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多标签多算法的Rust实现橙色点是多边形质心。
蓝绿色点是理想的标签位置。
红色框显示搜索空间。
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您还可以使用笔记本轻松显示自己的多边形。
如何使用externcratepolylabel;usepolylabel::polylabel;externcrategeo;usegeo::{Point,Polygon};letcoords=vec![(0.0,0.0),(4.0,0.0),(4.0,1.0),(1.0,1.0),(1.0,4.0),(0.0,4.0),(0.0,0.0)];letpoly=Polygon::new(coords.into(),vec![]);letlabel_pos=polylabel(&poly,&0.10);//Point(0.5

给定皮肤镜黑素细胞瘤图像，检测毛发噪声，并修复毛发遮挡部位的信息。
皮肤镜图像毛发去噪，主要包括五个步骤：波谷检测器、阈值分割、区域生长、标记连通域、掩膜恢复重建。

观测指标标识符逻辑命名与编码系统（LogicalObservationIdentifiersNamesandCodes，LOINC）是一部数据库和通用标准，用于标识检验医学及临床观测指标。
LOINC数据库旨在促进临床观测指标结果的交换与共享。
其中，LOINC术语涉及用于临床医疗护理、结局管理和临床研究等目的的各种临床观测指标，如血红蛋白、血清钾、各种生命体征等。
当前，大多数实验室及其他诊断服务部门都在采用或倾向于采用HL7等类似的卫生信息传输标准，以电子消息的形式，将其结果数据从报告系统发送至临床医疗护理系统。
然而，在标识这些检验项目或观测指标的时候，这些实验室或诊断服务部门采用的却是其自己内部独有的代码。
这样，临床医疗护理系统除非也采用结果产生和发送方的实验室或观测指标代码，否则，就不能对其接收到的这些结果信息加以完全的“理解”和正确的归档；
而当存在多个数据来源的情况下，除非花费大量的财力、物力和人力将多个结果产生方的编码系统与接受方的内部编码系统加以一一对照，否则上述方法就难以奏效。
作为实验室检验项目和临床观测指标通用标识符的LOINC代码解决的就是这一问题。
　　LOINC数据库实验室部分所收录的术语涵盖了化学、血液学、血清学、微生物学（包括寄生虫学和病毒学）以及毒理学等常见类别或领域；
还有与药物相关的检测指标，以及在全血细胞计数或脑脊髓液细胞计数中的细胞计数指标等类别的术语。
LOINC数据库临床部分的术语则包括生命体征、血液动力学、液体的摄入与排出、心电图、产科超声、心脏回波、泌尿道成像、胃镜检查、呼吸机管理、精选调查问卷及其他领域的多类临床观测指标。
　　Regenstrief研究院（RegenstriefInstitute,Inc.）最初于1994年建立了LOINC，且至今一直负责着它的维护工作。
Regenstrief研究院是一家国际上公认的非营利性医学研究机构。
LOINC是针对临床医疗保健与管理工作在电子数据库方面的需求而创建的。
公众可免费获得和使用LOINC。
Regenstrief研究院（RegenstriefInstitute）一直负责并承担着LOINC数据库及其支持文档的维护工作。
如今（截至2014年10月12日），LOINC标准已经具有英语、德语、法语、西班牙语及简体中文等共计20个语种/方言，而其网站已经拥有34694位用户，分别来自163个国家/地区。

该程序采用opencv工具，计算给定图片内的红细胞个数，同时计算细胞的面积、周长和密集度信息。

Excel格式的《国际疾病分类第十一次修订本（ICD-11）》，一共有32000多条数据。
格式如下：2A00.0 脑胶质瘤 否2A00.00 脑胶质母细胞瘤 是2A00.0Y 其他特指的脑神经胶质瘤 是2A00.0Z 脑神经胶质瘤，未特指的 是2A00.1 脑胚胎性肿瘤 否2A00.10 脑髓母细胞瘤 是2A00.11 中枢性原始神经外胚层肿瘤 是2A00.1Y 其他特指的脑胚胎性肿瘤 是2A00.1Z 脑胚胎性肿瘤，未特指的 是2A00.2 脑神经上皮组织肿瘤 否2A00.20 松果体瘤或松果体区肿瘤 是2A00.21 混合性神经元-胶质细胞肿瘤 是

SpssModeler18简体中文版的使用手册，包含大量应用实例，如怎样建模，多项Logistic回归应用电信业客户分类，时间序列预测宽带利用率，泊松回归分析船只损坏率，Gamma回归拟合汽车保险理陪，SVM细胞样本分类等。

太赫兹波（THz）是一种介于微波和红外线波之间的电磁波。
由于生物体对THz波的独特响应性，太赫兹波在生物医学领域的应用研究特别是其与生物组织的相互作用成为了研究热点。
该研究旨在探索太赫兹波能否激发光敏剂产生光敏效应。
采用纳焦级宽谱（1~3THz）的脉冲太赫兹光源对光敏剂（PS）血卟啉单甲醚（HMME）照射30min，用DPBF作为单态氧的捕获剂检测单态氧产率。
采用相同的太赫兹光源照射常规培养的HepG2细胞，光学显微镜下观察细胞形态，MTT法检测细胞活性。
PS+THz组单态氧产率显著高于单纯太赫兹波组（21.04%vs.2.39%）；
PS+THz组HepG2细胞形态较对照组略圆，细胞有收缩趋势；
细胞活性检测结果显示，太赫兹波照射后HMME孵育的HepG2细胞的活性降低至81.13%（THz组为99.21%）。
实验结果表明宽谱1~3THz纳焦级太赫兹波可激发光敏剂HMME，激发效率约为20%。

脑电信号(Electroencephalograph，EEG)是脑神经细胞电生理活动在大脑皮层或头皮表面的总体反映，其包含了大量的生理与病理信息，并可以用许多特征量来描述其特征信号。
P300电位即受试者辨认“新异”(oddball)刺激序列中低概率的“靶刺激”时，在头皮记录到的潜伏期约为300ms的最大晚期正性波，是事件相关电位(Event-RelatedPotential，ERP)中应用最广、与认知功能关系最为密切的成分。
脑机接口(BCI)是一种不依赖于外周神经和肌肉等常规输出通道的信息交流系统。
P300是神经系统接受特定模式下的视觉刺激所产生的特定电活动，适合于脑机接口应用。
本文针对P300脑电信号的特点，即诱发电位中的P300成分通常是在新异刺激模型中对不同刺激进行辨别、分类、判断时产生的，所以采用视觉“Oddball”范式诱发事件相关电位，然后采用EGI64导脑电系统采集原始脑电信号，再用Net-Station软件对原始数据进行预处理，预处理步骤包括滤波(Filter)、数据分段(Segmentation)、人工伪迹检测(ArtifactDetection)、坏通道替换(BadChannelReplacement)、叠加平均(Averaging)、参考点转换(AverageReferencing)、基线校正(BaselineCorrection)等，最后采用功率谱分析与相关系数矩阵相结合的方法选取恰当的电极，确定少量活跃电极分布在头顶位置，活跃电极主要集中在后脑区域，为脑机接口应用产品的开发奠定理论基础。

给定皮肤镜黑素细胞瘤图像，检测毛发噪声，并修复毛发遮挡部位的信息。
(1)灰值化：对皮肤镜黑素细胞瘤彩色图像进行灰值化处理，将彩色图像变成灰度格式；
(2)波谷检测器：使用结构元素对给定灰度图像进行形态学灰度闭运算，先膨胀后腐蚀，填充物体内细小空洞，连接邻近物体，再将原图与灰度闭运算得到的图像相减，得到背景色较暗，毛发区域较亮的毛发提取图像；
(3)阈值分割：经过波谷检测后的图像能够基本提取出毛发区域，使用交互式阈值分割，对毛发提取图像进行二值分割，为区域生长制作毛发掩膜做准备；
(4)标记连通域，剔除弱小噪声：用区域生长法提取连通域，并标记毛发区域，统计各连通区域的大小，设定阈值，屏蔽小的连通区域，去除背景中的杂小噪声点，尽可能的少破坏原始图像的信息；
(5)掩膜，恢复原始皮肤信息：将去除噪声后的二值图像作为掩膜，对毛发区域进行恢复重建。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。