SiR-PEG4-DBCO 硅基罗丹明-四聚乙二醇-二苯丙环辛烯

硅基罗丹明SiR-PEG4-DBCO简介
介绍SiR-PEG4-DBCO硅基罗丹明-四聚乙二醇-二苯丙环辛烯,一种用于近红外双光子成像的荧光团。该化合物具有良好的溶解性和稳定性,适用于科研领域。

科研实验中大家比较常见硅基罗丹明,对于其性质应用,大家有所了解吗?今天瑞禧小编通过对SiR-PEG4-DBCO 硅基罗丹明-四聚乙二醇-二苯丙环辛烯的应用。

下面是瑞禧小编整理的SiR-PEG4-DBCO 硅基罗丹明-四聚乙二醇-二苯丙环辛烯的产品详情:

SiR-PEG4-DBCO 硅基罗丹明-四聚乙二醇-二苯丙环辛烯

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中文名称:硅基罗丹明-四聚乙二醇-二苯丙环辛烯;

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英文名称:SiR-PEG4-DBCO

 外观:固体

溶解度:溶于大部分有机溶剂,水

分子式:C56H63N5O9Si

分子量:978.23

储存条件:-20℃避光

纯度:95%+

用途:科研用

规格:mg


硅基罗丹明染料是一类近红外发射的双光子荧光团,其最大发射波长为670 nm,最大的双光子截面为75 GM.在此基础上,利用硅罗丹明荧光团发展了一个近红外双光子一氧化氮荧光探针,实现对细胞内源性和外源性的近红外成像检测。

由于双光子激发是通过同时吸收两个相同的近红外光子(700-900 nm)到达激发态,因此,双光子激发荧光探针是一种理想的近红外成像方式。此外,双光子激发只发生在焦点处所以双光子成像具有较高的时空分辨率。 

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瑞禧生物WFF.2022.3

内容概要:本文介绍了于贝叶斯优化的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、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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