napari: a multi-dimensional image viewer for Python
Notice bibliographique
Résumé
napari 0.5.2 Tuesday, Aug 13, 2024 We're happy to announce the release of napari 0.5.2! napari is a fast, interactive, multi-dimensional image viewer for Python. It's designed for exploring, annotating, and analyzing multi-dimensional images. It's built on Qt (for the GUI), VisPy (for performant GPU-based rendering), and the scientific Python stack (NumPy, SciPy, and friends). For more information, examples, and documentation, please visit our website: https://napari.org/ Highlights This is primarily a bug-fix release, but we snuck a couple of new features in there, including smoother, prettier, better rendering of Labels volumes in 3D (#7100) and the ability to display scale bar at a fixed length in world coordinates, rather than having it resize dynamically to take up a small part of the screen (#7167). See below for the full list of changes! New Features Add option for smoother labels rendering in 3D (#7100) Add optional fixed length parameter to scale bar (#7167) Improvements Update shortcuts.py to have Enter be primary Shapes completion (#7063) Change shortcuts _mark_conflicts logic to always compare between strings representations of shortcuts (#7124) Allow easy call single benchmark (#7145) Bug Fixes [bugfix] update Point size slider on selection (current_size event) (#7137) Disconnect all dims events when closing viewer (#7140) Update event connection order (#7150) Run slider animation without using timer (#7158) Emit highlight event only if selection changed (#7162) [Bugfix] Only import darkdetect when needed (#7163) FIX QtViewer._open_files_dialog handing of stack (#7172) Documentation Update example annotate_segmentation_with_text.py to add link to the tutorial (#7134) Document command ID naming conventions (docs#405) Turn on warnings as error option for sphinx build (docs#409) Update version switcher for v0.5.1 (docs#468) Add documentation for run benchmark under debugger (docs#470) Update installation notes about macOS arm processors and Qt5 backends (docs#471) Fix docs CI (docs#472) Add October and July workshops from 2023 (docs#473) Add 0.5.2 release notes (docs#476) Remove warning and update date on 0.5.2 release notes (docs#478) Other Pull Requests [pre-commit.ci] pre-commit autoupdate (#7000) Add CI action to check that set milestone is the next release (#7083) Use app-model KeyBinding.to_text and KeyCode.os_symbol over Shortcut logic (#7113) Add some basic codeowners (#7118) Clean action manager to avoid side effects during tests (#7120) [maint] Drop singularity action to fix failed container action (#7121) Remove post identifier in fetching release notes (#7125) Update coverage, hypothesis, magicgui, matplotlib, napari-plugin-manager, npe2, pytest, tensorstore, tifffile, tqdm, xarray (#7138) ci(dependabot): bump the actions group across 1 directory with 2 updates (#7147) [Maint] Update version_denylist.txt to block mpl 3.9.1 on windows (#7154) [Maint] Increase timeout in test_async_out_of_bounds_layer_loaded to 500 ms (#7157) Use delete instead of getmethod for delete ready to merge label (#7160) [pre-commit.ci] pre-commit autoupdate (#7161) fix: typo in shape model name (#7166) Update dask, hypothesis, magicgui, matplotlib, pyyaml (#7169) Update docs constraints to pin sphinx<8 (#7170) Move parallel setting for coverage calculation to tox.ini (#7173) Clarify workflow names (#7174) correct typos in comments (#7175) MNT Parametrize test_open_files_dialog to check for stack True and False (#7176) Update babel, hypothesis, lxml, numpydoc, tifffile (#7179) Remove post identifier when determine deploy directory (docs#467) 12 authors added to this release (alphabetical) (+) denotes first-time contributors 🥳 andrew sweet - @andy-sweet Antoine J.-F. Salomon - @AJFSalomon + Ashley Anderson - @aganders3 Daniel Althviz Moré - @dalthviz Grzegorz Bokota (docs) - @Czaki Johannes Soltwedel - @jo-mueller Juan Nunez-Iglesias - @jni kyle i. s. harrington - @kephale Lorenzo Gaifas - @brisvag Lucy Liu (docs) - @lucyleeow Melissa Weber Mendonça (docs) - @melissawm Peter Sobolewski - @psobolewskiPhD 13 reviewers added to this release (alphabetical) (+) denotes first-time contributors 🥳 andrew sweet - @andy-sweet Antoine J.-F. Salomon - @AJFSalomon + Ashley Anderson - @aganders3 Draga Doncila Pop - @DragaDoncila Grzegorz Bokota (docs) - @Czaki Johannes Soltwedel - @jo-mueller Jordão Bragantini - @JoOkuma Juan Nunez-Iglesias - @jni Lorenzo Gaifas - @brisvag Lucy Liu (docs) - @lucyleeow Melissa Weber Mendonça (docs) - @melissawm Peter Sobolewski - @psobolewskiPhD Wouter-Michiel Vierdag - @melonora
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,294 | 0,269 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».