napari: a multi-dimensional image viewer for Python
Notice bibliographique
Résumé
napari 0.6.6 Wed, Oct 15, 2025 We're happy to announce the release of napari 0.6.6! napari is a fast, interactive, multi-dimensional image viewer for Python. It's designed for browsing, annotating, and analyzing large multi-dimensional images. It's built on top of Qt (for the GUI), vispy (for performant GPU-based rendering), and the scientific Python stack (numpy, scipy). For more information, examples, and documentation, please visit our website, https://napari.org. napari follows EffVer (Intended Effort Versioning); this is a Meso release containing awesome new features, but some effort may be needed when updating previous projects to use this version. Highlights This a small bugfix release, following up the changes in 0.6.5. Zooming in the dark? In the previous release we accidentally made the zoom tool added in v0.6.3 invisible. Whoops! No worries, it's back 🔍. "Open with napari" When using the napari bundle, it will now detect when a file can be opened with napari based on the extension. This allows you to use the open with > menu from your operative system to open files with napari! PS: Since we did quite a few changes behind the scenes on this new version of the bundle, you might experience some issues. Don't hesitate to open an issue or contact us on zulip if you do! Improvements Update menuinst configuration with file type associations (#8359) Bug Fixes Fix shape selection in a single plane when shapes are on multiple planes (#8335) Fix invisible zoom box (#8344) Bump console version to fix ipykernel bug (#8360) Build Tools Bump console version to fix ipykernel bug (#8360) Documentation Update release notes v0.6.6 (docs#868) Add info about manual trigger of conda update to release guide (docs#859) Fix version switcher for 0.6.5 (docs#861) Remove trailing comma in version switcher json (docs#862) Add release notes for v0.6.6 (docs#866) Update release notes v0.6.6, the revenge (docs#869) Other Pull Requests Add a new attr_to_settr utility function and simplify layer control widgets layer to widget setup (#8274) [pre-commit.ci] pre-commit autoupdate (#8275) ci(dependabot): bump the actions group with 9 updates (#8324) Delay settings import to avoid circular import (#8327) Add info about conda forge manual trigger to release checklist (#8328) Add sponsor badge and reorganize badges into groups (#8343) Fix vispy error traceback (#8346) Migrate license settings to modern standards (#8350) 7 authors added to this release (alphabetical) (+) denotes first-time contributors 🥳 Daniel Althviz Moré - @dalthviz Grzegorz Bokota - @Czaki Jaime Rodríguez-Guerra - @jaimergp Juan Nunez-Iglesias - @jni Lorenzo Gaifas (docs) - @brisvag Peter Sobolewski - @psobolewskiPhD Tim Monko (docs) - @TimMonko 8 reviewers added to this release (alphabetical) (+) denotes first-time contributors 🥳 Carol Willing - @willingc Daniel Althviz Moré - @dalthviz Grzegorz Bokota - @Czaki Juan Nunez-Iglesias - @jni Lorenzo Gaifas (docs) - @brisvag Melissa Weber Mendonça - @melissawm Peter Sobolewski - @psobolewskiPhD Tim Monko (docs) - @TimMonko
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,038 | 0,004 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».