【评测】化学发光成像仪器complex2000

complex2000全自动化学发光成像系统可对ECL发光等直接成像,获得实验结果。如果使用暗室曝光来进行ECL检测,不仅建造暗室浪费空间,在暗室中曝光步骤繁琐,而且冲洗X胶片时还会接触到有毒的化学试剂。

complex2000全自动化学发光成像系统体积小巧,轻便,可以轻松放置在实验台的任何一角,进行ECl成像时,用户只需设置不同曝光时间,实现“一键成像”,高效省时,节能环保”

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仪器参数:

一:相机参数

检测器:16位冷CCD,65,535灰度

分辨率:600万像素

透镜:25 mm, f/0.95

图像采集范围:11x 9 cm (W x D) (图像最多4块小型印迹膜或凝胶)

Binning模式:1x1, 2x2, 4x4(高灵敏/高分辨率设置)

缩放:1–2x,电动变焦

图像文件格式:TIFF, JPG, PNG

二:系统硬件

样品抽屉:手动开合

滤光片组:12片(8片激发,4片发射)

光源:(可选)激发光源:494nm(FITC), 550nm(TRITC), 590nm(Alexa Fluor594), 649nm(Cy5); 接收光源:BP530nm,BP590nm,BP625nm,BP685nm;

三:系统软件

自动曝光(智能曝光):支持

机载图像分析:支持

独立分析应用

四:运输

尺寸:(长 x 宽 x 高):550mm*325mm*300mm

重量:大约8 kg

性能特点:

1.中/英文软件,具有实时图像采集软件,可用于化学发光图像

2.自主研发,价格低,效果好,媲美国内其他品牌同类型产品

3.操作简单,一键成像

4.具有自动曝光功能,可以实时自动曝光

5.单次成像:具有长时间曝光功能,可实现单张画面长时间曝光

6.累积曝光多次成像功能:可以在很长曝光时间内多次成像,且每次成像的曝光时间可以累积,从而避免反复曝光,而且用户可以挑选最中意的图像保存。

7.具有序列图像保存功能,无需单张图片分别存储

8.在拍摄中可显示过饱和像素,保证精确定量

9.具有加注功能,可添加各种格式的文字注释或符号

10.图像叠加分析功能:可对两个图像进行合并显示,并进行分析

11.图像输出格式:8bitTif、16bitTif、bmp、jpg

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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