《恐袭波士顿》之为爱致敬

 在看完电影后大家分享观影体验,有朋友感觉电影前半段中镜头在真实事件影像回放与影片讲述内容之间来回切换,镜头的晃动让人感觉头晕目眩,不能很好的融入影片,只是在后半段追凶开始后才开始慢慢进入状态,发酵情绪,尤其是看到灾难之后被双双截肢的年轻夫妻在医院紧握双手,双眼依然充满了对生活的热情和对对方的爱恋,以及最后借助义肢跑完全马的壮举,让人不自觉的潸然泪下。
        诚然,这些镜头也同样感染了我,为影片贡献了纸巾。
        但因为从小的家庭生活环境以及在后来的学习生活中遇到的一些事情,造就了我相对细腻敏感的性格,今天就和大家分享我这种性格状态对这部影片的感觉。
        真正开始追凶前,影片对五个场景的叙述,才是真正感动到我的地方。
        场景一:有一对年纪和我相仿的年轻夫妻(也就是后来因为恐袭被截肢的夫妻),影片开始时,他们日常生活的一举一动无不透露着对对方的爱恋,大概也正是因为这份爱恋,才让他们在面对打击时,仍然保持着对生活的热情,对彼此的牵挂。真实生活中,我也很庆幸,有一位同样爱着我的老婆,正是因为她的陪伴,我才有了现在这种面对生活的态度,生活虽然平淡,但我们依然过得有滋有味,谢谢你,亲爱的。
        场景二:年轻的父亲很体贴的为3岁的儿子收拾妥当后,推着他一起出门去终点观看马拉松,看到这一幕,我能深切的感到,如果我也有宝宝,我会比这位父亲做的更棒吧,我会像这位父亲一样带TA出去,用宝宝车推着TA,完成TA人生的首马吧,到时候不知道宝妈会同意我做这么疯狂的事情吗。
        场景三:由Mark.Wahlberg扮演的一位失意警察。身体上,膝盖病变水肿;事业上,本该升职为警长的他却被降格为交通警察维持秩序,为此还染上了酒瘾。影片中他在马拉松前夜执勤回家后吵醒妻子,被妻子赶出房间,看到这,我以为他会是一个悲剧的人物,但之后一系列故事告诉我,我的初始印象是错误的。是妻子一直在支持着他的事业,她会在早上默默的为丈夫熨好执勤的工作服,为对讲机换上充好电的电池,丝毫没有因为丈夫的失意表现出对生活的无奈和绝望,而是一直在安慰丈夫,在丈夫目睹灾难而手足无措的回家后,她仍然会给他一个大大的拥抱,为他备好热水,洗个舒服的热水澡,从头再来。当看到Mark精神奕奕的走进指挥中心时,我流泪了。
        场景四:老警长,可以说是我在居中最喜欢的人物了。他很累,但依然早起为妻子买好她喜欢的早餐;他嗜烟,但依然像一个绅士,在进面包店前,会将烟放在门口的长凳上,待买完东西出来后,自然的拿起烟,舒服的吸上那么一口,老爷子就是这么帅;他年事已高,但在面对恐怖分子时,他依然没有退缩,与恐怖分子对射,甚至空手搏斗,被恐怖分子按倒在地,那一刻我心里默念着当时旁边邻居的台词“我这有锤子,弄死他”,最后终于制服歹徒,才发现因为常年吸烟,已经无法喘气,幽默的说道“看来我该戒烟了”。希望自己也能活得像老警长一样,到他那个年纪,依然爱家人,有修养,有活力。
        场景五:当发现死者中有一位8岁的孩子时,对恐怖分子的行为感到发指,因为害怕移动尸体对破案造成影响,只能让孩子孤零零的躺在那里,这时,有一位警员,他说:“放心,我在这里陪着他。”当街上已经没了人影,只剩这位英雄默默的站在孩子身边,那一刻,起风了,看着盖着孩子的白布微微晃动,英雄的眼眶是湿的,我不知道真实事件中,他陪了他多久,但在孩子被拉走后,他默默的对孩子敬了军礼,这一刻,孩子终于可以安息了。原来这个世界总有人默默陪着你、守护着你,不管生老病死,我们并不孤独。
        抛开恐怖袭击的震撼、追凶过程的紧张。这部电影中,我看到的更多的是这其中一幕幕温馨而感人的画面,生活中亦是如此,我们会愿意为了维护这份温暖,变得无比强大。
内容概要:本文详细介绍了扫描单分子定位显微镜(scanSMLM)技术及其在三维超分辨体积成像中的应用。scanSMLM通过电调透镜(ETL)实现快速轴向扫描,结合4f检测系统将不同焦平面的荧光信号聚焦到固定成像面,从而实现快速、大视场的三维超分辨成像。文章不仅涵盖了系统硬件的设计与实现,还提供了详细的软件代码实现,包括ETL控制、3D样本模拟、体积扫描、单分子定位、3D重建和分子聚类分析等功能。此外,文章还比较了循环扫描与常规扫描模式,展示了前者在光漂白效应上的优势,并通过荧光珠校准、肌动蛋白丝、线粒体网络和流感A病毒血凝素(HA)蛋白聚类的三维成像实验,验证了系统的性能和应用潜力。最后,文章深入探讨了HA蛋白聚类与病毒感染的关系,模拟了24小时内HA聚类的动态变化,提供了从分子到细胞尺度的多尺度分析能力。 适合人群:具备生物学、物理学或工程学背景,对超分辨显微成像技术感兴趣的科研人员,尤其是从事细胞生物学、病毒学或光学成像研究的科学家和技术人员。 使用场景及目标:①理解和掌握scanSMLM技术的工作原理及其在三维超分辨成像中的应用;②学习如何通过Python代码实现完整的scanSMLM系统,包括硬件控制、图像采集、3D重建和数据分析;③应用于单分子水平研究细胞内结构和动态过程,如病毒入侵机制、蛋白质聚类等。 其他说明:本文提供的代码不仅实现了scanSMLM系统的完整工作流程,还涵盖了多种超分辨成像技术的模拟和比较,如STED、GSDIM等。此外,文章还强调了系统在硬件改动小、成像速度快等方面的优势,为研究人员提供了从理论到实践的全面指导。
内容概要:本文详细介绍了基于Seggiani提出的渣层计算模型,针对Prenflo气流床气化炉中炉渣的积累和流动进行了模拟。模型不仅集成了三维代码以提供气化炉内部的温度和浓度分布,还探讨了操作条件变化对炉渣行为的影响。文章通过Python代码实现了模型的核心功能,包括炉渣粘度模型、流动速率计算、厚度更新、与三维模型的集成以及可视化展示。此外,还扩展了模型以考虑炉渣组成对特性的影响,并引入了Bingham流体模型,更精确地描述了含未溶解颗粒的熔渣流动。最后,通过实例展示了氧气-蒸汽流量增加2%时的动态响应,分析了温度、流动特性和渣层分布的变化。 适合人群:从事煤气化技术研究的专业人士、化工过程模拟工程师、以及对工业气化炉操作优化感兴趣的科研人员。 使用场景及目标:①评估不同操作条件下气化炉内炉渣的行为变化;②预测并优化气化炉的操作参数(如温度、氧煤比等),以防止炉渣堵塞;③为工业气化炉的设计和操作提供理论支持和技术指导。 其他说明:该模型的实现基于理论公式和经验数据,为确保模型准确性,实际应用中需要根据具体气化炉的数据进行参数校准。模型还考虑了多个物理场的耦合,包括质量、动量和能量守恒方程,能够模拟不同操作条件下的渣层演变。此外,提供了稳态求解器和动态模拟工具,可用于扰动测试和工业应用案例分析。
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