练，并通过k倍蒙特卡洛交叉验证进行超参数（学习率和批量大小）搜索。 分类是在CIFAR-10数据集上完成的。 下面给出了在3072-128-128-10体系结构上进行50次

实验室管理系统 一个实验室的管理系统，基于Vue.js 构建设置 # install dependencies npm install # serve with hot reload at localhost:8080 npm run dev # build for production with minification npm run build # build for production and view the bundle analyzer report npm run build --report

Leaf1, Leaf2, BL1, Spine1 config file.

凝胶分析软件，可打开查看SCN文件。

MIT6.824-LAB:Lab2-Lab4