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ORSDragonfly软件界面友好、便于操作，向用户提供包括人工智能在内的富厚的图像支解工具、先进的三维图像渲染、及强大的Python扩展等富厚功效，实现了高效率、高精度的剖析结果输出 。Dragonfly支持中英文操作界面，同时中文团队提供了优良的技术支持和富厚的中文教学资源 。
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ORS Dragonfly软件界面友好、便于操作，向用户提供包括人工智能在内的富厚的图像支解工具、先进的三维图像渲染、及强大的Python扩展等富厚功效，实现了高效率、高精度的剖析结果输出 。Dragonfly 支持中英文操作界面，同时中文团队提供了优良的技术支持和富厚的中文教学资源 。
1 基本功效
1.1数据导入
ORS Dragonfly软件实现了种种花样的图片和图片序列、以及RAW/ TXM /AM /VGI /STL等花样数据体文件的便捷导入功效 。导入之后可以立即进行多视角多标准的视察与丈量 。
1.2图像处理
Dragonfly的图像处理工具可供用户减轻种种图像伪影并恢复图像清晰度，将重要的图像信息显示出来 。不但预装的数十个图像滤镜可以快速应用到三维图像上，同时机械学习�？樘峁┝嗽椒⒅悄苡胧迪痔囟勘甑慕翟牒统致实挠τ茫徊教嵘枷裰柿� 。
1.3图像渲染
Dragonfly提供灵活而高清晰的实影渲染(cinematic rendering)体绘制引擎，用户可快速爆发几近实物图片的三维效果图 。在这里，深度感知与高度衍变的色彩感知相结合，而对图像的色彩、透明度、阴影等这类庞大操作却能通过简单的控制来实现，意味着用户可随时发明令人惊艳的渲染效果 。
1.4图像支解
Dragonfly中的多种图像支解和显示要领允许用户识别和标记感兴趣的区域，并对统计属性进行剖析 。满足客户对目标图像的定量描述需求，实现表征目标的图像的输出 �；诨叶戎德芮榭龅墓虐邈兄狄炻懔瞬糠滞枷裰Ы獾囊螅诨笛埃ㄓ绕涫巧疃妊埃┑娜斯ぶ悄芤炜梢允迪止虐逡炷岩允迪值耐枷裰Ы� 。用户无须了解人工智能的底层代码更无需编程经验，即可快速在Dragonfly软件内完成人工智能模型设计、模型训练、模型应用一整套的事情流程，使用人工智能模型对庞大图像进行自动支解 。
Buss, Daniel J., Natalie Reznikov, and Marc D. McKee. "Crossfibrillar mineral tessellation in normal and Hyp mouse bone as revealed by 3D FIB-SEM microscopy." Journal of Structural Biology 212.2 (2020): 107603.
1.5图像剖析
Dragonfly针对图像孔隙、纤维、颗粒、壁厚等结构的剖析，提供了快速盘算、统计丈量和交互式表征图像特征等功效 �？闪榛钆渲玫淖派苹屯怀鱿允镜慕换ナ郊觳榭梢允贾找杂幸庖宓姆椒ń炕饰鼋峁锌墒踊故� 。
Binkley, Dakota M., et al. "Human bone mesoscale 3D structure revisited by plasma focused ion beam serial sectioning." bioRxiv (2020).
1.6 人工智能
Dragonfly软件集成了包括古板机械学习（例如随机森林要领）和神经网络（即深度学习）在内的人工智能引擎，让普通用户可以轻松定制人工智能模型，以有效完成高难度的图像支解任务，亦可用以提升图像质量和图像区分等任务 。
深度学习�？榭梢匀糜没Т戳ⅰ⒈嗉⒀盗贰⒂τ镁砘窬纾–NN）模型 。通常是基于预装的神经网络架构创立新模型，然后通过对少量手工标记的图像进行学习和训练，训练后模型可以重复应用到大宗的同类图像上，迅速获得需要的结果 。训练好的深度学习模型亦可快速用于自动化流程设计中 。
Dragonfly的深度学习�？槭迪至硕喔龉嫘技氨恢っ饔行У纳疃妊澳Ｐ图芄梗ㄒ韵抡庑┑浞都芄梗�
l UNet
l 3D UNet
l UNet++
l UNet SR
l Attention UNet
l WDSR
l EDSR
l Sensor3D
l PSPNet
l Noise2Noise
l Noise2Noise_SRResNet
l LinkNet
l FC-DenseNet
l DeepLabV3+
l BiSeNet
l Noise2Void
l YOLOv3
上图案例：深度学习模型自动提取和区分微孔与裂隙
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