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XY = MMSTREAM2(X,Y,U,V,X0,Y0,Mark,Step) 根据矩阵 U 和 V 中的梯度数据计算流线。 X 和 Y 可以是定义坐标轴数据的向量，其中 U(i,j) 和 V(i,j) 与坐标轴点 X(j) 和 Y(i) 重合。 或者，X 和 Y 可以是由 MESHGRID 生成的 2D 格子矩阵。 X0 和 Y0 是定义坐标的等长向量，这些坐标标记起点、终点或单个流线上的点，由输入标记表示，即“起点”、“终点”或“开”。 如果为空或未给出 Mark='Start'。 Step 标识使用的归一化步长。 如果为空或未给出，则 Step = 0.1，即单元格的 1/10。 0.01 <= 步长 <= 0.5 XY 是包含流线数据点的元胞数组。 XY{k}(:,1) 包含 x 轴数据，XY{k}(:,2) 包含第 k 条流线的 y 轴数据。

二维React扩散方程式关于 这是手稿的Github库，“体表面模型中的细胞极化可以由经典和非经典的图灵不稳定性驱动” [1]。 该模型模拟称为Cdc42介导的细胞极化的过程，该过程对于多种过程至关重要，例如从酵母到人类的多种细胞的细胞分裂和细胞迁移。 在此过程中，属于Rho-GTPases类的Cdc42蛋白被激活和灭活，并通过一组化学物质从细胞内部（细胞质）运输到细胞表面（细胞膜）。React。 同时，它通过扩散在空间中移动，正是这种React与扩散的结合最终导致了cdc42活性成分在细胞膜上称为极点的一个点处聚集。 对这一过程进行建模的最新尝试包括对细胞的三维描述，包括细胞质（即大块）和膜（即表面）[2,3]，对于这种类型的大块表面模型，有两个描述可能导致图案形成的机制类型。 这些就是所谓的经典图灵不稳定性（图1A）和称为非经典图灵不稳定性的最新版本（图1B）。 图1：在两种不同情况下，极点的演变是有源cdc42的单点：（A）经典图灵不稳定性和（B）非经典图灵不稳定性。 在本文中，基于先前模型的结构[2,3]，我们提出了一个更简单的Cdc42介导的细胞极化生物学上更现实的本体表面模

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①可以免费下载。 ②下载后，请自行解压。 ③解压后，在解压文件中，找到末尾标记为sln的文件，用visual stdio 2022打开，运行。 ④若运行失败，请根据问题在CSDN中查，并对visual stdio 2022进行修改，本代码绝对没问题，本人亲测。 ⑤祝大家学有所成！

matlab集成c代码 SeisCompletionGAN 构建一种对抗生成网络对有缺失的地震二维图像进行重建恢复。 代码环境 python 3.5.4 / Tensorflow 1.9.0 训练集 使用真实地震工区的地震segy格式数据，通过matlab进行读取，分割，得到了10万二维地震图片作为训练数据，5000作为测试数据。 预处理 将.mat数据通过Python转换为图片，并采用缺失道的处理，在输入网络前进行处理加速网络的收敛。 生成器/补全网络 将预处理完成的数据输入补全网络。补全网络如下 采用了白化操作——将输入数据分布变换到0均值，单位方差的分布，加速神经网络的收敛。 补全网络采用了一种编码-解码的结构，类似于自编码器，从最初为了之后的处理而降低分辨率，这样的操作可以降低存储空间和计算时间。 补全网络通过反卷积操作可以使图像在最初的降维后恢复原始的分辨率。 补全网络未采用池化操作来降低分辨率，只使用带步长的卷积操作来降低图像分辨率，相比池化能够在缺失区域产生不那么模糊的纹理。 补全网络采用均方误差作为生成器的损失。 使用加速模型的收敛，在一定程度缓解了梯度消失的问题。 激