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细胞绘画的演变和影响
图 1. 使用细胞绘画分析进行形态分析。a) 细胞绘画分析的示意图；将细胞孵育并扰动，然后应用一组六种染色剂。然后通过自动显微镜获取图像，然后分割细胞核和细胞体。b) 使用适当的软件或基于深度学习的方法测量或计算图像中的形态特征。c) 特征预处理后，执行下游分析。这包括各种方法，包括监督和无监督机器学习，以更好地阐明化合物的生物学效应，例如其 MoA 或安全性。
•一般•电池和充电•绘画，护理...
我可以在一个组中控制多个产品吗？例如，我可以用一个按钮按下打开/关闭门玻璃吗？是。HubSpace™允许您将产品分组放置并控制在一起。可用的控件将由您在小组中放置的不同产品确定。例如：•如果创建一个由具有类似控件的产品组成的组，例如智能门，则可以操作该组的许多功能。在这种情况下，您将能够管理ON/OFF功能。•如果您创建了一个由具有不同类型控件的产品组成的组，例如智能门，智能插头和吊扇，您将只能操作所有产品共有的控件。
生物分子冷凝物的细胞功能由其超微结构
了解细胞对外部刺激的反应对于解析生物学16个机制并提高治疗性发育至关重要。基于图像的高含量测定17提供了一种经济高效的方法来检查由18种interventions引起的细胞表型，该表型对生物学过程和细胞状态提供了宝贵的见解。19在本文中，我们介绍了Morphodiff，这是一种生成管道，可预测基于扰动编码的不同条件下的高分辨率细胞形态反应。21据我们所知，Morphodiff是第一个能够对细胞形态产生22个指导的高分辨率预测，对细胞形态进行了概括，这些预测遍及23种化学和遗传干预措施。模型将扰动嵌入为2D潜在扩散模型中的24个引导信号。三个开源细胞绘画数据集的全面计算，25个生物学和视觉验证显示26，Morphodiff可以在各种干预措施下产生高保真图像并产生有意义的生物学Sig-27 NAL。我们设想该模型将有助于硅28探索扰动景观对更有效的药物发现研究的探索。29
文字画布：用单词绘画绘画
项目图像处理应用程序的重点是创建一个集成了基于AI的图像处理功能的用户友好平台。该应用程序具有两个主要模块：文本到图像生成和背景删除。文本到图像模块利用稳定的扩散模型根据文本描述生成高质量的图像，从而促进创意工作流程。背景删除模块利用remove.bg API有效地细分并从现有图像中删除背景。使用Python和Pyqt5开发，该应用程序旨在简化技术和非技术用户的复杂图像处理任务。测试结果表明性能强劲，高质量的产出和用户满意度，证明了AI驱动工具在增强图形设计，营销和社交媒体等行业之间提高生产力和创造力方面的潜力。
机器人绘画的神经形态电子艺术家
摘要 - 计算机视觉和深度学习方面的进步导致人们对Ai-Art的领域的兴趣激增，包括数字图像创建和机器人辅助绘画。传统的绘画机依靠静态图像和offl ine处理来将视觉反馈纳入其绘画过程中。但是，这种方法并未考虑绘画的动态性质，并且无法将复杂的重叠模式分解为单个笔触。作为基于框架的RGB摄像机的替代方法，神经形态摄像机通过异步事件流捕获场景中光强度的变化，有望克服传统计算机视觉技术的某些固有局限性。在此项目中，提出了一种用于物理绘画的机器人系统，该系统利用了动态视觉传感器（DVS）摄像机的基于事件的视觉输入。为了利用摄像机的超低潜伏期和稀疏编码，该建议的系统还采用了基于事件的信息处理，并在神经形态Dynapse-1处理器上使用尖峰神经网络实现。机器人系统接收DVS感官数据，它代表了笔触的轨迹，并计算了所需的关节速度，以闭环方式用6多F的机器人臂重新创建中风。控制器还将触觉反馈从力量扭转传感器集成在一起，以动态调整末端exector的距离，这取决于刷子的变形。在项目范围内，进一步证明了如何从DVS数据中提取有关感知的笔触中风的速度信息。该系统在现实世界中进行了测试，并成功生成了物理笔触的集合。提出的网络是迈向完全尖峰的机器人控制器的第一步，能够无缝融合基于事件的感觉反馈，从而提供超低潜伏期响应能力。除了在机器人辅助绘画中的实用性之外，开发的网络还适用于需要实时自适应控制的任何机器人任务。
观察绘画 - 佛罗里达大学艺术学院
课程主题 • 色彩理论 • 构图技巧与理论 • 摄影与观察 • 光的变化、变化和相对特性 • 用颜料创造意义、情绪等 • 媒介特性与表面：丙烯、油画、纸、木头和画布（上底漆/未上底漆）。 • 绘画技巧：直接法、上光、厚涂法、刀画、涂抹法与混合法。 • 丙烯与油画介质：凝胶介质（重/普通/软、光泽/半光泽/哑光）、纹理介质、亚麻籽油、无味溶剂、清漆等。 • 绘画史：观察在古往今来绘画中的作用 • 观察绘画的未来 课程目标 • 加强您作为绘图员和艺术家的技能。 • 培养近距离观察的能力 • 提高手眼协调能力 • 描述形式、空间和光线关系并描述照明效果。