Mouse Albumin ELISA Kit小鼠白蛋白ELISA试剂盒

白蛋白存在于所有哺乳动物和许多低等脊椎动物的血管内和血管外,是一种由肝脏合成的约67kDa的蛋白质。正常情况下,只有非常微量的白蛋白能逃过肾小球的重吸收,并被排泄到尿液中。ICL的Mouse Albumin ELISA Kit是一种高灵敏度的双抗体夹心法ELISA试剂盒,用于测定小鼠血清、血浆或尿液中的白蛋白。该试剂盒的检测范围为7.8 ng/ml - 500 ng/ml,检测时间仅为70分钟。

ICL热销产品

产品详情

产品货号

E-90AL /欣博盛生物

产品规格

1 x 96 well plate

反应种属

Mouse

检测范围

7.8 ng/ml - 500 ng/ml

检测时间

70 minutes

样本类型

Plasma, Serum, Urine

应用领域

Diagnostic development

【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测与故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理与特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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