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World File Search System显微镜
从软木塞到药物：显微镜的进步如何奠定基础
https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=836146 在生物学领域，理解细胞的概念就像揭开生命本身的构造块一样。在显微镜发明之前，科学家们观察生物体复杂结构的手段有限。然而，随着 17 世纪显微镜的发明，特别是复合显微镜的发明，科学家们能够将物体放大数百甚至数千倍，从而开辟了一个全新的探索世界，最终导致了细胞理论的诞生。 细胞的发现 显微镜对细胞理论的第一个重大贡献是发现细胞本身。1665 年，罗伯特·胡克 (Robert Hooke) 使用复合显微镜检查薄薄的软木片，观察到微小的盒状结构，他将其称为“细胞”。这一观察为细胞作为生命基本单位的概念奠定了基础。 细胞结构的可视化 随着显微镜质量和放大倍数的提高，科学家可以观察到越来越精细的细胞结构细节。安东·范·列文虎克利用精心制作的单镜头显微镜观察活细胞，
数字全息显微镜应用于3D计算机微型...
摘要。深度神经网络（DNN）越来越多地在应用科学的各种领域中使用，尤其是在计算机视觉和图像处理等领域，它们可以增强仪器的性能。各种高级相干成像技术，包括数字全息图，利用卷积神经网络（CNN）或视觉变压器（VIT）等不同的深层体系结构。这些体系结构能够提取不同的指标，例如自动关联重建距离或3D位置确定，促进自动显微镜和相位图像恢复中的应用。在这项工作中，我们提出了一种使用Gedankennet模型的改编版本的混合方法，并与UNET样模型相结合，目的是访问Micro-Objects 3D姿势测量。这些网络在模拟全息数据集上进行了培训。我们的方法在推断3D姿势时达到了98％的精度。我们表明，Gedankennet可以用作回归工具，并且比微小的（TVIT）模型更快。总体而言，将深层神经网络整合到数字全息显微镜中和3D计算机微视频中，有望显着提高全息图的稳健性和处理速度，以精确的3D位置推理和控制，尤其是在微型机器人应用中。
Sonoscan Gen6 C模式扫描声学显微镜（...
Gen6™C模式扫描声显微镜是声学显微镜成像（AMI）创新的新一代。在从Gen5™中获得最佳状态（例如：其尖端技术，高级功能，美学和人体工程学），Gen6在其余部分中改进，并将声学成像提升到一个新的水平。Gen6提供了最广泛的功能。您的需求是对无损故障分析，过程开发，R＆D，军事应用的高R-REL资格或中等/中等量筛查的需求，GEN6是一个可以满足您所有需求的C-SAM系统。gen6非常适合各种应用，例如；微电子，MEMS，SSL LED，电源模块，太阳能，Hightech材料等。AdvancedSonoscan®功能，例如Polygate™，Sonosimulator™，虚拟恢复模式（VRM）™和可选的频域成像（FDI）™增加价值和信心。凭借其较大，轻松的，发光的扫描区域，Gen6具有有效扫描从单个零件到300mm晶圆的所有内容，其塔楼引用了扫描和固定装置。
使用 FTIR 显微镜对印刷电路板进行故障分析
图 3. A) 松香油的参考光谱（红色，顶部）及其库匹配（绿色，底部）；B) 两个位置的图像，有明显不一致之处；C) 化学图表示收集的光谱与松香油的参考光谱之间的相似性。（红色高相关性和蓝色低相关性）
共焦拉曼显微镜的食物分析
在一个相关的例子中，拉曼成像用于比较两种黄油产物，以研究其不同扩展能力的基础化学差异。通过沿z轴相结合在连续的焦平面上获得的2D图像来产生正常黄油和更可扩展产物的单个3D拉曼图像（图5a，b）。这两种产品显然是预期的油脂层。在可撒黄油中的水含量高，水的水与更坚固的脂肪相比，水含量更大。化学物质在脂肪阶段中的分化通过比较其拉曼光谱而变成证明（图5C）。 每种产品都包含不同类型的脂肪和油。 脂肪的同意受不饱和脂肪酸的量以及其他参数的影响。 可以通过1655 cm -1 的C = C拉伸模式的比率比较脂肪的不饱和度5C）。每种产品都包含不同类型的脂肪和油。脂肪的同意受不饱和脂肪酸的量以及其他参数的影响。可以通过1655 cm -1
真实的共聚焦恢复结构的照明显微镜...
摘要。结构化照明显微镜（SIM）是一种已建立的光学超级分辨率成像技术。但是，基于广场图像采集的常规SIM通常仅限于可视化薄细胞样品。我们提出，将一维图像恢复和结构化照明组合在正交方向上，以实现超分辨率，而无需旋转照明模式。因此，图像采集速度提高了三倍，这也有益于最大程度地减少光漂白和光毒性。通过在系统中包括共聚焦缝隙来显着抑制聚焦背景和相关噪声，从而增强了厚厚的生物组织中的光学切片。随着所有技术改进，我们的方法捕获了小鼠脑组织样品中神经元结构的三维叠加图像堆栈的深度范围超过200μm。
扫描二维材料的电化学探针显微镜研究
二维（2D）材料中的摘要研究兴趣由于其独特而引人入胜的特性而导致了指数增长。高度裸露的晶格平面以及2D材料的可调电子状态在设计新平台上为能量转换和传感应用的新平台创造了流动机会。仍然，理解这些材料的电化学（EC）特征的挑战是源于固有和外在异质性的复杂性，这些异质性可能会掩盖结构 - 活性相关性。扫描EC探针显微镜调查在揭示纳米级级别的局部EC重新激素方面提供了独特的好处，而纳米级级别则无法使用宏观方法。本综述总结了应用扫描EC显微镜（SECM）和扫描EC细胞显微镜（SECCM）的最新进展，以获得对2D电极基本面的独特见解。我们展示了EC显微镜在解决缺陷，厚度，环境，应变，相位，堆叠和许多其他方面的功能，以及代表性2D材料及其衍生物及其衍生物的光电化学。对扫描EC探针显微镜调查的优势，挑战和未来机会的观点进行了讨论。
启用显微镜逼真的大脑的电场模型
电气和计算机工程部，伍斯特理工学院，美国马萨诸塞州伍斯特市B Max Planck Inst。对于人类认知和脑科学，德国莱比锡c莱比锡应用科学大学（HTWK），工程学院，莱比锡，德国d d d div>计算神经刺激研究计划，无创神经调节单元，实验治疗和病理生理学分支，国家心理健康研究所，美国国立卫生研究院，贝塞斯达，马里兰州贝塞斯达，美国马里兰州Gathinoula A. Martinos Ctr。用于生物医学成像，马萨诸塞州综合医院，美国马萨诸塞州查尔斯敦，h伍斯特理工学院数学科学系，美国马萨诸塞州伍斯特，美国马萨诸塞州
基于有机光电突触晶体管的储池计算网络
图 1 有机光电突触器件 . (a) 人类视网膜和大脑系统示意图 ; (b) 储池计算结构 ; (c) 提拉法制备有机薄膜示意图 ; (d) C 8 -BTBT 薄膜的光学显微镜图像 ( 标尺 : 100 μm); (e) PDIF-CN 2 薄膜的光学显微镜图像 ( 标尺 : 100 μm); (f) C 8 -BTBT 薄膜的 AFM 图像 ( 标 尺 : 1.6 μm); (g) PDIF-CN 2 薄膜的 AFM 图像 ( 标尺 : 1.6 μm); (h) 具有非对称金属电极的有机光电突触晶体管器件结构 ; (i) 器件 配置为光感知型突触 ; (j) 器件配置为计算型晶体管 ( 网络版彩图 ) Figure 1 Organic optoelectronic synaptic devices. (a) The schematic diagram of human retina and brain system. (b) The architecture of a reservoir computing. (c) The preparation of organic thin films by dip coating method. (d) The optical microscope image of C 8 -BTBT film. Scale bar: 100 μm. (e) The optical microscope image of PDIF-CN 2 film. Scale bar: 100 μm. (f) The AFM image of C 8 -BTBT film. Scale bar: 1.6 μm. (g) The AFM image of PDIF-CN 2 film. Scale bar: 1.6 μm. (h) The schematic diagram of organic optoelectronic synaptic transistor with asymmetric metal electrodes. (i) The device is configured as a light-aware synapse. (j) The device is configured as a computational transistor (color online).
2024磁显微镜技术的路线图及其在材料科学中的应用
D V Christensen 1 , ∗ , A Staub 2 , T R Devidas 3 , B Calisky 3 , K C C C C C C Cus 4 , 5 , J Webb 6 6 6 , ，K Wagner 7，P Malletinsky 7，SAR 9，C R DU 10，A Yacoby 11，D Collomb 12，S弯曲13 ms，有15，v nei 16，H W Schumacher 17，Sievers 17，H Saito 18，一个echler 21，C L Degen 21，J McCord 22，23，M Vogel 22，23，M Fie 24，P Fischer 2，s s thei 29，c donnelly 30，31，fbüttner32，33或34，w hu 35，s zayko 36，s eisebitt 37，38，38 pfau 37，r free 39，m关闭39，f s yasin 40，b j mcmorran 41，滑雪42，x yur 40，a lubk 16，43，43，16 ，n pryds 1，d makarov