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二代测序宏基因组拼接

基因组拼接一直是整个基因组数据分析中最重要和最核心的工作,因为基因组包含了一个物种全部的遗传信息。得到的基因组越完整,包含的基因组信息也越多,对于后续对整个基因组的功能分析,变异检测都有非常大的帮助。由于基因组本身具有的高度重复序列,多倍体杂合位点,低复杂度区域以及测序错误等诸多条件的影响,基因组拼接一直是一项非常复杂且困难的工作。尤其是基因组重复序列的影响,一直是二代短读长测序最难解决的问题,尽管后来基于二代测序数据开发除了一些辅助拼接方案,例如大片段文库,Optical mapping光学图谱,三位基因组等辅助方案,都无法彻底解决基因组拼接难题。而利用 nanopore 长度长测序,将革命性地解决重复序列对于基因组拼接的影响。

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虚拟现实产业链升级,抢滩内容成致胜关键

虚拟现实被认为是下一个大型计算平台,各类VR硬件厂商密集发布新产品抢占市场,大有得VR者得未来的那么点意思。纵观目前的VR市场,硬件设备从几十元到数千元不等,林林总总,琳琅满目,终端用户可谓挑花了眼。但究竟是什么支撑终端用户最终选择产品并且保持新鲜感?再好的硬件没有好的内容做支撑用户一样不买账,说到底还是内容为王!很多用户在使用某款产品以后会以对这款产品的印象判断整个品牌甚至整条产业链,VR我玩过了,没什么意思,就那么几部片子,几个游戏,说好更新的又不更新了,建议你不要买。这种情况伤害的不仅仅是某样产品,

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图像拼接——APAP算法[通俗易懂]

*图像拼接是将同一场景的多个重叠图像拼接成较大的图像的一种方法,在医学成像、计算机视觉、卫星数据、军事目标自动识别等领域具有重要意义。图像拼接的输出是两个输入图像的并集。 *图像配准(image alignment)和图像融合是图像拼接的两个关键技术。图像配准是图像融合的基础,而且图像配准算法的计算量一般非常大,因此图像拼接技术的发展很大程度上取决于图像配准技术的创新。早期的图像配准技术主要采用点匹配法,这类方法速度慢、精度低,而且常常需要人工选取初始匹配点,无法适应大数据量图像的融合。图像拼接的方法很多,不同的算法步骤会有一定差异,但大致的过程是相同的。 *图像拼接通常用到五个步骤: 1、根据给定图像 / 集,实现特征匹配 2、通过匹配特征计算图像之间的变换结构 3、利用图像变换结构,实现图像映射 4、针对叠加后的图像,采用APAP之类的算法,对齐特征点 5、通过图割方法,自动选取拼接缝

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网络机房效果图制作|步骤技术分享[通俗易懂]

首先看图,这个图是人视角度,两侧显露出来的空间很大,注重表现的是两侧的机柜,包含列头柜,精密空调及上方的冷通道。 第一步:客户肯定得提供图纸类的资料,如CAD图纸,或是手绘的平面布置图等。这里面需要包含机房的数量,排列组合为止或是模块化设置。 第二步:拿到资料,和客户沟通之后,首先要明白客户表现的是什么效果,哪个地方是侧重点等。 第三步:沟通完了就需要进行下一步,就是如果客户提供了CAD图纸,就要整理CAD图纸,没有CAD图纸只有手绘的话,一般来说需要先画出CAD图纸备用,简单场景除外。 第四步:接下来就需要把CAD图纸等倒进三维软件里进行建模了。 第五步:搭建完场景后,就需要赋予材质和灯光测试的步骤了,以上都做完的话,就可以给客户看小样了。 我工作室专业制作各式机房装修效果图,网络机房装饰,系统集成效果图,数据中心可视化,DLP无缝拼接屏电视墙效果图等,专业诚信,多年经验,Q:3328 15546 T:159-916-07213 。

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