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使用简单检测通过量子态进行物体检测和测距
当目标物体嵌入在嘈杂的环境中时，使用弱光源感知目标物体的存在是一项艰巨的任务。一种可能性是使用量子照明来完成此任务，因为它在确定物体存在和范围方面的表现优于传统照明。即使传统照明和量子照明都限制在基于非同时、相位不敏感的巧合计数的相同次优物体检测测量中，这种优势仍然存在。受现实实验协议的启发，我们提出了一个使用简单探测器分析巧合多发数据的理论框架。这种方法允许包括经常被忽视的非巧合数据，并提供无需校准的阈值来推断物体的存在和范围，从而实现不同检测方案之间的公平比较。我们的结果量化了在嘈杂的热环境中进行目标识别时量子照明相对于传统照明的优势，包括估计以给定置信度检测目标所需的拍摄次数。
带有大型CNC阶段的开源3D可打印显微镜
图2。适应性的光学设置（A）照明系统（顶部）和管镜（底部）。灯由1 W白色的LED提供，该LED可以单独使用或带有磁连接的冷凝器。也可以添加RGB LED环以提供Darkfield照明。显微镜使用标准显微镜镜头，该镜头通过3D打印的管镜安装在覆盆子Pi HQ摄像机上。管镜包括一个光学双线，用于场校正。（b）使用40倍物镜镜头和不同的照明方式示例图像。tardigrade仅用LED（左上），冷凝器（右上角），Darkfield投影仪完全（左下）（左下）或一半的投影仪进行照明，或者是斜胶带的一半，以进行扩散（即克里斯蒂安森照明或伪动物；右下）。（c）使用带有和不带F50双重透镜的40倍物镜镜头获得的图像质量进行比较。没有冷凝器光（通常用于低放大倍数），不需要多余的镜头。使用冷凝器（右下角）时，可以实现图像质量的实质性提高。
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英寸-磅 MIL-DTL-7788H 2011 年 10 月 18 日 取代 MIL-DTL-7788G 2010 年 10 月 15 日 详细规格 面板，信息，整体照明 本规格经批准供国防部所有部门和机构使用。1.范围 1.1 范围。本规格涵盖整体照明信息面板的一般要求。1.2 分类。整体照明信息面板属于以下类别和类型（见 6.2）。1.2.1 类别。整体照明信息面板的类别如下：1-R 类。面板正面背景为黑色，整体照明为仪表和面板照明 (IPL) - 红色。1-W 级。面板正面背景为黑色，整体照明为 IPL - 白色。1-BW 级。面板正面背景为黑色，整体照明为美国空军 (USAF) 蓝光过滤白色。1-NVIS 绿色 A 级。面板正面背景为黑色，整体照明符合 MIL-L-85762 的 A 级夜视成像系统 (NVIS) 兼容照明要求，为 NVIS 绿色 A。
vqcnir：使用矢量的清晰夜图像修复 -
夜间摄影经常在低光和模糊之类的挑战中挣扎，源于黑暗的环境和长时间的暴露。当前方法要么无视Pri-ors，直接拟合端到端网络，导致不稳定的照明，要么依靠不可靠的手工制作的先验来限制网络，从而为最终结果带来了更大的错误。我们相信，数据驱动的高质量先验的力量，并努力在事先提供可靠和同意的情况下，规避了手动先验的限制。在本文中，我们提出了使用矢量量化的代码书（VQCNIR）更清晰的夜间图像修复，以实现对现实世界和合成基准测试的重新恢复结果。为了确保忠实地恢复细节和照明，我们提出了两个基本模块的合并：自适应照明增强仪（AIEM）和可变形的双向交叉注意（DBCA）模块。AIEM利用了功能与动态照明功能和高质量代码簿功能之间的一致性的通道间相关性。同时，DBCA模拟通过双向交叉注意和可变形的会议有效地整合了纹理和结构信息，从而增强了平行解码器之间的细粒细节和结构性保真度。广泛的实验验证了VQCNIR在弱光条件下增强图像质量的显着好处，展示了其在合成和实际数据集中的最新性能。该代码可在https://github.com/alexzou14/vqcnir上找到。
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抽象的广场荧光显微镜用于监测大脑神经元种群的峰值。广场荧光可以起源于皮质中所有深度的指标分子，而索马塔，树突和轴突的相对贡献通常是未知的。在这里，我模拟了广场照明和荧光收集，并确定几种GCAMP小鼠系的荧光的主要来源。散射强烈影响照明和收集。一个结果是，照明强度最大〜300-400 m以下，而不是在大脑表面。另一个是从皮质深处的荧光可能延伸到脑表面3–4 mm的直径，严重限制了横向分辨率。在许多小鼠线中，有助于荧光的组织体积延伸到大多数表面位置的整个皮层和荧光深度是多个皮质柱的加权平均值，通常是一个以上的皮质区域。
LunarSaber：带有导航，先进遥感和自动射击的Lunar Utility，以进行能量重新分布。 Vishnu Sanigepalli 1，Kris Zacn
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标题：使用自动化平台Lustro作者和分支机构在酵母中进行高通量光遗传学实验：Zachary P. Harmer 1和Meg
摘要：该协议描述了如何使用自动化平台卢斯特罗来进行酵母中光遗传系统的高通量表征。摘要：光遗传学通过遗传编码的光敏感蛋白来精确控制细胞行为。但是，优化这些系统以实现所需的功能范围通常需要许多设计建造测试周期，这是耗时且劳动力的。为了解决这个问题，我们设计了Lustro，该平台将光刺激与实验室自动化相结合，以实现光学遗传系统的高通量筛选和表征。lustro使用配备有照明设备，摇动设备和板读取器的自动化工作站。编程机器人臂以在设备之间移动微孔板，以刺激光遗传学菌株并测量其响应。在这里，我们提出了一种使用lustro来表征酿酒酵母中的基因表达控制的光遗传系统的方案。该协议描述了如何设置Lustro的组件，将照明设备与自动化工作站集成在一起，并提供用于编程照明设备，板块读取器和机器人的说明。简介：光遗传学是一种强大的技术，它使用光敏感蛋白来控制高精度1-3的细胞行为。但是，原型遗传构建体并识别最佳照明条件可能很耗时，这使得很难优化光遗传系统4、5。高通量方法快速筛选并表征了光遗传系统的活性，可以加速设计建造循环的原型构造，
