无标记手术工具

极客标记系统挺有意思的，主要是为了标记管理和快速部署功能的。它支持通过 CouchDB 存储，方便高效。安装过程也蛮简单，直接运行一些命令就能搞定：npm install -g gitinspector、npm install couch-admin等。配置好之后，你可以灵活地使用这个系统管理数据，搭配其他工具比如pouchdb、uglify-js优化代码，效率高。感觉它适合需要高效标记管理的场景，比如开发过程中对数据标记的追踪和管理哦。另外，它还支持和其他技术结合使用，像pg、bluebird这样的数据库和异步库都能好的配合。不过要注意的是，CouchDB 的安装和配置需要稍微留意，毕竟它是

病理标本上的墨迹标记自动检测与数字映射工具，可用于： 检测并编辑墨迹边界 注册带墨迹图像到未带墨迹图像（可选） 提供手动标记墨迹边界的功能（可选）

Matlab开发中，datetick、cstxticks和dtlformat等函数可以有效地处理时间序列图的日期标记，让图表更易读。

MATLAB手掌纹点标记工具MarkToolForPalmprintPoint是一个用于标记手指间隙点或类似标记的MATLAB GUI工具。最新版本可在此处找到：要求MATLAB（在Windows中，请将显示设置为100％以完全显示GUI）。对于小屏幕笔记本，请使用“SmallScreenUI”文件夹中的fig文件。使用方法：1. 下载并解压图片源代码到文件夹中。启动MATLAB并运行main.m。输入包含图像的文件夹路径，或使用“选择文件夹”按钮选择。选择正确的图像格式后，单击“读取”按钮。使用“上一个”和“下一个”按钮或向左和向右箭头键浏览图像。程序按顺序读取相应格式的图像，并显示总数。第

(3)频率采样法的基本思想是：如果已知滤波器的频率特性，则对其在等间隔采样N点，即：在确定杂波的功率谱类型后，成形滤波器的幅值响应即可求得：至于相位的选择，只要使得所设计的成形滤波器物理可实现即可。在中，均认为杂波是广义平稳过程，并且杂波的相位在均匀分布、与杂波幅度相互独立。以图20为模型，对以上三种成形滤波器设计方法做仿真比较，输出序列的相关函数如下图所示：图25三种不同方法的相关系数比较(抽样点1024，5f=20)第28页

myLabel是一个工具，用于手动标记图像序列，广泛应用于计算机视觉领域，例如图像训练和评估。只需解压缩存档到单独目录，并在MATLAB命令行中键入myLabel以运行。myLabel由Nikolay Chumerin在MCCOOP EU项目框架内开发。支持联系邮箱：myLabel.support@gmail.com。

随着技术进步，深度学习方法在外科手术领域展现出巨大潜力。我们引入了基于区域卷积神经网络的方法，能够精确识别胆囊切除术视频中的手术工具，从而深入分析工具的使用和运动方式，有效评估外科医生的技能水平。我们还创建了新的数据集m2cai16-tool-locations，扩展了现有的m2cai16-tools数据集，证明了该方法在工具检测和定位任务中的有效性。通过模型提取工具使用时间表、运动热图和工具轨迹图，为外科技能的客观评估提供了新的性能指标。

阵列天线的辐射单元数可达成百上千，每个单元后接可控移相器，通过调整移相器的相位来改变电磁波的相位分布，实现空间波束扫描。阵列天线主要包括线阵列和面阵列两种形式，重点仿真研究了线阵列接收的目标回波信号模型。在等幅馈电假设下，忽略波程差的影响，分析了阵列天线在远区的辐射场特性。

MaterialsDiscovery 是个挺有意思的工具，适合搞材料科学的同学。它通过挖掘材料项目数据库的电子结构数据，来找出适合用作量子点 LED 的无重金属材料。使用这个工具，你可以设计出有合适导带和价带偏移的可见光 LED 异质结构。值得一提的是，它基于 Python 和 PyMatGen 库，运行起来也比较简单。不过，记得先去注册拿个 API Key 哦，才能顺利使用。 如果你是做相关研究的，MaterialsDiscovery 可以你快速筛选出新型 HTL、ETL 和发射层材料，提升设计效率。，它是个不错的材料发现工具，操作简单，功能强大！ 有需要的小伙伴，记得先安装 Python

在原始图像基础上，利用病变的二值图像，精确标定并展示病变区域的边缘及其位置。该过程适用于Matlab环境。