估计阅读时长: 2 分钟 imports "clustering" from "MLkit"; require(graphics2D); multishapes = read.csv("./multishapes.csv"); [x, y] = list(multishapes[, "x"], multishapes[, "y"]); print(multishapes, […]
HR2MSI mouse urinary bladder S096 - spatial regions
估计阅读时长: 10 分钟 https://github.com/xieguigang/sciBASIC 最近在研究实现空间代谢组学中的一些特征区域的自动化划分分割。在得到了特征点集合之后,我们需要根据一些图像处理算法进行特征区域的提取操作。之前,我们尝试过基于绘制等高线图Marching Squares算法的方式来将特征点集合自动转换为特征区域的多边形,实现轮廓扫描获取的功能。但是实现的效果嘛,和实际的区域存在着一些较大的差异。 Order by Date Name Attachments HR2MSI mouse urinary bladder S096 - spatial regions […]
估计阅读时长: 16 分钟 https://github.com/xieguigang/sciBASIC 等高线指的是地形图上高程相等的相邻各点所连成的闭合曲线。把地面上海拔高度相同的点连成的闭合曲线,并垂直投影到一个水平面上,并按比例缩绘在图纸上,就得到等高线。 Order by Date Name Attachments 1_Contour • 487 kB • 173 click 30.06.2021Ms1Contour • […]
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  1. 针对图对象进行向量化表示嵌入: 首先,通过node2vec方法,将node表示为向量 第二步,针对node向量矩阵,进行umap降维计算,对node进行排序,生成node排序序列 第三步,针对node排序序列进行SGT序列图嵌入,实现将网络图对象嵌入为一维向量