New imaging technology reveals inner workings of living cells
成像技术中的一种新方法有望改变我们对活细胞内部工作的理解，并为广泛的疾病提供见解。许多疾病和健康状况来自细胞内部的问题。通过可视化细胞过程，科学家将能够更好地了解癌症，神经退行性疾病和代谢疾病等疾病的根本原因，从而改善治疗方法。
Terahertz imaging reveals new views of internal cochlea structure
首次研究人员表明，Terahertz成像可用于以微分级空间分辨率可视化小鼠耳蜗的内部细节。非侵入性方法可以为诊断听力损失和其他与耳朵相关的疾病打开新的可能性。
Atomic imaging and AI offer new insights into motion of parasite behind sleeping sickness
全世界数百万人受到非洲睡眠疾病，chagas病和其他威胁生命的感染的影响，这些感染是由昆虫（例如采集）捕获的微观寄生虫引起的。
A message from UC President Michael V. Drake on the University of California’s financial outlook
“加州大学领导人和我正在与州和联邦当选官员一起就该大学的使命和优先事项以及我们全国范围内的高等教育伙伴以及我们的高等教育合作伙伴而与州和联邦民选官员合作。”
Brain imaging reveals surprises about learning
首次揭示动物犯错时大脑中发生的事情，JHU研究人员阐明了神经科学的圣杯：我们如何学习的机制
ZEISS Lightfield 4D for instant volumetric high-speed imaging
Zeiss宣布推出Lightfield 4D，这是一种基于光场原理的新显微镜技术。作为一种集成到新的Zeiss LSM 910和LSM 990共聚焦显微镜系统中的新成像模式，Zeiss Lightfield 4D重新定义了研究人员观察生物体的方式，尤其是在神经科学，癌症研究，发育生物学和种植科学...
Total lunar eclipse March 2025: Best photos of the "Blood Worm Moon"
这些令人叹为观止的照片重温了2025年的“血蠕虫月亮”。
ESA's Hera probe trains its cameras at Mars' moon Deimos | Space photo of the day March 13, 2025
在星期三（3月12日）的火星飞行中，ESA的Hera航天器启动了使用其科学工具来对地球较小的两个卫星Deimos的较小的仪器进行成像。
High Speed Multispectral Imaging Camera
专门的成像报告，伊利诺伊大学（Unifyeris）化学系（美国乌尔巴纳）化学系的Dlott组正在使用SIMX8超高速框架摄像头，用于使用多光谱成像研究高速冲击现象来分析发射发射的波长。通过使用高光谱技术，研究人员正在寻求根据其独特的光谱特征来识别和表征材料...
The role of correlative imaging in materials analysis
在对高级材料的开发和分析中，表面化学和结构特性之间的相互作用对于理解材料行为至关重要。但是，由于可能需要使用几种不同的方法（例如扫描电子显微镜（SEM）和X射线光电子光谱（XPS）），因此可能需要使用，以确保从相同的感兴趣区域获得数据至关重要。 Thermo Fisher Scientific频道XPS的Christopher Deeks在这里探讨了如何实现相关成像和表面...
Hai Robotics Presents HaiPick Climb Live for the Global Debut at LogiMAT 2025
从3月11日至13日在Booth 3A03上，Hai Robotics将展示Haipick如何以极高的效率，无缝可扩展性和最小的基础设施要求攀登仓库自动化
Teledyne to showcase new imaging solutions at Vision China
请访问W5.5413的Booth Hall W5，查看Teledyne Dalsa，E2V，Flir IIS和Adimec演示了一系列专为机器视觉，物流和工厂自动化应用程序而设计的视觉技术。
Novel high-fidelity computational microscopy uses stable features for clearer imaging
计算显微镜在生物医学和材料科学中至关重要。传统方法在光学畸变，噪声干扰以及物理模型和现实世界成像之间的差异方面遇到了困难，从而降低了分辨率和准确性。他们依靠像素级优化，该优化无法在复杂的环境中维持高质量的成像。因此，开发一种精确稳定的计算成像方法已成为研究重点。
