用法： P = 气泡（X，Y） P = 气泡（X，Y，S） P = 气泡（X、Y、S、C） P = 气泡(___, '属性名称', 值, ...) P = 气泡（AX，___） 输入： X <1xN> - 指定气泡的 x 位置Y <1xN> - 指定气泡的 y 位置S (=[]) <1x1> - 以点平方为单位指定气泡的面积- 如果 S 为空，则将使用默认标记大小C (=[]) <字符数组，1x3 RGB 三元组，长度为 N 的数值向量，或 Nx3 RGB 三元组矩阵> - 如果 C 是颜色名称或 1x3 RGB 三元组的字符数组， 那么所有的气泡都会有相同的颜色- 如果 C 是一个长度为 N 的向量，那么每个气泡都是颜色在其相应线性映射值的当前颜色图中- 如果 C 是 RGB 三元组的 Nx3 矩阵，那么每个气

COMI：通过深度学习校正散焦的显微图像 显微图像广泛用于科学研究和医学发现。 但是，通过低成本显微镜获得的图像通常无法聚焦，从而导致研究和诊断性能较差。 我们提出了一种基于循环生成对抗网络（CycleGAN）的模型和多分量加权损失函数来解决此问题。 通过分析哺乳动物细胞从原生动物寄生虫到细胞核，肌动蛋白和线粒体的各种细胞结构，我们的方法在不同的研究领域显示出良好的泛化能力，这为生物成像提供了广阔的前景。 所提出的方法包括两个生成器（源生成器和目标生成器）和两个鉴别器（源鉴别器和目标鉴别器）。 源发生器将离焦图像转换为聚焦图像，然后目标判别器会尝试将真实的聚焦图像与生成的聚焦图像区分开;目标发生器会将聚焦图像转换为离焦图像，然后源识别器会尝试区分真实的离焦图像和生成的离焦图像。 1.先决条件 Ubuntu 16.04 特斯拉K40C GPU Python 3.6 凯拉斯2.2.4 Te

作物潜在蒸散量（彭曼公式）matlab代码作物潜在蒸散量（彭曼公式）matlab代码作物潜在蒸散量（彭曼公式）matlab代码作物潜在蒸散量（彭曼公式）matlab代码作物潜在蒸散量（彭曼公式）matlab代码作物潜在蒸散量（彭曼公式）matlab代码作物潜在蒸散量（彭曼公式）matlab代码作物潜在蒸散量（彭曼公式）matlab代码作物潜在蒸散量（彭曼公式）matlab代码作物潜在蒸散量（彭曼公式）matlab代码作物潜在蒸散量（彭曼公式）matlab代码作物潜在蒸散量（彭曼公式）matlab代码作物潜在蒸散量（彭曼公式）matlab代码作物潜在蒸散量（彭曼公式）matlab代码作物潜在蒸散量（彭曼公式）matlab代码作物潜在蒸散量（彭曼公式）matlab代码作物潜在蒸散量（彭曼公式）matlab代码作物潜在蒸散量（彭曼公式）matlab代码作物潜在蒸散量（彭曼公式）matlab代码作物潜在蒸散量（彭曼公式）matlab代码作物潜在蒸散量（彭曼公式）matlab代码作物潜在蒸散量（彭曼公式）matlab代码作物潜在蒸散量（彭曼公式）matlab代码作物潜在蒸散量（彭曼公式）matl

敏感性分析对于理解每个气候输入变量对蒸发蒸腾量变化的影响非常重要，而蒸发蒸腾量是水文模型，灌溉计划和水资源管理的重要元素。 这项研究调查了蒸散量对最大和最小温度，太阳辐射，风速以及最大和最小相对湿度的变化的响应。 使用1998年至2012年的8个站点的每日数据。 对于每个气候变量，进行5％到±25％的变化，以评估蒸散量对输入变量的敏感性。 结果表明，蒸散量分别对太阳辐射，最高温度和风速的变化更为敏感。

参考蒸散量（ETo）是确定作物所需水量的关键因素，这对正确的灌溉计划至关重要。 粮农组织Penman-Monteith（EToPM）是估算ETo的最受欢迎的方法之一。 显然，有时由于数据可用性方面的挑战，很难使用Penman-Monteith计算ETo。 FAO Penman-Monteith方法需要许多参数（太阳辐射，气温，风速和湿度），而Hargreaves-Samani方法则根据气温来计算ETo。 由于中亚是一个数据有限的地区，气象站无法提供PM方法的所有必需参数，因此本研究旨在使用乌兹别克斯坦南部喀什卡达里亚省Karshi草原的Hargreaves和Samani（HS）方法估算ETo。基于2011年至2017年的数据。在夏季，通过非修正HS方法计算的参考蒸散量被低估了。 低估的原因可能是这几个月的气温和风速较高。 因此，原始形式的HS方法无法在我们的研究范围内用于估计ETo。 通过应用偏差校正因子对EToHS进行修改，可以获得更好的性能，并可以提高该区域ETo计算的准确性。 计算得出的ETo值可以为有关Amudarya流域和中亚较大地区的水分配，灌溉计划和作物选择的决策和管理实

哈希表的实现与运用，适合初学者学习借鉴，本实验有很高的参考价值!

matlab 精美散点密度图，看密度分布，聚合离散，源码！！！ yy=BT(:,i) yyp=bt(:,i) figure % 散点图 scatter_kde(yy,yyp, 'filled', 'MarkerSize',30); colormap(jet); hold on; % 1:1线 p1=min(min(yy,min(yyp))); p2=max(max(yy,max(yyp))); plot([p1 p2],[p1 p2],'--k','linewidth',4); hold on; xlim([p1 p2]); ylim([p1 p2]); % 拟合线 x=yy; y=yyp; p0=polyfit(x,y,1); x1=linspace(p1,p2); y1=polyval(p0,x1); plot(x1,y1,'k','linewidth',4);hold on; set(gca,'FontName','Times New Roman','FontSize',32,'FontWeight','bold'); daspect([1 1 1]); box o

流水 ggflow 是一个基于 ggplot2 和 flowCore 的流式细胞仪绘图包。 ggflow 允许轻松地将 FCS 文件中的 flowFrame 对象绘制成漂亮的 2D 散点图。 现在有 6 个预定义的颜色集！ 要安装，请安装 devtools 包并键入 library(devtools) install_github("nbafrank/ggflow") 这个包需要 ggplot2 和 flowCore 包。 library(ggplot2) library(flowCore) library(ggflow) 要测试它，您可以通过键入使用 flowCore 的示例数据 data(GvHD) 在此数据中，您可以使用 ggflow 以 log10 比例绘制 FL4-H 与 FL1-H 的关系，并通过简单地键入以下内容来绘制叠加密度等高线图： ggflow_plot(

Lame波的频散曲线，包括相速度和群速度。

hilditch.m是hilditch细化算法。 RC_unwrap.m是逐行逐列去包裹算法。 least_unwrap.m是最小二乘去包裹算法。 FTP.m是利用傅里叶变换提取相位。 sincosfilter.m是正余弦滤波算法。 以上算法在相位图的相关计算中常用到，比如电子散斑干涉、全息干涉、相移技术等。