科研图片

今年十月，我们启动了第二届BMC“科研永不止步”图片大赛，希望以图片的形式感受广大科研群体对科学研究的热忱。在此次大赛中，我们共收到了373份精彩的投稿作品。从令人惊艳的微观图像，到科研人员工作中的身影，再到形态各异的被研究对象肖像，这些来自世界各地的科研人员投稿反应了他们在工作、生活中的进取精神、好奇心与正义感。一张以“肾脏彩虹（Kidney Rainbow）”为名的炫目小鼠肾脏MRI图像获得了本届大赛的第一名，本次比赛还选出了包括1个二等奖，2个特别推荐奖和11个荣誉奖在内的共15个获奖作品。评委们从图片的视觉效果、像素质量、原创性、创造力以及作品构成的角度进行了评鉴。获奖作品都反映了与BMC旗下超过300本开放获取期刊息息相关的作者群体的多样性与多元化。本次大赛的收到的所有作品都可以开放获取，并可在知识共享署名4.0国际许可下使用。获得本次大赛第一名的作品，由来自美国杜克大学体内缩微复制中心的Nian Wang提供。这是一张由一种名为“扩散核磁造影（diffusion tensor imaging）”的MRI成像技术获取的图像。它展示了一个小鼠的肾脏，图中霓虹般的色彩反应了不同肾小管的走向，这些管道会从流进肾脏的血液中收集滤液并将它们处理成尿液。Photo By Nian WangNian Wang表示：“获得本次比赛的冠军是我的荣幸。这张图显示了小鼠肾脏复杂的三维管状结构。这个图像是在由G. Allan Johnson教授领导的体内显微成像中心完成的，在这里我们的研究重点是利用新颖的MRI技术检测组织的微观结构。MRI技术能够无创地呈现肾脏系统的三维显微结构，是研究复杂的肾脏系统的有利工具。”BMC及Springer Open的出版总监Rachel Burley点评道：“这张图片中难得一见的细节图像和缤纷的色彩获得了评委们的好评。对于我们来说，它展现了科研为观察人们熟悉的生活细节提供新视角的能力，引领人们做出令人着迷的新发现。同时它还表明，科研人员的工作可能收获意想不到的美丽。”获得本次大赛第二名的作品，由来自台湾清华大学脑研究中心的An-Lun Chin提供。这张名为“同步x射线断层扫描三维重建果蝇大脑回路结构（Synchrotron x-ray tomographic 3D reconstruction of the Drosophila brain circuitry structure）”的图像以高分辨率呈现了果蝇头部的三维重建，展示了果蝇的神经系统、肌肉、角质层以及视觉感觉系统。（图像中呈现的Drosophila melanogaster，黑腹果蝇，是一种生物研究中常用的昆虫。）Photo by An-Lun ChinRachel Burley解释说：“作为模式生物，Drosophila melanogaster当然被研究人员所熟悉，其他人也会经常在房屋、餐厅等有食物供应的地方见到它们。评委们认为An-Lun Chin提供的这张图片为我们观察这种常见昆虫提供了新的角度，让大家能一眼望进它的脑袋里。”Rachel Burley总结称：“BMC‘科研永不止步’图片大赛的创办就是为了表彰科研领域的科学家、研究人员及研究作者们的创新和进取精神。2018年，BMC开始将期刊的学科范围从生物医药领域扩展到更广泛的学科领域，并将在2019年继续开拓的征途。图片大赛中征集到的精彩多样的作品反应了BMC家族在新一年继续开拓创新、与科学共同体共同前进的风貌。”其他获奖作品选：Spider Drops by Daniel M SantosMagic of Research by Sudipto DasContamination Cake by Umberto SalvagOcean galaxy by Tony GutierrezSpiral of Sound by Ronald PouyoClimbing by Jianqun Gao

图片来源@视觉中国文丨学术头条5 月 7 日，中国医学科学院医学实验动物研究所秦川团队在国际顶尖学术期刊 Nature 杂志发表题为：The pathogenicity of SARS-CoV-2 in hACE2transgenic mice 的研究论文，研究使用新冠病毒（SARS-CoV-2）感染 hACE2 转基因小鼠，研究了新冠病毒的致病性，相关结果曾于 2020 年 2 月 28 日提前发布在预印本 bioRxiv 上。然而 5 月 12 日，著名国际“学术打假人”——前斯坦福大学助理研究员 Elisabeth Bik 博士在 PubPeer 和其 Twitter 上质疑该 Nature 论文不端，存在图片内容重叠问题。在 Bik 博士将质疑发布到推特后，推特网友跟帖指出，论文的其它地方也存在不少问题，图 1B、1C 的各组异常值完全相同，图 1E 的异常值则完全对称。截至本文发出前，论文作者及相关单位暂时对此事作出回应。又是科研“P图”2016 年，Elisabeth Bik 对 2 万多篇生物医学论文进行了人工分析，结果表明，多达 4% 的图像可能包含重复、抄袭等问题。2019年11 月，Elisabeth Bik曾爆出国内著名专家、南开大学校长曹雪涛院士多达64篇论文涉嫌图片造假，一时间引起广泛热议。今年2月，Elisabeth Bik，再次曝出惊人消息：她和她的团队发现，至少超过 400 篇来自不同作者和机构的文章，似乎都是由同一个“工厂”产生的，而这些文章的作者主要来自中国的医院。具体而言，在这所有 412 篇论文中，Elisabeth 团队发现免疫印迹实验（Westernblot）条带都是非常有规律的间隔，呈哑铃状或蝌蚪状，没有任何通常的污迹。所有的条带都放置在相似的背景上，这表明是从其他来源复制粘贴的，或者是电脑生成的。此外，令人震惊的是，所有这些论文都是在同行评审后发表的，显然没有什么编辑质量控制。号称女版方舟子、先后举报过曹雪涛院士、周德敏教授论文造假的“打假侦探”Elisabeth Bik，曾是一名微生物学家，2019 年 5 月正式转型为全职的图片打假人。同时，Bik 还是美国微生物学会会员，也是多家期刊的审稿人。Elisabeth Bik 博士对于这一乱象，Elisabeth Bik 表示，作为科学界的一员，我们需要更加努力地去检测这些造假的论文，找到这些伪造的图像不应该仅仅依靠无偿志愿者的工作。爱思唯尔(Elsevier)出版服务负责人 Catriona Fennell 表示，爱思唯尔已经越来越担心在一小部分论文中表现出的越来越严重的 “作弊产业化”的迹——在来自不同群体的不同投稿论文中，图像和文本存在着可疑的相似之处，这可能预示着论文抄袭或造假产业的规模化。然而，长期以来，如何更快更准确地发现论文中被修改和复制的图像一直是学术期刊编辑们的头等大事。篡改原图的原因有很多，可能是故意造假，也可能仅仅是为了改善图像外观(如对比度或色彩平衡）。Fennell 也指出，论文之间的相似性很难在同行评审中标记出来，这不仅仅是因为大多数同行评审人员不会针对这类问题仔细审查，事实上还因为许多论文可以同时在不同的期刊上进行评审——而且这种评审的过程是保密的。2010 年，一些学术出版商同意将研究论文的文本存入一个名为 CrossCheck 的总服务站，这样期刊就可以使用软件来检查提交的论文是否存在抄袭。对此，Fennell 表示:“我们需要在图像方面进行同样的合作。学术出版商联合打假据 Nature 杂志网站报道，目前，世界最大的几个科学出版社正在讨论如何在投稿论文中自动标记出有过修改或复制痕迹的图像。他们合伙成立了一个新的工作小组——同时也是第一个正式的跨行业工作小组，用来讨论这个问题。目的是为相关审查软件制定标准，在评审中筛选出论文里有问题的图片。该工作组根据全球出版商贸易协会 STM 的标准和技术委员会建立，于今年 4 月开始开会，参会者包括来自 Elsevier、Wiley、施普林格 Nature 和 Taylor & Francis 等出版商的代表。而新成立的跨行业工作小组的目标，是制定出相关审查软件的最低标准，以及讨论出版商在大量期刊上应用这项技术的方法。根据 STM 对该组织的介绍，他们还希望对“图像问题的类型和严重性”进行分类，并“提出在何种条件下可以进行何种类型的图像修改的指导方针”。跨行业工作小组的组长、学术出版巨头爱思唯尔(Elsevier)科研诚信部门主管 IJsbrand Jan Aalbersberg 提到:“我们的最终目标是实现论文审查中识别图像篡改痕迹的自动化。”阿尔伯斯伯格对此解释道，何种条件指的是引入篡改图像时奉行的何种原则，以及引入后，作者应怎样公开透明地声明修改。他还补充说，尽管许多出版商已经开始独立试用审查软件，但关于当前共同标准的跨行业讨论可能还至少需要一年时间才能得到确切结果。图像审查软件能解决问题吗？在过去的几年里，一些出版商一直在试用图像检测软件。位于日本东京的 LPIXEL 和以色列的 Proofig 公司均表示，相关出版商或者出版机构可以上传研究论文到他们的云软件，仅需 1-2 分钟，他们就可以提取和分析投稿论文里图像的相似图片，以及其本身所进行过的一系列操作，包括图像的确切部分的旋转、翻转、拉伸或滤镜。这两家公司都表示，他们在科学出版社和研究机构都有付费客户，但并不愿公开他们出版商客户的姓名。另一家类似提供图像审查软件的公司是意大利萨莫尼的 Resis 公司。同时，纽约雪城大学 Daniel Acuna 领导的一个学术小组也在开发相似的软件，用来比较多篇不同论文的图片的相似度。Acuna 表示，目前已有机构和出版商正在试用该软件。不过，对于大型出版商来说，需要那种能够大量审查论文的软件，并且能够直接应用到其他出版商的评审过程中，最好还能同时校对多篇论文中的大量图片——总的来说，这是一项比检查一篇论文需要更多计算量的艰巨任务。但这一理想技术还尚未实现。阿尔伯斯伯格表示， “每个人都意识到这很重要，但从目前的技术来看，我们还不能大规模地这样做。我们快到实现了，但只是快实现了而已。”阿尔伯斯伯格还表示，“一旦审查软件准备就绪，我相信这个合作将会顺利进行”。Bik 则表示，她将继续在已发表的论文中寻找图像问题，如果审查软件能够在同行评审中发现手稿中的图像问题，这将是一个极好的进展。“希望我的工作能少点”。参考资料：https://www.nature.com/articles/s41586-020-2312-y#article-infohttps://pubpeer.com/publications/0FD2B5E6B80FF1A63F834A964A309D#1https://scienceintegritydigest.com/2020/02/21/the-tadpole-paper-mill/https://www.nature.com/articles/d41586-020-01410-9https://www.nature.com/articles/d41586-020-01363-zhttps://www.nature.com/articles/d41586-018-02421-3https://www.nature.com/news/problematic-images-found-in-4-of-biomedical-papers-1.19802

Image J是由National Institutes of Health（NIH）开发的基于java的免费开源软件，用于处理和分析图像。在生物及医学图像分析中起着非常重要的作用。很多科研人员都是用它来处理图片数据的。但很不幸的是，这款软件对于小白来说，并不容易上手。想想还有大量的图像要分析，so不学也得学。先从软件安装开始，下载地址直接百度ImageJ进官网，点击Downloads，进入界面选择你需要的版本。可下载的副本适用于Windows，Linux和Mac OSX。下载后直接解压安装就行，so easy~打开之后的界面就是介个样子啦~震惊！这些ICON都是什么鬼！莫慌~ 小编第一次打开的时候也想直接关掉，但是学习这个东西吧，学一学总是会的。第一步，当然是查看官方帮助文档。入口在这里：当然，帮助文档链接是全英文的，语言障碍这种小问题就自行解决吧~Image J是一个基于java的公共图像处理软件，具备多种图像处理和分析功能，支持图像栈（stack）功能，即可在一个窗口里以多线程的形式层叠多个图像，同时并行处理，在医学影像学诊断领域的应用非常广泛。同时，Image J是一个开放结构的软件，通过使用宏和插件，用户可以自动执行任务并创建自定义工具来完成许多常规的图像处理和编辑任务。ImageJ打开以下文件格式：TIFF（默认格式）、JPEG、PNG、GIF、BMP、DICOM、PGM和FITS。借助插件可以打开其他格式。ImageJ是一个多功能软件，在生物医学领域主要应用于Western blot(蛋白印迹)的定量分析、细胞计数、免疫组化分析、Sholl 分析、傅里叶分析、定性表达共定位、三维图像的共定位、矩形范围内荧光强度变化...现就ImageJ在Western blot(蛋白印迹)的定量分析、细胞计数、免疫组化分析中的应用进行阐述分析。1、Image J软件分析蛋白相对表达量（Western blot）。首先，打开图片：选择矩形工具，并且选择要分析的条带区域：通过选择 Analyze -- Gels -- Select First Lane，看到选择区出现1/2/3/4:通过Ctrl+3或选择 Analyze--Gels--Plot Lanes，出现对应峰图。每个峰的面积代表一条带的灰度值。使用直线工具，将每个峰连成封闭。首先，激活直线工具，然后在峰图窗口中利用直线将两个峰之间的谷底画一条线到底部，这样就形成了一个封闭的单峰了。（注意，直线一定要连接着峰的谷底，另外，在画线时候，我们可以按住shift，这样线就是垂直的了）。使用魔棒工具，点击每个峰内部，弹出面积结果窗口，并保存。黄色的框框面积大小即代表胶图中每个条带的蛋白量的多少：最后得出的数据与条带的顺序一致，计算出每个数据与相应的内参蛋白数据的比例，即为每个蛋白的相对表达量。当然，避免不了重复操作的问题（一般为3次重复），这样能尽量减少由于操作带来的误差。2、Image J软件在细胞计数中的应用确定图像中有多少个细胞是图像分析中的常见需求，而ImageJ可以很好的解决这个问题。基于ImageJ软件进行细胞计数（需要插件）。1）首先，您必须安装Cell Counter插件，该插件可在~ImageJ—plugins—1 analysis下的显微镜服务器上使用。要安装插件（plugins），请将整个“1 analysis”文件夹复制到计算机上ImageJ文件夹中的plugins文件夹中。安装插件后，必须在包含Cell Counter插件的1 analysis文件夹中重新启动ImageJ才能显示在插件菜单下。2）打开要计算的图像。单元格计数器仅适用于单个图像，而不适用于栈（stacks）。 您可以使用图像—栈—栈到图像，将.tiff栈或.stk转换为单个.tif文件。3）选择插件—1分析—细胞计数（或插件—细胞计数）。将打开两个新窗口，一个计数窗口，其中您的图像位于一行按钮的顶部，以及一个结果窗口，其中单元格将相互关联。4）要开始计数，请单击计数窗口底部的其中一个按钮。 然后直接单击要计数的单元格/对象。在对象上留下白色方块，并在结果窗口中开始计数。5）完成计数后，单击“结果”按钮。您将获得每个单元格类型的总计以及“结果”窗口底部所有单击的总计。结果日志可以复制并粘贴和/或保存为.xls Excel电子表格。图像保存方法为：在ImageJ中使用文件 à新建 à系统剪贴板（Cntl + Shift + V）打开它并将其保存为.tif或.jpg文件。3、Image J软件在免疫组化中的应用ImageJ是定量免疫组化分析的有效软件。为了使用ImageJ评估免疫组化载玻片，将图像捕获到工作站计算机的硬盘驱动器上。此后，在NIH Image/ImageJ中打开捕获的图像，用于评估免疫组化载玻片上的阳性指数以及荧光图像。如果研究人员希望计算染色或发荧光的细胞图谱，可以通过点击鼠标将不同颜色的标记放在正核和负核上，直接从屏幕计算这些。然后ImageJ将自动生成免疫组化指数。以下信息基于奥克兰大学提供的指南。需要打开图像，然后应用以下步骤：1）选择“图像调整阈值”。可以选择自动设置或手动移动滑块，直到选择了所有染色区域。显示直方图以提供帮助。2）选择“深色背景”作为荧光。3）单击“设置”以设置图像的阈值。4）选择“Analyze-Set Measurements”并选择要测量的参数。确保选择所有灰度级测量。还应选择“限制阈值”选项，否则将测量整个图像，而不是选定的区域。5）选择“分析-测量”。将出现结果表，然后可以保存。“Analyze-Analyze Particles”可用于测量各个特征配置文件。选择偏差问题为了检查特定器官，组织或细胞类型，应选择显微切片以提供整个样品的代表性样品。选择特定样本或部分未能提供平等的分析机会，并忽略了区域异质性的影响。这导致了有偏见的结论。应使用包括所有区域的采样方案以避免选择偏差。希望今天的分享对大家有所帮助。

在科研生活中，我们经常会遇到分析仪器绘制出的曲线只能打印不能输出数据文件的情况；或者看文献过程中你想把某文献中的折线或者曲线图之类的转化成可编辑的数字文件，以便于在Excel或Origin等绘图软件中生成属于自己的图形等问题。而Plot Digitizer就是一款可以帮助你为图片格式的、未标明具体数值的条形图和折线图迅速估值的效率工具，可以方便地将任何图片中曲线上的点生成一组组的坐标数据。在“罗超频道”公众号后台回复关键字“提取数据”即可获取使用哦！Plot Digitizer是一款基于JAVA免费且开源的图形数字化软件，仅有5M大小。界面简洁，使用简单，无需安装，直接打开即可使用，相信各位科研朋友用过一次就会爱上它。1. 界面2. 打开图片，格式必须为Jpg或者JPEG。步骤：File→Open Image File。3. 坐标校准，对横纵坐标进行定义。步骤：Tools→Calibrate Plot。设置三个点坐标进行校准，然后单击Calibrate，这样就校准完成。4. 利用十字光标对想要的点进行手动取值，示例如下。5. 导出数据。步骤：Flie→Export Data→Excel。6. 保存文件。步骤：Flie→Save Project As。该软件操作步骤很简单（软件包中有简单的使用教程），只需要在软件中进行简单的坐标校准，即通过三个坐标点对横纵坐标进行定义，之后用鼠标点选需要的数据点即可迅速估计出各个点的具体数值，并且软件记录的坐标数据可以生成Word文件或Excel文件进行记录保存，方便后续的数据绘图。原创来源（这支烟Q）今天的分享就到这里哦，感谢小伙伴的支持！

科研绘图神器极度理性的科学与极度感性的艺术在社会上常被看作光谱上的两端，但是科学与艺术本有交集，这样的交集从一世纪时希腊医师迪奥斯科里德斯（Pedanius Dioscorides, ca. 40-90）的植物专着《药物论》中就看得出来，两千年后科研期刊开始接受图文摘要（graphical abstract）的今天，科研绘图已经要逐渐发展成一门显学了。擅长图像思考及表达的你，可以大胆转换科研概念的呈现方式了！科研绘图之所以是门不容小觑的专业，是因为科研绘图不是偏重美感及感知的绘画，而是把科研概念和许多语言无法描述的想法以图像的方式与研究同侪和社会大众沟通，虽是图像，其实就是研究成果。既然是专业的研究成果，通常有许多同领域的研究人员在期刊或是专书中都有相同结构的图像，准备绘图前应该尽量（1）搜集到2个以上的已出版参考图；（2）到在线图库或是下段将介绍的科研绘图平台，以关键字搜索能够使用的图；（3）决定本次绘制图片的尺寸；（4）考虑是否需要彩色，还是黑白效果较好，（5）以真实尺寸画图像草稿。如果是手绘达人的话，或许各种绘图软件都不甚顺手时，可以直接以手绘图像上阵。许多杰出的科学家都颇有艺术天分，达文西就是代表人物，回想一下在生物课本上看到的那些动物细胞图、人体器官图、植物维管束图、各式各样病毒的图片，还有DNA双螺旋图，要能够精美专业地绘制这些图案并不容易，但是生在图像传播媒体日新月异的当代，科学家想要以图像传达新的概念或研究成果已经不是难事，因为免费或收费合理的科研插图绘制平台及绘图软件已经如雨后春笋的姿态出现在科学界了。除了设计演示文稿和海报很好用的Canva以及Pictochart，还有许多科研人员不能错过的科研绘图神器：1.已有20万用户的Biorender：Biorender是为生命科学相关超过30种学门量身打造的在线科研绘图平台，有2万笔以上免费图片，最新的COVID-19主题也有专业图片可用，只要具有使用PPT的直觉就能上手，提供免费到专业及付费使用方案，绝对不能错过！2.理工专门的edraw：以App的形式提供物理、数学、化学三大领域常用的图片，比如透镜、光源和波、分子图、化学测试、实验室设备插图、电路图、3D几何、分析几何等，应有尽有。3.科研小画家Inkscape.org：大家还记得Photoshop还没出现的年代的小画家软件吗？这就是免费使用的科研专业小画家，可以自由插入图片，裁切和调整图片大小，加入手绘功能，还有在线社区一起讨论科研绘图的疑难杂症。4.Draw.io图表专家：对惯用Word的人来说，这就像制图表专用的文字处理版面，免费注册，具有商业、工程、软件等各式各样流程及系统底图，可以节省许多时间。绘制科研插图的专业人才需要具备大学程度的科研背景，还要有插图或设计师的美术能力，以北美地区来说，目前少数高校有设置专门的科研绘图学位，一个单位可能一年仅有不到10位的毕业生，在这个图像信息爆炸的时代，科研绘图这个新兴领域的工作机会正在成长，具有科研及艺术背景的斜杠青年不妨一试。

各位Ke友们好！本期我们将再探科研绘图配色方法，通过几幅案例一窥其中究竟。1.颜色表达很重要我们首先来看一张Cell中的插图。Sexually Di016/j.cell.2019.01.024这张图主要反映了内侧杏仁核对动物双亲育婴行为的影响。图片背景使用了经典的“红绿蓝”组合。“主角”内侧杏仁核展示背景用浅绿色，左侧背景使用淡粉色代表雌性的情况，右侧背景使用浅蓝色代表雄性的情况。对图片的说明文字采用了多彩的颜色，以表达不同的过程。当我们把背景颜色去除，用统一的白背景。虽然表达的内容没有变，但是缺乏了背景颜色的衬托， 雌性和雄性的对比就不是很明显了。处理后图片我们再来看一张最近发表在British Journal of Cancer上的论文中的一张插图。DOI: 10.1038/bjc.2017.483图片表达的是肿瘤抗原特异性TIL在肿瘤进展期间发生凋亡。图片背景使用了肉粉色与浅绿色，肉粉色偏近红色代表危机，契合上半部分CD8+ TIL凋亡。浅绿色代表正常健康，契合下半部分CD8+ TIL存活肿瘤消退。前景中不同的细胞，普遍采用了比背景要更鲜亮的颜色。不同种类的细胞选择了不同的颜色来表示，但是这些颜色普遍都比较柔和，而且采用了中间变浅的效果。这个效果可以让细胞看起来更有立体感。2.色号推荐不仅买口红需要色号，插画的颜色搭配也需要色号。Keke已经提取到上两张图中的色号，大家以后就可以直接使用了。主要背景色RGB色号：209, 228, 192254, 229, 228214, 244, 254主要前景色RGB色号：222, 222, 222 255, 147, 012主要文字RGB色号：TEXT 013, 136, 072TEXT 254, 042, 032TEXT 010, 053, 251TEXT 139, 139, 139TEXT 164, 105, 069TEXT 145, 055, 251主要背景色RGB色号： 219, 179, 171 220, 236, 197主要前景色RGB色号：235, 174, 202 161, 138, 185 244, 139, 118 255, 241, 218 160, 206, 091线条及边框颜色：027, 087, 162颜色的搭配是件巧手活，好的配色不仅让图片更加美观，也会让信息表达更清晰。如果你在绘图过程中选色困难，不妨借鉴这些配色方案吧。

科研作图神器！Topaz Gigapixel AI＆Topaz DeNoise AI 两款图像处理软件免费领！微科享拍摄图片不清晰？电镜图像有噪点？下面两款图像处理神器能够帮到您！Topaz A.I. GigapixelTopaz AI Gigapixel是一款来自Topaz Labs公司的无损图片放大工具，软件采用了AI深度学习技术，可以帮助用户实现图片的“无损”放大功能，让低分辨率图片转为高分辨率、高质量图片，使用人工智能（AI）来填补那些无法直接计算的缺失部分，自动弥补图像损失的细节，让画质效果更佳，拥有较强的灵活性!下列示例图中，左边为原始图，右边为放大后的效果图图像放大效果-示例一：图像放大效果-示例二：图像放大效果-示例三：Topaz Gigapixel AI经过数百万样本图像的培训，每像素执行大约200万次操，最高可将照片放大600％，同时完美保留图像质量。但相当多的时候，我们得到的图像不是因为不清晰，而是噪点太多，这时候使用Gigapixel AI把图像放大的同时，也把噪点放大了，所以我们就需要下面一款软件：TopazDeNoise AITopaz DeNoise AI是一款人工智能图像降噪软件，当前能降噪的软件有很多，但绝大多数都不能将细节和噪点区分，把噪点消除的同时也把很多细节抹去了，topaz denoise使用突破性的降噪算法，能够检查整个图像并从整体上确定该照片中细节与噪点的差异，能够从噪声中恢复大量细节，接下来我们来看一下降噪效果。使用电镜拍摄的图片常常有大量噪点，下图是使用topaz denoise处理后的效果图像降噪效果-示例一：图像降噪效果-示例二：Topaz A.I. Gigapixel 安装步骤：双击Topaz A.I. Gigapixel.exe运行即可Topaz DeNoise AI 安装步骤：1，双击TopazDenoiseAI-2.1.1-x64.exe，选择软件安装目录安装软件2，双击TopazDenoise AI.reg，导入注册表。3，使用Windows防火墙禁止程序连网3，安装破解完成请联系我索要即可。资源收集不易，请多多转发，以帮助更多有需要的人。

投稿文章的时候杂志对我们论文当中的图片大小都有要求，关于图片大小的一些概念得明白才能做出符合杂志要求的图片。文/SCI-HUA科画科研插画定制科研的精华在于论文表述，而论文的文眼在于科研插画，科研插画最常见的格式有四种，分别是JPG,PNG,PDF,TIF首先我们先简单的加深下几种格式的特点：1.JPG可以理解为图片界的MP3，灵活是它的风格。JPG拥有非常小巧的体积，颜色显示丰富，可以用尽可能小的储存空间显示较好的图片效果。很合适科研插画预览导出时使用。2.PNG兼具JPG小体积的特点，同时极大减小了图像失真率。PNG的显示速度很快，通常只需很小的下载量就可实现低分辨率预览。支持透明背景，可以用来制作插画中的素材。3.TIFF称为工业标准格式，专为扫描仪而生。特点是具有延展性，可修改，支持多种色彩图像模式。适用于原稿复制。格式较为复杂，兼容性较弱，文件体积较大。是一些期刊的指定要求格式。4.PDF与TIF不同，PDF的特点之一是不便于修改，因为格式稳定，不同机器浏览时不易错乱。PDF是很常见的阅览格式，主流办公设计软件，如WORD、PS都支持导出。比较适合作为演示文稿使用。“还用你讲？”投稿时，SCI文章中图片尺寸设置：1.理解 像素，DPI，打印尺寸之间的关系图像分辨率，像素数和打印尺寸在数学上关系：像素=分辨率（DPI）×打印尺寸（以英寸为单位）;其中，DPI为每平方英寸像素数目，也就是图像细节程度的度量。理解了上述概念我们就可以通过上述概念推测出图像的尺寸大小，比如说，我想打印一副8英寸*10英寸，300DPI的图片，那么怎样设置图像的像素长宽度呢？你只要简单地把这两者相乘就可以了，如果用方程表示，就是：所以，对于上面的情况（1 英寸=2.54cm）：宽度 = 8英寸 * 300DPI高度 = 10英寸*300DPI2.杂志要求：部分国际知名科研期刊图片格式要求《Cell》 Figures：TIFF（≤20MB），PDF（≤20MB），AI，EPSGraphical Abstracts：TIFF，PDF，JPEG Homepage Slider Images：JPRG《Nature》：JPEG《NEJM》 Illustrations：PDF，GIF，JPEG，TIFF，BMP，PS，AI，PPT Graphs和Charts：AI，PDF，BMP（1200dpi） Photographic Images：EPS，TIFF，PS，JPEG，BMP，CT，PDF，PPT杂志要求的图片格式大小要求，这里我摘录了著名出版商艾斯维尔（Elsevier）的要求如下表格：通过学习上面图像尺寸的内容我们可以知道打印尺寸与像素和dpi之间的关系。例如，表格中红色要求图像最小尺寸为30mm，我们可以通过公式验证一下在300dpi分辨率下354像素宽打印出来的尺寸是不是30mm：354/300*2.54*10=29.97mm， 最后相乘的两个数据是把英寸换算成毫米，正好是30mm。下图为图示大小：以上是SCI-HUA科研绘图格式解读，希望能在你作图时提供帮助。SCI-HUA科画—最专业的科研绘图服务

在新时代闪耀光芒，哈尔滨工业大学深圳校区已经开始招收本科生，大家都知道哈尔滨工业大学是全国工科实力高校，工科实力不惧清华和其他高校，那么哈尔滨工业大学深圳校区到底是什么样子呢？这一年，哈工大（深圳）高水平科研平台建设稳步推进，材料基因与大数据研究院、氢能与燃料电池研究院、宇航装备与智能制造研究院相继成立。国际设计学院、深圳全球化与经济社会发展联合研究院、生命科学与健康研究院、深圳市诺贝尔奖获得者实验室等呼之欲出，创新载体建设驶入快车道。哈工大人“厚基础、强实践、严过程、求创新”，融合严谨与创新于一体，不断提升创新创造能力奏响了一支支华彩乐章。哈工大（深圳）师资力量雄厚，有10余位两院院士，90%各级高层次人才，学子在大师的指引下投身科研立志在新时代作出新贡献。他们在众多国际赛事中屡获佳绩、ICRA2018 DJI RoboMaster人工智能挑战赛、国际创意设计大赛、国际模拟联合国大赛等成绩斐然。处在改革开放的前沿城市的哈工大（深圳）发挥地域优势，加强与粤港澳大湾区高校间的合作交流，已与30余个国家和地区的高校和科研机构建立了合作关系。这一年截至目前哈工大（深圳）科研成果高质量呈现已发表600余篇SCI检索论文、千余篇EI检索论文，哈工大（深圳）时刻践行“重规格，强优势，打造与世界一流大学水平相匹配的特色校区”的初心和使命。光色流转，瞬息万变，青春映衬着挥洒汗水的拼搏身影。专题讲座、校园活动、运动强身。哈工大人不负光阴每一天的生活多姿多彩，分分秒秒都在前行。华灯伴着云霞初上夜幕裹着遐想悄然而至，校园笼罩于夜色中柔和的月色轻抚着奔忙一天的哈工大人。如果您想了解更多的信息，欢迎关注我的个人主页，更多内容希望能够帮助您！如果您觉得文章还不错，欢迎点赞和留言哦。