Как бесплатно установить msed московская область на компьютер

Обновлено: 05.07.2024

Учебное заведение с равными возможностями, связанное с городским университетом Нью-Йорка.
© Общественный колледж Кингсборо, 2019 г. Все права защищены.

Каталог муниципальных колледжей Кингсборо является официальным источником академической политики и процедур, требований и другой информации, имеющей решающее значение для академической успеваемости. В каталоге перечислены все курсы, необходимые для каждой конкретной степени, а также описания курсов, чтобы помочь студентам решить, какие факультативные предметы представляют для них наибольший интерес и ценность. Каталог также информирует учащихся о конкретных требованиях колледжа, правилах и положениях, академической помощи и поддержке, а также об особых возможностях, доступных в кампусе.

Академические программы — Associate of Arts (A.A.), Associate of Science (A.S.), Associate of Applied Science (A.A.S.) и сертификаты — можно найти, нажав на вкладку "Программы от A до Я".

Описания курсов — можно найти, щелкнув одноименную вкладку. Курсы перечислены в алфавитном порядке, и их можно сузить с помощью «Фильтра курсов».

Дополнительную информацию о колледже, включая миссию, политику и процедуры, академическую помощь и поддержку, а также специальные возможности, доступные в кампусе, можно найти, просмотрев вкладки слева и щелкнув каждую из них.

Архивные каталоги

Колледж Городского университета Нью-Йорка

Общественный колледж Кингсборо
2001 Oriental Boulevard
Бруклин, Нью-Йорк 11235-2398

Колледж Городского университета Нью-Йорка

Попечительский совет Городского университета Нью-Йорка оставляет за собой право вносить изменения любого характера в академические программы и требования Городского университета Нью-Йорка и входящих в его состав колледжей. Все программы, требования и курсы могут быть прекращены или изменены без предварительного уведомления. Стоимость обучения, указанная в этой публикации, также может быть изменена Попечительским советом Городского университета Нью-Йорка.

ПРИМЕЧАНИЕ:
Программы и требования, а также графики обучения и оплаты, указанные в каталоге, обязательно могут быть изменены в любое время по усмотрению администрации и/или по решению муниципального колледжа Кингсборо, Совета попечителей CUNY. , Городской университет или Государственный университет Нью-Йорка.

В вашей корзине нет товаров.

Бесплатная доставка по США
при заказе на сумму от 199 долларов США!

Вы сейчас на:

MSED — это профессиональный аудиокодировщик-декодер AU и VST плагин для обработки мидсайда, который способен кодировать (разделять) входящий стереосигнал на две составляющие: пара мидсайд, и наоборот: декодировать мидсайд пара побочных сигналов в стереосигнал.

MSED также может работать в «встроенном» режиме с возможностью регулировки усиления и панорамирования средних и боковых каналов без необходимости последовательного использования двух подключаемых модулей.

MSED можно использовать для поворота фазы среднего и боковых каналов на 180 градусов, переключения стереоканалов и извлечения среднего или бокового канала.

Приложения

Кодировщик посередине
Промежуточный декодер
Стереорасширитель посередине
Переключатель стереоканалов
Переворот фазы канала на 180 градусов

Функции и совместимость

Совместимость

Этот аудио-плагин можно загрузить в любое аудио-хост-приложение, которое соответствует спецификации плагина AudioUnit или VST.

Совместимость с RTAS доступна при использовании адаптера FXpansion VST-RTAS.

Этот подключаемый модуль совместим с Windows (32- и 64-разрядная версия Windows XP, Vista, 7 и более поздние версии) и Mac OS X (10.5 и более поздние версии, 32- и 64-разрядные версии, на базе процессоров Intel) компьютеры (двухъядерный процессор с тактовой частотой 2 ГГц или более быстрый, требуется не менее 1 ГБ оперативной памяти). Отдельный двоичный дистрибутивный файл доступен для каждой целевой компьютерной платформы для каждой спецификации аудиоплагина.

Voxengo GlissEQ

Voxengo HarmoniEQ

Кривая Voxengo

Voxengo Voxformer

Воксенго PHA-979

Voxengo Overtone GEQ — скачать бесплатно

Наша цена ниже "минимальной объявленной цены" производителя. В результате мы не можем показать вам цену в каталоге или на странице товара.

Вы не обязаны приобретать продукт, как только узнаете цену. Вы можете просто удалить товар из корзины.

Просмотры статей — это сумма загрузок полных текстов статей с ноября 2008 года (как в формате PDF, так и в формате HTML) в соответствии со СЧЕТЧИКОМ для всех организаций и частных лиц. Эти показатели регулярно обновляются, отражая использование за последние несколько дней.

Цитирование — это количество других статей, цитирующих эту статью, подсчитываемое Crossref и ежедневно обновляемое. Узнайте больше о подсчете цитирований Crossref.

Аннотация

Биологические полугибкие полимеры и нити, такие как коллаген, фибронектин, актин, микротрубочки, спиральные белки, ДНК, миРНК, амилоидные фибриллы и т. д., широко распространены в природе. В биологии эти системы имеют прямое отношение к критическим процессам, начиная от движения актина или сборки вирусов на клеточных поверхностях и заканчивая ростом амилоидных бляшек при нейродегенеративных заболеваниях. В технологии и прикладных науках синтетические макромолекулы или волокнистые объекты, такие как углеродные нанотрубки, находят бесчисленное множество применений. Доступ к их внутренним свойствам на уровне отдельных молекул, таким как их молекулярные конформации или внутренняя жесткость, имеет центральное значение для понимания этих систем, их свойств и разработки связанных приложений. В этой перспективе мы представляем FiberApp — новое программное обеспечение для отслеживания и анализа, основанное на каскаде алгоритмов, описывающих структурные и топологические особенности объектов, характеризующихся очень высоким соотношением длины к ширине, которые обычно называют «волокноподобными объектами». Программа работает с изображениями из любого микроскопического источника (атомно-силовая или просвечивающая электронная микроскопия, оптическая, флуоресцентная, конфокальная и т. д.), получая пространственные координаты объектов с помощью полуавтоматической процедуры слежения на основе алгоритма поиска пути A* с последующим применением активных модели контуров и генерирование практически любого статистического, топологического и графического вывода, выводимого из этих координат. Демонстрационные функции программного обеспечения включают статистический анализ физики полимеров конформаций волокон, функций корреляции высоты, связей и пар, среднеквадратичного сквозного расстояния и смещения средней точки, параметра двумерного порядка, избыточного эксцесса, фрактального показателя, профиля высоты и его дискретного значения. Преобразование Фурье, ориентация, длина, высота, кривизна и распределение углов перегиба обеспечивают беспрецедентное структурное описание волокнистых синтетических и биологических объектов.

Введение

Для проверки точности процедур отслеживания и проверки правильности вычислительных инструментов также можно использовать искусственное создание синтетических изображений с криволинейными объектами, которые следуют определенной модели формы. (25, 26) Моделирование изображений с регулируемым размером, разрешением, уровнем шума и системными параметрами (разветвление, длина, толщина, гибкость и т. д.) может значительно помочь понять ограничения доступных алгоритмов и повысить их эффективность. (27) Таким образом, получение доступа к количественной и качественной информации с помощью обработки изображений и статистического анализа изображений занимает центральное место в очень широком спектре областей, от биомедицинских исследований до нанотехнологий и науки о биоматериалах.

Главной необходимостью во всех вышеупомянутых областях является эффективное обнаружение криволинейных объектов на изображениях различных типов (2D и 3D), получаемых в основном с помощью флуоресцентной микроскопии, конфокальной лазерной сканирующей микроскопии, атомно-силовой микроскопии, сканирующей и просвечивающей электронной микроскопии. микроскопия (СЭМ и ПЭМ). Эта общая задача рассматривалась огромным числом ученых и исследователей. Алгоритмы были разработаны на основе оценки производных по направлению первого и второго порядка, (28) моделей активного контура, которые работают за счет «минимизации энергии» внешних (интенсивность изображения или градиенты) и внутренних (натяжение и эластичность контура) сил. , (29) несмещенный детектор криволинейных структур, (30) обнаружение ребер и гребней на основе оптимизации критерия типа Канни, (31) или обнаружение линейных признаков с использованием множественного направленного немаксимального подавления. (32) Некоторые из этих методов были широко адаптированы в медицинских исследованиях и нейрохирургии для диагностики сосудистых заболеваний и планирования сосудистых вмешательств по изображениям магнитно-резонансной ангиографии (МРА) (33-35) и, в частности, в неврологии и неврологии, где исследование критических нейронных функций дает ценную информацию об активности мозга и возможных применениях в лечении нейродегенеративных заболеваний. Дополнительным осложнением, возникающим при отслеживании нейронов, является отдельное обнаружение сомы и точек ветвления дендритов, которое обычно рассматривается отдельно от отслеживания аксонов. (1) В частности, данные визуализации, полученные в этих областях исследований, представлены в виде стеков плоских изображений в 3D, которые изображают культивируемые нейроны с флуоресцентной маркировкой. Минимальный элемент таких изображений называется вокселом (сочетание слов «объем» и «пиксель»), представляющим собой значение интенсивности изображения на регулярной сетке в трехмерном пространстве. Как правило, вышеперечисленные алгоритмы с реадаптацией к 3D можно использовать самостоятельно или в сочетании со вспомогательной предварительной и постобработкой записанных данных. Некоторые из них основаны на методе «утончения» (скелетонизации) объекта, в первую очередь за счет морфологических операций эрозии и дилатации, которые представляют собой итеративное удаление вокселов с поверхности объекта до тех пор, пока не останется последняя тонкая линия. (4, 36-40) Однако часто они могут быть недостаточно надежными на зашумленных изображениях, что может серьезно ухудшить качество сегментации, и крайне необходима дополнительная предварительная обработка изображения с помощью фильтрации шума. Альтернативные методы используют расчет пути с минимальной стоимостью (Dijkstra’s или A* (41)) между двумя точками, определенными пользователем, или автоматическим способом с помощью соответствующего дополнительного вспомогательного алгоритма. (39, 42) В общем двумерном случае для упрощения алгоритма поиска пути с минимальной стоимостью или в качестве отдельного метода собственные значения матрицы Гессе, примененные к изображению, используются для вычисления для каждого вокселя соответствия объекту и соответствующего собственный вектор для его локального направления. (2, 43, 44) Другие методы включают воксельный захват (45) и сплайны на основе моделей (26, 44), которые первоначально были представлены как змеи. (29)

Что касается макромолекул, фибриллярных структур и полимеров, то для количественной оценки свойств изгиба, геометрии сети и основных морфологических характеристик применяются различные методы обработки изображений. Идентификация трехмерной микроструктуры геля (46), в частности коллагеновых фибрилл, образующих матрицу, (47) может быть выполнена посредством бинаризации и пороговой обработки вокселов изображения с последующей классификацией ветвей (48) или зарождением и локальными точками максимума. удостоверение личности. (49) Поиск осевой линии для линейных нитевидных объектов, таких как актиновые филаменты и микротрубочки, может быть реализован аналогичным образом (50) или путем оценки минимальной кумулятивной стоимости пути при отслеживании внешних кончиков микротрубочек (51) и вполне перспективные модельные подходы. (25) Различные методы применялись для сегментации ДНК (11, 52, 53) и амилоидных фибрилл (54, 55), адсорбированных на поверхности и визуализируемых с помощью АСМ или ПЭМ. Статистические и масштабные свойства этих объектов могут быть получены из отслеживаемых контуров и методов моделирования и измерения распределения ширины, длины и высоты амилоидных фибрилл. (27)

В этом контексте разработка вычислительных средств для всего набора линейных неразветвленных и круговых объектов имеет большое значение в нанонауке. В современной литературе можно найти несколько примеров программных приложений. Большинство из них представляют собой подключаемые модули для программы обработки изображений на основе Java ImageJ: NeuronJ (отслеживание и анализ нейритов на изображениях флуоресцентной микроскопии), (43) NeuriteTracer (автоматическая количественная оценка роста нейритов), (39) JFilament (сегментация и отслеживание цитоскелетных филаментов) (25) и трекер полимеризации-деполимеризации актиновых филаментов.(7) Кроме того, также доступны приложения на основе MATLAB или автономные приложения: NeuronMetrics (полуавтоматическая обработка изображений культивированных нейронов), (38) NeuronCyto (измерение роста нейритов на основе сегментации изображения с топологической зависимостью), (3) V3D-Neuron (3D реконструкция нейритов), (61) DNA Trace, (62) и Simple Neurite Tracer (реконструкция, визуализация и анализ нейронных отростков). (42) Тем не менее, ни одно из этих программ не основано полностью на концепциях физики полимеров для анализа нитевидных объектов, и всестороннее полимерное описание волокнистых объектов еще не предоставлено в рамках одного программного приложения, что требует немедленных разработок.

За последние годы увеличение количества режимов получения экспериментальных методов визуализации, а также рост их качества и разрешения были удивительно быстрыми. Особенно это заметно при АСМ-визуализации с более точными кантилеверами и возможностями сканирования изображений очень высокого разрешения размером 5120×5120 пикселей. С параллельным ростом скорости компьютеров и объемов памяти очень желательны более точные инструменты анализа изображений и улучшенная обработка данных. В этой перспективе мы представляем решение вышеупомянутых прикладных проблем, возникающих в нанонауке, — проект с открытым исходным кодом под названием FiberApp, написанный на языке программирования MATLAB, в котором каскадные алгоритмы, основанные на концепциях статистической физики полимеров, были реализованы для получения самый точный конформационный, топологический и структурный анализ, доступный на сегодняшний день для описания волокнистых и нитевидных биологических и синтетических объектов. Входные изображения, на которых работает FiberApp, могут быть созданы с помощью любого метода микроскопии, практически любого изображения TIF, хотя большинство примеров, которые будут представлены, основаны на атомно-силовой микроскопии высокого разрешения, сканирующей и просвечивающей электронной микроскопии. Мы используем наиболее подходящий и многообещающий метод отслеживания, основанный на моделях активных контуров, усиленный дополнительным алгоритмом поиска пути A* для более быстрого процесса полуавтоматической сегментации, позволяющим отслеживать тысячи объектов за короткое время. Возможность отслеживать линейные и круговые нитевидные объекты и, независимо, возможность определять сегменты разнородной жесткости вдоль их контуров с помощью элементов маски — это лишь некоторые из ключевых особенностей, которые значительно расширяют область возможных приложений программы в контексте. шире, чем в классической статистической физике полимеров. Кроме того, способность FiberApp моделировать статистические данные и искусственные изображения волоконно-подобных объектов «in silico» служит мощным инструментом для прогнозирования и рационализации экспериментальных результатов.

Читайте также: