Fractional Abundances(분수 풍부)란 무엇입니까?
Fractional Abundances 분수 풍부 - Fractional abundances of methylated GSTP1 DNA fragments were significantly increased in subgroup III of metastatic PCa patients (p < 0. [1] Hyperspectral unmixing is the procedure by which the end component elements are calculated and their fractional abundances are found in each pixel in hyperspectral images. [2] Fractional abundances of bauxite were derived by using a matched-filtering method. [3] The fractional abundances of HCNH+ with respect to H2, [HCNH+], are in the range 0. [4] In all cases we evaluate the fractional abundances of PBHs by comparing Press–Schechter approach and peak theory, while focusing on explaining the dark matter in the Universe. [5] Due to the complex interaction of light with mixed materials, reflectance spectra are highly nonlinearly related to the pure material endmember spectra, making it hard to estimate the fractional abundances of the materials. [6] KRAS mutant droplets were detected in three out of nine platelet RNA samples with fractional abundances of 0. [7] Meanwhile, the spectral-spatial weighted sparse regularization term is introduced to promote the sparsity of fractional abundances in the spectral and spatial domains. [8] We also adopt a double reweighted $\ell_{1}$ norm minimization scheme to promote the sparsity of fractional abundances. [9] The proposed deep image prior uses a convolutional neural network to estimate the fractional abundances, relying on the extracted endmembers and the observed hyperspectral dataset. [10] The proposed deep image prior uses a convolutional neural network to estimate the fractional abundances, relying on the extracted endmembers and the observed hyperspectral data set. [11] ABSTRACT Blind hyperspectral unmixing is a key technique for mixing spectral analysis, which separate the endmember spectra from hyperspectral image and evaluate their fractional abundances. [12] We also adopt a double reweighted $\ell_{1}$ norm minimization scheme to promote the sparsity of fractional abundances. [13] In this work, we present a nonlinear spectral mixing model that, apart from the fractional abundances, contains two additional parameters, one accounting for multiple reflections and another accounting for shadow. [14] Hyperspectral unmixing is the process of finding the fractional abundances and corresponding spectral signatures of a mixed pixel in a hyperspectral image. [15] The physical and chemical conditions, such as density, temperature, and fractional abundances are calculated. [16] Linear Spectral Unmixing (LSU) is a widely used technique in the field of Remote Sensing (RS) for the estimation of fractional abundances of endmembers and their spectral signatures. [17] It aims at estimating the fractional abundances of pure spectral signatures in mixed pixels in hyperspectral images. [18] We performed excitation and radiative transfer calculations based on the large velocity gradient (LVG) method to model the observed lines of the molecules and to derive their fractional abundances in the observed envelopes. [19] The column densities and fractional abundances of these species are measured and together these species account for 10\% of the cosmic sulfur abundance in the region. [20] The mechanical and chemical properties of a compound material are determined by the fractional abundances of its components. [21] The importance of the Hall effect varies with the Hall coefficient, and this coefficient is determined by the fractional abundances of charged species. [22] This method factorizes a hyperspectral cube into constituent endmembers and their fractional abundances. [23] Moreover, a computational framework based on spectral unmixing for the estimation of fractional abundances of oil palm plantations is proposed in this study. [24] Hyperspectral unmixing, by extracting the fractional abundances of endmembers from the hyperspectral image (HSI), has raised wide attention in recent years. [25] Although, the fractional abundances of individual components of NPK may be considered as future scope of work. [26] The proposed method enhances the sparsity of abundance factions in both the spectral sparsity (column sparsity of the fractional abundances in the sense) and the spatial sparsity (row sparsity of the fractional abundances in the sense). [27] 3 cm and 7 mm) to determine the fractional abundances of CO, HCO+, HCN, CS, SO, HCS+, and N2H+ in three cuts which intersect the dense filament at the well-known positions TMC 1-CP, TMC 1-NH3, and TMC 1-C, covering a visual extinction range from A V ~ 3 to ~20 mag. [28] We have compared line profiles and fractional abundances of PN and SiO, a typical shock tracer, and found that almost all objects detected in PN have high-velocity SiO wings. [29] The labeling pattern or mass distribution vector describes the fractional abundances of all isotopologs with different masses as a result of isotopic labeling, which are typically resolved using mass spectrometry. [30] Second, we calculated landscape attributes including its compositions in 1992 and 2015, magnitude of pattern change, categories transition matrix for detailed characterization of change, fractional abundances of plant functional types (PFTs) in 1992 and 2015, and change trend type – a simple, overall descriptor of the character of landscape change. [31] Spectral unmixing aims at identifying the endmembers and their fractional abundances in the mixed pixels. [32] Afterwards, we solve a matrix-factorization problem to estimate the fractional abundances using the variability scaling factors estimated in the previous step, what leads to a significantly more well-posed problem. [33] Spectral unmixing is a technique for remotely sensed image interpretation that expresses each (possibly mixed) pixel as a combination of pure spectral signatures (endmembers) and their fractional abundances. [34] Moreover, most models lack a proper interpretation of the estimated parameters in terms of fractional abundances. [35]메틸화된 GSTP1 DNA 단편의 부분적 존재비는 전이성 PCa 환자의 하위군 III에서 유의하게 증가했습니다(p < 0. [1] 초분광 혼합 해제는 최종 구성 요소가 계산되고 초분광 이미지의 각 픽셀에서 부분 존재비가 발견되는 절차입니다. [2] 일치 필터링 방법을 사용하여 보크사이트의 분수 존재비를 도출했습니다. [3] H2, [HCNH+]에 대한 HCNH+의 분수 존재비는 범위 0에 있습니다. [4] 모든 경우에 우리는 우주의 암흑 물질을 설명하는 데 초점을 맞추면서 Press-Schechter 접근법과 피크 이론을 비교하여 PBH의 부분적 존재비를 평가합니다. [5] 빛과 혼합 재료의 복잡한 상호 작용으로 인해 반사 스펙트럼은 순수 재료 끝단 스펙트럼과 매우 비선형적으로 관련되어 있어 재료의 비율을 추정하기 어렵습니다. [6] KRAS 돌연변이 방울은 분수 존재비가 0인 9개의 혈소판 RNA 샘플 중 3개에서 검출되었습니다. [7] 한편, 스펙트럼 및 공간 영역에서 분수 존재비의 희소성을 촉진하기 위해 스펙트럼 공간 가중 희소 정규화 용어가 도입되었습니다. [8] 우리는 또한 분수 존재비의 희소성을 촉진하기 위해 이중 재가중 $\ell_{1}$ 노름 최소화 계획을 채택합니다. [9] 제안된 딥 이미지 사전은 추출된 엔드멤버 및 관찰된 초분광 데이터 세트에 의존하여 부분 풍부를 추정하기 위해 컨볼루션 신경망을 사용합니다. [10] 제안된 딥 이미지 사전은 추출된 엔드멤버와 관찰된 초분광 데이터 세트에 의존하여 부분 존재비를 추정하기 위해 컨볼루션 신경망을 사용합니다. [11] 요약 블라인드 초분광 혼합 해제는 분광 분석을 혼합하기 위한 핵심 기술로, 초분광 이미지에서 말단 멤버 스펙트럼을 분리하고 분수 존재비를 평가합니다. [12] 우리는 또한 분수 존재비의 희소성을 촉진하기 위해 이중 재가중 $\ell_{1}$ 노름 최소화 계획을 채택합니다. [13] 이 작업에서 우리는 분수 존재비와 별도로 두 개의 추가 매개변수를 포함하는 비선형 스펙트럼 혼합 모델을 제시합니다. 하나는 다중 반사를 설명하고 다른 하나는 그림자를 설명합니다. [14] 초분광 혼합 해제는 초분광 이미지에서 혼합 픽셀의 분수 존재비와 해당 스펙트럼 서명을 찾는 프로세스입니다. [15] 밀도, 온도 및 부분 존재비와 같은 물리적 및 화학적 조건이 계산됩니다. [16] LSU(Linear Spectral Unmixing)는 RS(Remote Sensing) 분야에서 엔드멤버의 분수 존재비와 스펙트럼 서명을 추정하는 데 널리 사용되는 기술입니다. [17] 초분광 이미지의 혼합 픽셀에서 순수한 스펙트럼 서명의 분수 풍부함을 추정하는 것을 목표로 합니다. [18] 우리는 큰 속도 구배(LVG) 방법을 기반으로 여기 및 복사 전달 계산을 수행하여 분자의 관찰된 선을 모델링하고 관찰된 봉투에서 분수의 존재비를 도출했습니다. [19] 이 종의 컬럼 밀도와 부분 존재비를 측정하고 이들 종을 합하면 이 지역의 우주 유황 존재비의 10%를 차지합니다. [20] 복합 재료의 기계적 및 화학적 특성은 구성 요소의 비율에 의해 결정됩니다. [21] 홀 효과의 중요성은 홀 계수에 따라 달라지며 이 계수는 하전된 종의 존재비에 의해 결정됩니다. [22] 이 방법은 초분광 큐브를 구성 엔드멤버와 분수 존재비로 분해합니다. [23] 또한, 본 연구에서는 오일 야자 농장의 부분적 풍부도를 추정하기 위한 스펙트럼 비혼합을 기반으로 하는 계산 프레임워크를 제안합니다. [24] 초분광 이미지(HSI)에서 말단 부재의 부분적 존재비를 추출하는 초분광 혼합 해제는 최근 몇 년 동안 폭넓은 관심을 불러일으켰습니다. [25] 그러나 NPK의 개별 구성 요소의 부분적 풍부도는 미래의 작업 범위로 간주될 수 있습니다. [26] 제안된 방법은 스펙트럼 희소성(의미에서 분수 존재비의 열 희소성)과 공간 희소성(감각에서 소수 존재비의 행 희소성) 모두에서 풍부 파벌의 희소성을 향상시킵니다. [27] 3 cm 및 7 mm) 잘 알려진 위치 TMC 1-CP, TMC 1-NH3에서 조밀한 필라멘트를 교차하는 세 절단에서 CO, HCO+, HCN, CS, SO, HCS+ 및 N2H+의 분수 존재비를 결정합니다. 및 TMC 1-C, A V ~ 3 ~ ~20 mag의 시각적 소멸 범위를 포함합니다. [28] 우리는 전형적인 쇼크 트레이서인 PN과 SiO의 라인 프로파일과 부분 존재비를 비교했으며, PN에서 감지된 거의 모든 물체가 고속 SiO 날개를 가지고 있음을 발견했습니다. [29] 라벨링 패턴 또는 질량 분포 벡터는 일반적으로 질량 분석기를 사용하여 해결되는 동위원소 라벨링의 결과로 질량이 다른 모든 동위원소의 존재비를 설명합니다. [30] 둘째, 우리는 1992년과 2015년의 조성, 패턴 변화의 규모, 변화의 상세한 특성화를 위한 카테고리 전환 매트릭스, 1992년과 2015년의 식물 기능 유형(PFT)의 비율, 변화 경향 유형을 포함한 경관 속성을 계산했습니다. 풍경 변화의 성격에 대한 전반적인 설명. [31] Spectral unmixing은 혼합 픽셀에서 엔드멤버와 이들의 분수 존재비를 식별하는 것을 목표로 합니다. [32] 그런 다음 행렬 분해 문제를 해결하여 이전 단계에서 추정된 가변성 스케일링 계수를 사용하여 분수 존재비를 추정합니다. 이는 훨씬 더 잘 제기된 문제로 이어집니다. [33] Spectral unmixing은 원격으로 감지된 이미지 해석을 위한 기술로 각(혼합될 수 있음) 픽셀을 순수한 스펙트럼 서명(엔드멤버)과 해당 부분의 풍부함의 조합으로 표현합니다. [34] 더욱이, 대부분의 모델은 분수 풍부도 측면에서 추정된 매개변수에 대한 적절한 해석이 부족합니다. [35]
Corresponding Fractional Abundances 해당 분수 풍부
Initially hyperspectral (HS) data exploitation model on identification of pure spectral signatures (endmembers) and their corresponding fractional abundances in each pixel of the HS data cube has been proposed. [1] Spectral unmixing is an important technique for hyperspectral image application, which aims to estimate the pure spectral signatures in each mixed pixel and their corresponding fractional abundances. [2] ABSTRACT Nonnegative matrix factorization (NMF) has been one of the most widely used techniques for hyperspectral unmixing (HU), which aims at decomposing each mixed pixel into a set of endmembers and their corresponding fractional abundances. [3] It comprises the identification of pure spectral signatures (endmembers) and their corresponding fractional abundances in each pixel of the HS data cube. [4] Blind hyperspectral unmixing (HU), as a crucial technique for hyperspectral data exploitation, aims to decompose mixed pixels into a collection of constituent materials weighted by the corresponding fractional abundances. [5] Hyperspectral unmixing has been widely used to decompose a mixed pixel into a collection of endmembers weighted by their corresponding fractional abundances, in which endmember extraction step is of crucial importance. [6]초기에 순수 스펙트럼 서명(최종 멤버) 및 HS 데이터 큐브의 각 픽셀에서 해당하는 분수 존재비의 식별에 대한 초분광(HS) 데이터 활용 모델이 제안되었습니다. [1] 스펙트럼 unmixing은 각 혼합 픽셀의 순수한 스펙트럼 서명과 해당 분수 존재비를 추정하는 것을 목표로 하는 초분광 이미지 적용을 위한 중요한 기술입니다. [2] 요약 NMF(Nonnegative Matrix Factorization)는 HU(초분광 혼합 해제)에 가장 널리 사용되는 기술 중 하나입니다. 이 기술은 각 혼합 픽셀을 엔드멤버 세트와 해당 분수 존재비로 분해하는 것을 목표로 합니다. [3] 이것은 HS 데이터 큐브의 각 픽셀에서 순수한 스펙트럼 서명(최종 구성원) 및 해당 분수 존재비의 식별로 구성됩니다. [4] 초분광 데이터 활용을 위한 중요한 기술인 블라인드 초분광 혼합 해제(HU)는 혼합 픽셀을 해당 분수 풍부도에 의해 가중치가 부여된 구성 재료 모음으로 분해하는 것을 목표로 합니다. [5] Hyperspectral unmixing은 혼합 픽셀을 해당 분수 풍부도에 의해 가중치가 부여된 endmember 컬렉션으로 분해하는 데 널리 사용되었으며, 여기서 endmember 추출 단계가 매우 중요합니다. [6]
Respective Fractional Abundances
Blind hyperspectral unmixing is an important technique in hyperspectral image analysis, aiming at estimating endmembers and their respective fractional abundances. [1] The linear mixture model has been widely utilized to unmix hyperspectral images by extracting a set of pure spectral signatures, called endmembers in hyperspectral jargon, and estimating their respective fractional abundances in each pixel of the scene. [2]블라인드 초분광 혼합 해제는 초분광 이미지 분석에서 중요한 기술로, 최종 멤버와 각각의 분수 존재비를 추정하는 것을 목표로 합니다. [1] 선형 혼합 모델은 초분광 전문 용어로 엔드멤버라고 하는 순수한 스펙트럼 서명 세트를 추출하고 장면의 각 픽셀에서 각각의 분수 존재비를 추정하여 초분광 이미지를 혼합 해제하는 데 널리 사용되었습니다. [2]
Estimated Fractional Abundances
Furthermore, a reweighted또한, 재가중된 <inline-formula><tex-math notation="LaTeX">$\ell _1$</tex-math></inline-formula>-norm 최소화 방식이 추정된 분수의 희소성을 향상시키기 위해 대신 채택되었습니다. 풍요. [1] 그런 다음 노이즈 조정 주성분 분석(NAPCA)을 수행하여 원래 데이터 세트를 PCA 도메인으로 변환하고 가장 중요한 주성분만 유지하고 부정확한 추정 분수 존재비를 제거합니다. [2]
Compound Fractional Abundances 복합 분수 풍부
Second, we introduce a new approach for analyzing brGDGT data in which compound fractional abundances (FAs) are calculated within structural groups based on methylation number, methylation position, and cyclization number. [1] Second, we introduce a new approach for analyzing brGDGT data in which compound fractional abundances (FAs) are calculated within structural groups based on methylation number, methylation position, and cyclization number. [2]둘째, 메틸화 수, 메틸화 위치 및 고리화 수를 기반으로 하는 구조 그룹 내에서 화합물 분수 존재비(FA)가 계산되는 brGDGT 데이터를 분석하기 위한 새로운 접근 방식을 소개합니다. [1] 두 번째로, 우리는 화합물 분수 존재비(FA)가 포함된 brGDGT 데이터를 분석하기 위한 새로운 접근 방식을 소개합니다. 메틸화 수, 메틸화 위치 및 고리화 수를 기반으로 구조 그룹 내에서 계산됩니다. [2]