水体常见8类微生物（显微+动画图片）数据集（这是变形虫、草履虫、细菌、水螅等微生物的图像数据） 水体常见8类微生物（显微+动画图片）数据集（这是变形虫、草履虫、细菌、水螅等微生物的图像数据） 水体常见8类微生物（显微+动画图片）数据集（这是变形虫、草履虫、细菌、水螅等微生物的图像数据）

连续器 介绍 CONTIGuator 是用于 Linux 环境的 Python 脚本，其目的是加快细菌基因组的整理过程，利用可用于对齐和解析使用最新测序技术获得的重叠群的相对位置的大量近基因组并因此设计一组 PCR 引物以填补空白并在完成过程中更进一步。 它还可以用于使用众所周知的 artemis 比较工具 (ACT) 获得对基因组结构的初步了解。 CONTIGuator 使用 megaBlast 算法创建所谓的“contig profile”，其中每个 contig 和参考基因组的区域被划分为高度相似的区域； 这导致了更多的 PCR 引物，这些引物是由 ABACAS 使用引物 3 和 Mummer 运行生成的。 程序的输出可以使用 Artemis 比较工具 (ACT) 进行可视化，用户可以在其中清楚地了解基因组草图的结构基因组特征（重叠群分析步骤的结果）并可视化位置和长度推定的 PC

本文档中详细按照细菌觅食算法的思想，用matlab实现的觅食算法程序，对初学该算法的学习者会有很大的帮助哦！

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提供 colony_count.m 以自动计数细菌菌落。 方法如下： 1. 使用霍夫变换定位培养皿。 2. 使用大津法的阈值。 3. 计算原始图像中存在于分割中的区域最大值的菌落。 需要 David Young 的圆形霍夫变换函数。 它们可以在这里找到： http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/26978-hough-transform-for-circles 目前，需要一定范围的培养皿半径作为参数。 该程序最初是为在这里找到的堆栈溢出问题开发的： http : //stackoverflow.com/questions/9954891/counting-colonyes-on-a-petri-dish 。 未来的计划是通过自动化参数选择和降低对实验和成像条件（照明、明/暗场、介质颜色）的敏感性来提高多功能性。

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RSNA-Pneumonia-Detection-Challenge:目的是预测与肺炎相关的肺部混浊以及胸部X线照片中的边界框。 目的是检测是否对患有肺炎的肺进行分类，并丢弃其他种类的不透明物，例如由液体，细菌，肺癌等引起的不透明物。可以应用各种算法，但是我们继续使用YOLO事实证明这是最好的。 我们从https那里获得了大部分帮助