熨斗的软件

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cuFINUFFT

基于CPU代码FINUFFT的2和3维类型1和2的非均匀FFT的GPU实现,单精度和双精度。

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项目图像为CaImAn Python
凯门鳄Python

钙成像采集技术的最新进展正在创建tb /周量级的数据集。内存和计算效率高的算法需要在合理的时间内分析tb级的数据。本项目实现了一套钙成像电影分析管道所需的基本方法。快速和可扩展的算法实现了运动校正,电影操作,以及源和spike提取。CaImAn还包含一些用于分析视频摄像机行为的例程。总之,CaImAn提供了一个处理大型电影的通用工具,特别强调了双光子和单光子钙成像和行为数据集的工具。

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CaImAn-MATLAB

用于大规模钙成像数据分析的计算工具箱。该代码实现了CNMF算法同时从大规模钙成像电影中提取源和spike推理。包含了更多的功能。该代码适用于躯体成像数据的分析。未来将增加对树突/轴突成像数据分析的改进实现。

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快速sinc变换库

快速sinc变换库,计算sinc和sinc2核在1、2或3维中N个任意点之间的和。这在核磁共振成像和带限函数逼近中有应用。天真代价是O(N2),而我们的算法在n上是准线性的,由我们2017年的暑期实习生Hannah Lawrence编写。

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基于fft加速插值的t-SNE

基于fft加速插值的t-SNE (FIt-SNE)是t-SNE(随机邻域嵌入)的一种高效实现,用于高维数据集的降维和可视化。这段代码能够在桌面上的2分钟内对100万个数据点执行1000次t-SNE迭代,这比任何其他现有代码都快很多倍。由Manas rach和耶鲁大学的合作者撰写。

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Figurl

Figurl允许您使用Python生成可共享的figl(永久链接)以实现交互式可视化。通过最小的配置,可以从任何接入互联网的计算机生成这些文件。可视化所需的数据对象存储在kachery-cloud中,并由内容地址字符串引用。领域特定的可视化插件也存储在云中,并使用ReactJS开发。中心网站figl.org将可视化插件与数据对象配对,以创建可共享的交互式视图。

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FINUFFT

FINUFFT是一组库,用于在多核共享内存机器上以指定的精度在一维、二维或三维有效地计算三种类型的非均匀快速傅里叶变换(NUFFT)。该库有一个非常简单的接口,不需要任何预计算步骤,是用c++(使用OpenMP和FFTW)编写的,并具有C、fortran、MATLAB、octave和python的包装器。例如,给定M个任意实数xj和复数cj, j=1,…,M,和一个请求的整数个数的模式N, 1D type-1(又名“伴随”)转换计算N个数字。

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FMM3D

FMM3D是一组库,用于在多核共享内存机器上以特定精度计算拉普拉斯和亥姆霍兹方程控制的n体相互作用。三维快速多极方法在线性或准线性时间内评估由于大量源而导致的大量目标的电位(和梯度等)。我们的实现利用了高效的平面波扩展、simd加速的内核计算和多线程。

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IronClust

IronClust是一种快速和抗漂穗分拣管道。spike排序的准确性由多个贡献实验室的多个地面真相数据集验证。IronClust可以利用GPU或计算集群(如果可用的话)。IronClust需要Matlab的图像、并行和信号处理工具箱。IronClust支持Windows、Mac和Linux。

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ISO-SPLIT

ISO-SPLIT是一种高效的聚类算法,它可以处理低到中等维的未知数量的单模聚类,不需要任何用户可调的参数。它是基于对单模态的重复检验——使用等张回归和修正的哈蒂根倾斜检验——应用于假定簇对的1D投影。它很好地处理了密度和种群变化很大的非高斯聚类,并且在这种情况下已被证明优于k均值变量、高斯混合模型和基于密度的方法。
这个存储库包含一个高效的c++单线程实现,带有MATLAB/MEX接口。
它是由Jeremy Magland发明和编码的,由SCDA/Flatiron研究所的Alex Barnett对算法和测试做出了贡献。

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卡采丽云项目图像
Kachery-cloud

Kachery-cloud是一个用于在实验室计算机和基于浏览器的用户界面之间共享科学数据文件、实时反馈、可变数据和计算结果的网络。资源被组织成通过注册的Python客户端访问的项目。使用简单的Python命令,您可以存储文件、数据对象、可变变量或实时提要,然后通过引用通用URI字符串在远程机器上(或通过JavaScript在浏览器中)检索或访问这些文件。在静态内容的情况下,uri本质上是内容散列,从而形成一个内容可寻址的存储数据库。虽然目前kachery-cloud的主要目的是支持figurl,但它也可以独立用于合作科研工作流程,并用于提高科学的可重复性和传播性。

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