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World File Search System高分辨率
使用 STEM EBIC 进行高分辨率电导率测绘
现代电子系统依赖于具有纳米级特征尺寸的组件，这些组件的故障可能由原子级电子缺陷引起。这些缺陷可能会在更大的长度尺度上引发剧烈的结构变化，从而完全掩盖此类事件的起源。透射电子显微镜 (TEM) 是少数几个可以轻松获得原子分辨率成像的成像系统之一，使其成为对纳米级系统进行故障分析的主力工具。配备光谱附件时，TEM 擅长确定样品的结构和成分，但缺陷的物理表现与其对电子结构的影响相比通常非常微妙。扫描 TEM 电子束感应电流 (STEM EBIC) 成像可产生与电子结构直接相关的对比度，作为标准 TEM 技术提供的物理信息的补充。最近的 STEM EBIC 进展使得能够以高分辨率获得各种新型电子和热对比度，包括电导率映射。在这里，我们讨论了 STEM EBIC 电导率对比机制，并展示了其在故障和原始设备中映射电子传输的能力。
高分辨率图像合成的缩放矫正流量变压器
扩散模型从噪声中创建数据（Song等，2020）。他们经过训练，可以将数据的向前路径逆转到随机噪声，因此，可以使用神经网络的近似和泛化特性，可用于生成训练数据中不存在的新数据点，但遵循训练数据的分布（Sohl-Dickstein等人。，2015年； Song＆Eron，2020）。这种生成建模技术已被证明非常有效地对高维，感知数据（例如图像）进行建模（Ho等人，2020）。近年来，扩散模型已成为产生具有令人印象深刻概括能力的自然语言输入的高分辨率图像和视频的事实方法（Saharia等人，2022b; Ramesh等。，2022; Rombach等。，2022; Podell等。，2023; Dai等。，2023; Esser等。，2023; Blattmann等。，2023b; Betker等。，2023; Blattmann等。，2023a; Singer等。，2022）。由于其迭代性质和相关的计算成本以及推理期间的较长采样时间，对这些模型进行更多有效训练的制剂的研究和/或更快的采样速度有所增加（Karras等人，2023;刘等。，2022）。
稀疏对比前 T1 映射，实现高分辨率整体
目的：开发和评估一种适用于定量高分辨率全脑动态增强磁共振成像 (DCE-MRI) 的有效对比前 T 1 映射技术。方法：考虑可变翻转角 (VFA) T 1 映射，提供 1 × 1 × 2 mm 3 分辨率，以匹配最近的高分辨率全脑 DCE-MRI 协议。七个 FA 以对数间隔排列，范围从 1.5° 到 15°。使用基于模型的重建估计 T 1 和 M 0 图。使用具有噪声模拟 3T 神经成像的解剖学逼真的脑肿瘤数字参考对象 (DRO) 和从一名健康志愿者获取的完全采样数据来评估该方法。该方法还将方法应用于来自 13 名高级别胶质瘤患者的四倍前瞻性欠采样 VFA 数据。结果：T 1 映射精度随欠采样因子 R 的增加而降低，但在临界 R 之前偏差仍然很小。在无噪声 DRO 中，白质 (WM) 中的 T 1 偏差 <25 毫秒，脑肿瘤 (BT) 中的 T 1 偏差 <11 毫秒。WM 中的 T 1 标准差 (SD) <119.5 毫秒（变异系数 [COV] ~11.0%），BT 中的 T 1 标准差 <253.2 毫秒（COV ~12.7%）。在有噪声的 DRO 中，WM 中的 T 1 偏差 <50 毫秒，BT 中的 T 1 标准差 <30 毫秒。对于 R ≤ 10，WM 中的 T 1 SD <107.1 毫秒（COV ~9.9%），BT 中的 T 1 SD <240.9 毫秒（COV ~12.1%）。在健康受试者中，R ≤ 16 时 T 1 偏差 <30 毫秒。当 R = 4 时，T 1 SD 为 171.4 毫秒（COV ~13.0%）。在前瞻性脑肿瘤研究中，T 1 值与 WM 和 BT 中的文献值一致。结论：高分辨率全脑 VFA T 1 映射在稀疏采样下是可行的，支持将其用于定量 DCE-MRI。
vtoonify：可控的高分辨率肖像视频风格转移
生成高质量的艺术肖像视频是计算机图形和视觉中的重要且理想的任务。尽管已经提出了一系列成功的肖像图像图像模型模型，但这些面向图像的方法在应用于视频（例如固定框架尺寸，面部对齐，缺失非种族细节和时间不一致的要求）时具有明显的局限性。在这项工作中，我们通过引入一个新颖的Vtoonify框架来研究具有挑战性的可控高分辨率肖像视频风格转移。具体而言，Vtoonify利用了基于编码器提取的多尺度内容功能的高质量艺术肖像来利用型号的中高分辨率层，以更好地保留框架详细信息。结果完全卷积体系结构接受可变大小的视频中的非对准面孔作为输入，从而有助于完整的面部区域，并在输出中自然动作。我们的框架与现有的基于样式的图像图像模型兼容，以将其扩展到视频化，并继承了这些模型的吸引力，以使其具有柔性风格的颜色和强度控制。这项工作分别为基于收藏和基于典范的肖像视频风格转移而建立在Toonify和Dualstylegan的基于Toonify和Dualstylegan的Vtoonify的两个实例化。广泛的实验结果证明了我们提出的VTOONIFY框架对现有甲基的有效性在生成具有灵活风格控件的高质量和临时艺术肖像视频方面的有效性。代码和预估计的模型可在我们的项目页面上找到：www.mmlab-ntu.com/project/vtoonify/。
高分辨率图像纹理作为鸟类种类的预测指标...
我们测试了图像纹理作为新墨西哥州半干旱景观中鸟类物种丰富度的预测指标。鸟类物种丰富度是根据 1996 年至 1998 年在 42 个地块（每个 108 公顷）内的 12 个点进行的 10 分钟点计数总结出来的。我们对 1996 年获取的一组数字正射影像在八种不同的窗口大小中计算了 14 个一阶和二阶纹理测量值。对于 42 个地块中的每一个，我们总结了多个窗口大小内每个纹理值的平均值和标准差。使用线性回归模型评估了图像纹理与平均鸟类物种丰富度之间的关系。单一图像纹理测量（例如标准差）描述了物种丰富度高达 57% 的变异性。将多种纹理测量或高程与单一纹理测量相结合，可描述鸟类物种丰富度高达 63% 的变异性。结合两种纹理测量和粗略栖息地类型的模型可描述鸟类物种丰富度 76% 的变异性。这些结果表明，图像纹理分析是一种非常有前途的工具，可用于表征栖息地结构和预测半干旱生态系统物种丰富度模式。与依赖分类图像的方法相比，该方法具有多种优势，包括成本效益、纳入栖息地内植被变异性以及消除与边界划分相关的错误。© 2006 Elsevier Inc. 保留所有权利。
利用 LiDAR 数据生成水体的高分辨率 DEM...
利用 LiDAR 数据生成高分辨率 DEM 用于水资源管理 ¹Liu, X.¹J.Peterson 和 ¹Z.Zhang 地理信息系统中心，莫纳什大学地理与环境科学学院，惠灵顿路，克莱顿，维多利亚州 3800，澳大利亚 电子邮件：Xiaoye.Liu@arts.monash.edu.au 关键词：水资源；LiDAR；DEM；排水网络；集水区。扩展摘要 地形模式在确定水资源性质和相关水文建模方面发挥着重要作用。数字高程模型 (DEM) 提供了一种表示地表的有效方法，可以自动直接提取水文特征 (Garbrecht and Martz, 1999)，与基于地形图、实地调查或摄影解释的传统方法相比，它在处理效率、成本效益和准确性评估方面具有优势。然而，研究人员发现，DEM 的质量和分辨率会影响任何提取的水文特征的准确性 (Kenward et al., 2000)。因此，必须根据水文特征的性质和应用来指定 DEM 的质量和分辨率。澳大利亚维多利亚州最常用的 DEM 是维多利亚州土地可持续发展和环境部提供的 Vicmap Elevation。该模型主要使用现有 1:25,000 比例尺等高线图和数字立体捕捉的高程数据生成，提供水平分辨率为 20 米的全州地形表面表示。声称的垂直和水平标准偏差分别为 5 米和 10 米（Land-Victoria，2002 年）。在最坏情况下，水平误差可能高达 ±30 米。虽然高分辨率立体航拍照片提供了一种生成高分辨率 DEM 的潜在方法，但在当前流行的商业摄影测量软件所用技术的限制下，只能直接生成除 DEM 之外的 DSM（数字表面模型）。手动删除非地面数据以将 DSM 转换为 DEM 非常耗时。因此，使用立体航拍照片以现有的技术来生成DEM并不是一个准确且经济的方法。
使用Biocrates的高分辨率定量代谢组学
代谢组学是一种强大的工具，用于衡量小型，生物学相关的分子的复杂相互作用，但是缺乏标准化样本制备和分析方案仍然是研究人员面临的挑战。为了解决这个问题，P400 HR套件提供了一个现成的，标准化和定量的协议，该方案针对11个类别的43个小分子和365个脂质。在Thermo Fisher Scientific高分辨率，准确的质谱器质量线路线上，对结合了校准和内部标准，质量控制（QC）和系统测试样品的套件进行了优化和验证。对1950年的NIST标准参考材料（SRM）和代表男性样品的人血浆进行了评估，以评估工具之间的准确性，覆盖范围，可重复性和性能。
高温超导薄膜与超导机理研究
当需要一个低噪声 ，超 稳定 ， 高分辨率的偏置电 压时 ， DC205 是您正确的选择 。 它的双极四象限 输出可提供具微伏分辨率的高达 100 伏电压。其 电流可达 50 mA 。在 4 线模式下 （ 远程感测 ）， 此仪器会校正引线电阻 ， 从而为您的负载提供 准确的电势。 DC205 在 24 小时内的输出稳定性 为出色的 ±1 ppm 。 采用线性电源 ， 用户完全无 需担心高频噪声。
海冰压力脊帆高度的高分辨率机载观测
摘要。压力脊影响海冰覆盖的质量、能量和动量预算，并对穿越冰封水域的运输造成障碍。量化脊特征对于了解海冰总量和改善高分辨率模型中海冰动力学的表示非常重要。在每年的北极冰桥行动 (OIB) 航空调查期间收集的多传感器测量数据为评估冬末的海冰提供了新的机会。我们提出了一种从高分辨率 OIB 数字测绘系统 (DMS) 可见光图像中得出脊帆高度的新方法。我们通过绘制西部和中部北极 12 个压力脊沿线的完整帆高分布来评估该方法的有效性。通过与同时发生的机载地形测绘仪 (ATM) 高程异常进行比较，可以证明该方法并评估 DMS 得出的帆高。帆高和高程异常的相关性为 0.81 或以上。平均而言，帆高平均值和最大值与 ATM 海拔高度的吻合度分别在 0.11 米和 0.49 米以内。在绘制的山脊中，帆高平均值范围为 0.99 至 2.16 米，而最大帆高范围为 2.1 至 4.8 米。DMS 沿山脊的采样率也高于同步的 ATM 数据。
高速率、高分辨率单光子 X 射线成像
在过去的二十年中，Medipix 已建立了四个连续的合作项目。这些合作旨在利用从高能物理学进步中获得的知识来开发尖端的混合像素探测器，从而能够精确探测每个事件中的单个 X 射线光子或粒子[1]。这些技术在多个科学领域有广泛的应用，包括医学成像、同步加速器 X 射线相机、基于 X 射线的材料分析、电子显微镜等。首先，Medipix1 芯片演示了在 170 µ m 像素间距内单光子计数架构的原理，并展示了通过使用脉冲处理前端在将检测阈值设置在远高于背景噪声水平的情况下实现无噪声 X 射线成像的可行性[2]。Medipix2 通过使用每像素双阈值证明了在 55 µ m 紧凑像素间距下进行光谱成像的可行性[3]。然而，由于电荷收集过程中的扩散以及高 Z 材料中的荧光光子，像素尺寸的减小导致像素间出现严重的电荷共享 [4,5]。随着 Medipix3RX 的推出，读出电子器件从单光子计数转变为单光子处理架构。一种直接在 55 µ m 像素上实施像素间算法的新方案消除了电荷扩散产生的能谱畸变 [6,7]。Medipix3RX 还引入了将 4 个像素中的 1 个连接到像素间距为 110 µ m 的传感器的选项。尽管如此，Medipix3RX 探测器只能在三侧邻接，因为芯片的一侧保留用于控制逻辑和 I/O。这使连续大面积探测器的实现变得复杂。本文介绍的 Medipix4 延续了 Timepix4 芯片的进步，使专用集成电路 (ASIC) 能够沿四侧覆盖，同时将死区降至最低 [8]。医学 X 射线计算机断层扫描 (CT) 和 X 射线成像的另一个限制因素是脉冲堆积，这是由于