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《水晶学报》。
(2017).
A类
73
,
a365型
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改进用于串行晶体学数据简化的衍射模型
A.S.布鲁斯特
,
I.D.杨
和
N.K.绍特
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IUCrJ大学
(2024).
11
,
190-201
https://doi.org/10.107/S205225252400054X
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正常开放
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蛋白质序列晶体学中的数据简化
M.Galchenkova先生
,
A.托尔斯蒂科娃
,
B.科洛普罗格
,
J.斯普伦格
,
D.奥伯瑟
,
W.布雷姆
,
T.A.白色
,
A.巴蒂
,
H.N.查普曼
和
O.叶法诺夫
评估了无损和有损压缩的各种方法,并描述了用于串行晶体学数据的合适质量评估指标(与有损数据减少结合使用)。
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J.应用。
克里斯特。
(2021).
54
,
1360-1378
https://doi.org/10.107/S1600576721007317
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正常开放
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使用稳健的峰值探测器进行串行晶体学数据简化
M.Hadian-Jazi先生
,
A.萨德里
,
A.巴蒂
,
O.叶法诺夫
,
M.Galchenkova先生
,
D.奥伯瑟
,
D.科马迪纳
,
W.布雷姆
,
H.柯克伍德
,
G.磨机
,
韦恩(R.de Wijn)
,
R.莱特伦
,
M.Kloos先生
,
M.瓦基利
,
L.Gelisio公司
,
C.达尔曼
,
A.P.Mancuso先生
,
H.N.查普曼
和
B.修道院
本文重点讨论在串行晶体学(SX)中查找命中点和减少数据的挑战。
一种有效且可靠的布拉格峰探测方法,称为稳健峰值探测器(RPF),已经开发出来。
RPF基于稳健统计原理,可用于SX数据分析。
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《水晶学报》。
(2018).
D类
74
,
877-894
https://doi.org/10.107/S2059798318009191
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提高串行晶体学中的信号强度
刻度盘
几何体细化
A.S.布鲁斯特
,
D.G.沃特曼
,
J.M.帕克赫斯特
,
R.J.吉尔迪
,
I.D.杨
,
L.J.奥里奥丹
,
J.亚诺
,
G.冬季
,
G.埃文斯
和
N.K.绍特
对于XFEL数据,使用程序中的数千个晶体模型同时细化多面板探测器几何结构
刻度盘
提高了集成信号质量并有助于减少非同构
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克里斯特。
(2024).
57
,
413至430
https://doi.org/10.107/S160057672400147X
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基于机器学习的串行晶体学数据约简的鲁棒图像描述符
V.拉赫玛尼
,
S.纳瓦兹
,
D.彭尼卡
和
H.格拉夫斯马
本文提出了一种对连续晶体学数据进行分类的流水线,由实时特征提取算法、图像描述符和机器学习分类器组成。
与其他特征提取器和分类器相比,该方法表现出了优越的性能。
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《水晶学报》。
(2021).
D类
77
,
1357-1364
https://doi.org/10.107/S2059798321010044
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集合精化中晶体无序取样的改进
N.普洛斯卡里奥
,
T.伯恩利
,
P.格罗斯
和
N.M.皮尔斯
描述并演示了对集合精化方法的改进。
这些改进导致了更具物理意义和可解释性的大分子集成。
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克里斯特。
(2023).
56
,
200-213
https://doi.org/10.107/S1600576722011748
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基于机器学习的X射线连续晶体学数据简化
V.拉赫玛尼
,
S.纳瓦兹
,
D.彭尼卡
,
S.P.R.塞蒂
和
H.格拉夫斯马
提出了一种在连续晶体学中区分良像和劣像的机器学习方法。
为了降低计算成本,该方法使用计算机视觉中的定向FAST和旋转BRIEF特征提取方法检测图像特征,然后使用多层感知器(神经网络)对图像进行分类。
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克里斯特。
(2013).
46
,
960-971年
https://doi.org/10.107/S0021889813010972
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晶体取向数据的代表性简化
K·Jöchen先生
和
T.Böhlke先生
导出并讨论了两种概念上不同的方法来代表性地减少大型实验测量定向数据集。
给出的例子表明,用大约3%的实验数据,可以很好地再现微晶的取向分布。
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J.应用。
克里斯特。
(2014).
47
,
1118-1131
https://doi.org/10.107/S1600576714007626
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接近
猎豹
:用于高通量缩减和分析串行飞秒X射线衍射数据的软件
A.巴蒂
,
R.A.基里安
,
F.R.N.C.迈亚
,
M.Hantke先生
,
尹锡悦
,
T.A.白色
和
H.查普曼
新兴的串行X射线衍射技术需要新的软件工具来高效分析大量数据。
在分析管道的早期选择事件非常有利。
所描述的用于分类、分类和分析事件的软件可免费提供给普通社区。
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克里斯特。
(2023).
56
,
1494-1504
https://doi.org/10.107/S1600576723007446
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衍射图案的可解释机器学习
S.纳瓦兹
,
V.拉赫曼尼
,
D.彭尼卡
,
S.P.R.塞蒂
,
B.克劳代尔
和
H.格拉夫斯马
本文描述了一项定性研究,以解开卷积神经网络的内部工作,目的是用串行晶体学数据可视化标准网络基本块中的信息。
此外,该研究强调了图像中主要有助于预测命中或未命中的区域或部分。
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