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开篇福利,NIST提供三类全新生物特征识别研究数据库

近日,美国国家标准技术研究院(NIST)目前开始提供新的生物特征识别研究数据-指纹、面部照片和虹膜扫描。 这些专门为研究目的而创建的数据主要用于测试系统,该系统在授予访问权限之前可以验证一个人的身份-无论这个人是要进入一个房间还是入境一个国家。目前很少有可用资源来帮助开发人员评估构成这些系统核心的软件算法的性能,而NIST的数据将填补这一空白。 目前NIST网站上可提供的文件分为三个特殊数据库(SDs),它们是旨在扩大生物识别资源范围的第一批产品。 这三个数据库包含不同时间内收集的不同类型数据,其中两个包含美国智能先进研究计划(IAPRA)资助、NIST设计并实施的“指纹挑战赛”中收集的信息。 其中SD 301是新资源,是NIST有史以来发布的第一个“多模型”数据组。多模型的意思是个人的不同生物特征标记(即面部,指纹和虹膜扫描)都已连在一起,因此可将它们一起用于使用识别方法集成的系统识别,例如面部的照片和指纹。由于多......阅读全文

开篇福利,NIST提供三类全新生物特征识别研究数据库

  近日,美国国家标准技术研究院(NIST)目前开始提供新的生物特征识别研究数据-指纹、面部照片和虹膜扫描。  这些专门为研究目的而创建的数据主要用于测试系统,该系统在授予访问权限之前可以验证一个人的身份-无论这个人是要进入一个房间还是入境一个国家。目前很少有可用资源来帮助开发人员评估构成这些系统核

NIST溯源的吸光度标准

NIST溯源的吸光度标准用户可以使用我们的NIST溯源的吸光度标准来校验您的海洋光学光谱仪系统和其它设备的精确度。有两个校准标准套装(针对紫外的STAN-ABS-UV型套装,和针对可见光的STAN-ABS-VIS型套装)每个套装包含一个针对低、中、高吸光度的标准,可以在给定吸光度数据范围

植物生物学研究数据库

实验概要植物生物学研究数据库实验步骤http://bioinf.scri.sari.ac.uk/cgi-bin/plant_snorna/home 英国 Top 植物种的snoRNA基因数据库。 综合 http://bioinformatics.psb.ugent.be/webtools/plant

如何选用NIST可追溯标准液?

如何选用NIST可追溯标准液?——CLEAN pH标准液,CLEAN 电导率标准液 适用场合: ● 需要测量 pH 值,电导率值的场合。测量困境: 电化学测量仪器的标准取决于标准液:标准液是一切电化学测量仪器的基石, 对电化学仪器测量的准确性起到关键作用。电化学测量仪器只有经过定期准确的校准, 才能

全球首个冰川微生物数据库

青藏高原被称为世界“第三极”和“亚洲水塔”。除南北极外,它是全球最大的冰川分布区,现有冰川2万条以上,面积超过2万平方公里,也是我国及亚洲20亿人赖以生存的十多条大江大河的源头。青藏高原冰川是微生物的天然存储器,封存了不同历史时期的微生物。 现在,中国科学家构建的

代谢组学常使用的数据库

  代谢组主要是对小分子代谢物(一般50-1500 Da)进行高通量定性和定量分析,代谢组分析产生了大量的生物信息数据。代谢组数据库的开发对于归纳总结这些大数据,方便后续的代谢组学数据分析,揭示隐藏在大数据背后的生物学机理具有十分重要的作用。  目前常用的代谢组学数据库有HMDB、NIST、LMSD

NIST肽段分析新参考标准问世

美国国家标准技术院(NIST)出版了参考材料设计方案,改善其测量生物分子样本中肽质量和浓度的实验的性能和可靠性。新的参考材料被认为是蛋白分析中的一种重要工具。 蛋白质组学研究以及蛋白在生物学中的作用是现代医学研究最为引人注目的领域之一。蛋白是经典的大分子,由成百上千个氨基酸组成,也能被分成大约50

NIST的光机械加速测量方法

  当你在一条双车道的路上以限速行驶时,一辆汽车突然从你右边的车道上冲出。你猛踩刹车,在撞击的瞬间,安全气囊就会膨胀,让你免受伤亡。  光机械加速度计的图示,它使用光来测量加速度。这款由NIST研制的装置由两块硅片组成,红外激光从底部硅片进入,从顶部出来。顶部的硅片包含一个悬浮在硅梁上的质量块,这使

真核生物特征

原核细胞功能上与线粒体相当的结构是质膜和由质膜内褶形成的结构,但后者既没有自己特有的基因组,也没有自己特有的合成系统。真核生物的植物含有叶绿体,它们亦为双层膜所包裹,也有自己特有的基因组和合成系统。与光合磷酸化相关的电子传递系统位于由叶绿体的内膜内褶形成的片层上 。原核生物中的蓝细菌和光合细菌,虽然

中国BIGD跻身国际生物组学数据库

  测序技术的发展将生命科学领域带入组学时代,海量的数据产出成为常态。组学是将基因、蛋白及代谢物等生物分子以整体为单位进行系统性的研究,基因组学、蛋白质组学和代谢物组学等相应产生。相较于此前以个体为单位的研究,组学最主要的特征就是大数据。随着组学数据的产出,搭建组学数据库,实现海量信息的存储、整合及