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评估颜色模型的定量确定...
近年来，用于数字图像分析（DIA）的智能手机已成为一种负担得起的，用户友好且可访问的化学和食品分析工具，尤其是在色彩法上。这项研究旨在比较各种颜色模型的性能，并证明它们在使用DIA中量化商业产品中的食品染料方面有用。使用Oppo F11智能手机捕获了500 lux的食物染料溶液的图像，而RGB值在数学上转换为多种颜色模型。结果表明，标准化的蓝色通道是使用DIA分析不同食物染料的最强大的颜色模型。所研究的九种食品染料的相应检测极限（LOD）和定量限（LOQ）如下：Carmoisine，3.7和11.3 mg/L；日落黄色，1.0和3.1 mg/l; Allura Red，2.0和6.0 mg/L； Ponceau 4R，1.3和4.0 mg/L; tartrazine，5.0和15.2 mg/l;快绿色，2.0和6.1 mg/l;明亮的蓝色，1.9和5.7 mg/l；喹啉黄色WS，3.3和9.9 mg/l和靛蓝胭脂红，1.2和3.8 mg/l。这些LOD和LOQ值与从UV-VIS光谱测量获得的LOD和LOQ值相当：Carmoisine，2.4和7.2 mg/L；日落黄色：0.9和2.6 mg/l； Allura Red，1.4和4.2 mg/L； Ponceau 4r，1.9和5.7 mg/L; tartrazine，0.9和2.7 mg/l;快绿色，1.5和4.4 mg/l;明亮的蓝色，3.6和10.9 mg/l；喹啉黄色WS，0.3和0.9 mg/l和靛蓝胭脂红，4.3和13.0 mg/l。成功应用了DIA方法，以确定分别含有碳蛋白，tarrazine和brirlin Blue的三个商业样品（样品S1-S3）中食品染料的浓度。测得的浓度为52.7±2.6 mg/l（S1），105.9±5.4 mg/L（S2）和7.9±0.5 mg/L（S3），与UV-VIS光谱镜检查结果非常吻合，而UV-VIS光谱均采用标准添加方法58.2±3.0 mg/l（S1），106.6.6.3 mg/l（S1），106.3 mg/l（S2） 8.3±0.5mg/L（S3）。总体而言，此颜色模型研究表明，DIA方法是一种可靠且负担得起的食品染料分析工具，可以可能用于公共卫生和安全监测。
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将颜色带到分子诊断2023
does not cross-react with the below pathogens: SARS-Cov, MERS-COV, Human Coronaviruses (HCOV-229E, HCOV-OC43, HCOV-NL63, HCOV- HKU1), Adenovirus, Influenza, PARAINFLUENZA 1, ParainFluenza 1, Parainfluenza 2, Parainfluenza 3, Parechovirus, Candida albicans, Legionella non-Pneumophila, Bacillus, Moraxella catarrhalis, Neisseria removed, Neisseria Meningitides, RSV A, RSV B, Rhinovirus, Pseudomonas aeruginosa, Staphylococcus, Streptococcus Leptospirosis, Coxiella burnetii (q- fegetii (q- fegetii（q- fegetii（Q- fegetii（Q-发烧），葡萄球菌表皮，肠病毒，嗜血杆菌，bordetella parapertusis，bordetella parapertusis，bordetella parapertusis，borcoplasmoniae pneumoniae，chamemydia pneumoniae pneumydia pneumydia pneumoniaiaiaiaiae beypeionelly perimopliation sepatis hepatity hepat hepat hepat hepat hepat hepat hepat; Hepatitis Delta, human immunodeficiency virus, cytomegalovirus, Epstein-Barr virus, JCV, BKV, Human Papilloma, Parvovirus, herpes simple virus, Mycobacterium tuberculosis, Aspergillus spp., Brucella abortus, Brucella, E.Coli O157, Salmonella spp., Listeria monocytogenes div>does not cross-react with the below pathogens: SARS-Cov, MERS-COV, Human Coronaviruses (HCOV-229E, HCOV-OC43, HCOV-NL63, HCOV- HKU1), Adenovirus, Influenza, PARAINFLUENZA 1, ParainFluenza 1, Parainfluenza 2, Parainfluenza 3, Parechovirus, Candida albicans, Legionella non-Pneumophila, Bacillus, Moraxella catarrhalis, Neisseria removed, Neisseria Meningitides, RSV A, RSV B, Rhinovirus, Pseudomonas aeruginosa, Staphylococcus, Streptococcus Leptospirosis, Coxiella burnetii (q- fegetii (q- fegetii（q- fegetii（Q- fegetii（Q-发烧），葡萄球菌表皮，肠病毒，嗜血杆菌，bordetella parapertusis，bordetella parapertusis，bordetella parapertusis，borcoplasmoniae pneumoniae，chamemydia pneumoniae pneumydia pneumydia pneumoniaiaiaiaiae beypeionelly perimopliation sepatis hepatity hepat hepat hepat hepat hepat hepat hepat; Hepatitis Delta, human immunodeficiency virus, cytomegalovirus, Epstein-Barr virus, JCV, BKV, Human Papilloma, Parvovirus, herpes simple virus, Mycobacterium tuberculosis, Aspergillus spp., Brucella abortus, Brucella, E.Coli O157, Salmonella spp., Listeria monocytogenes div>
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颜色翻译和分析仪（CT＆A）帮助手册
颜色翻译和分析仪（CT＆A）帮助手册©2004-2025 Danny Pascale保留所有权利。未经出版商的书面许可，不得以任何形式或任何方式复制任何形式或任何方式 - 图形，电子或机械，包括影印，记录，录音，录音或信息存储和检索系统。本文档中提到的产品可能是各个所有者的商标和/或注册商标。虽然在准备本文档时都采取了每项预防措施，但出版商和作者对错误或遗漏的责任不承担任何责任，或者由于使用本文档中包含的信息或可能随附的程序和源代码而造成的损害。在任何情况下，出版商和作者均不应对本文件直接或间接造成或据称造成或据称造成的任何其他商业损失均不承担任何责任。于2025年1月在蒙特利尔 /魁北克 /加拿大出版。
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本文档是公认的手稿版本的已发表作品，该作品以Nano Letters以最终形式出现，版权所有©美国化学学会后，在PEER审查和发行者的技术编辑后。要访问最终编辑和发布的工作，请参见https://doi.org/10.1021/acs.nanolett.1c03817
肌红蛋白结构变化对肉类颜色的影响
抽象的颜色是确定消费者购买渴望和肉质质量的重要指标的重要因素。加工和存储过程会影响肉类产品的颜色。因此，研究如何改善肉类产品的颜色不仅可以提高肉类产品的质量，而且可以增强消费者购买的愿望。硝基瘤蛋白是在肉类产品中发挥颜色的主要物质。同时，肉类产品在固化过程中经历了一系列化学和物理变化，这也影响了腌制肉类产品的颜色。本文回顾了目前影响腌制肉类颜色的六个主要因素：（1）生肉的质量和肌红蛋白的含量； （2）肌肉的物理结构和出色的像差； （3）脂质氧化； （4）Maillard反应； （5）添加剂； （6）包装方法。此外，本文还探讨了pH，温度，保留水和固化肉类产品的关系，以便为研究固化肉类产品的颜色研究提供更多想法。
氢气路线的颜色（氢的多种色调）
脱碳的第一步当然是大规模发展所有可再生能源（太阳能、风能、波浪能、地热能等），以提高电能的生产，但由于可再生能源的可用性不可编程，而且发电厂不一定位于需要能源的地方，因此存储和运输是相关问题。此外，并非所有过程都可以电气化，在许多操作条件下，电气化是不经济的，尤其是在需要 1000°C 以上温度的热过程中。就尺寸和长期存储而言，氢气代表了相对于其他可用技术的有竞争力的解决方案，如下图所示。事实上，单位质量的高能量密度和长时间储存能量的能力使氢气成为储存大量（MW 甚至 GW）能量的最有用载体。电池的能量密度低，时间范围短，在每日或每周储存的情况下，不像氢气那样具有季节性。
量子应用半导体中的颜色中心
半导体中的点缺陷已经并且将继续与应用有关。浅缺陷实现了晶体管的晶体管，这些晶体管在现代的信息时代以及在不太遥远的未来中，深层缺陷可以为量子信息处理的革命奠定基础。深层缺陷（特别是颜色中心）对于其他应用（例如单个光子发射极）也很感兴趣，尤其是在1550 nm处排放的一个光子发射器，这是通过光学器件进行长时间通信的最佳频率。第一原则计算可以预测点缺陷的能量和光学特性。i对磁光能进行了广泛的收敛测试，例如零声子线，高细胞耦合参数和4H-SIC中DivaCration的四个不同配置的零曲线分裂。将收敛结果与实验测量结果进行比较，对不同的配置进行了清晰的识别。使用这种方法，我还确定了4H-SIC中的硅空缺以及6H-SIC中的硅和硅空置方面的所有配置。进一步使用了相同的方法来识别4H-SIC中3C堆叠断层包含在3C堆叠断层中存在的两种额外的配置。i扩展了计算的属性，以包括提供零声子线的极化，强度和寿命的过渡偶极矩。在计算过渡偶极矩时，我表明，由于几何形状弛豫，将电子轨道的自一致变化包括在激发状态下至关重要。i测试了4H-SIC中除疾病的方法，从而进一步加强了先前的识别，并提供了准确的光致发光强度和寿命。在给定应用程序中找到具有正确属性的稳定点缺陷是一项具有挑战性的任务。由于散装半导体材料中存在的大量可能的缺陷，我设计并实施了一系列自动工作流，以系统地研究任何点缺陷。此集合称为ADAQ（自动缺陷分析和资格术），并自动化理论过程的每个步骤，从创建缺陷到预测其属性。使用ADAQ，我在4H-SIC中筛选了约8000个固有点缺陷簇。本文概述了这些单点和双点缺陷的地层能量和最相关的光学特性。这些结果显示出适合各种量子应用的新颜色中心的巨大希望。
基于颜色的MRI模态脑肿瘤分割的融合
摘要。大多数尝试提供自动技术以在单个MRI模态上检测和定位磁共振图像（MRI）浓度中可疑的肿瘤。放射科医生通常使用多种MRI模式来进行此类任务。在本文中，我们报告了用于自动检测和分割肿瘤的实验，其中使用经典颜色编码对多种MRI模式进行了编码。我们使用经典的U-NET体系结构研究了2D卷积网络的使用。逐片肿瘤检测的切片MRI分析具有挑战性，因为此任务需要来自3D组织结构的上下文信息。，3D卷积网络的训练非常昂贵。为了克服这一挑战，我们通过投影以最大对比度的3D体积来提取一组2D图像。然后将多种MRI模式组合为独立颜色，以提供颜色编码的2D图像。我们通过实验表明，这比切片训练的性能更好，同时将可训练的参数的数量限制为合理的限制。1