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SmartEM：机器学习引导的电子显微镜
Connectomics 提供了必要的纳米分辨率、突触级神经回路图，有助于了解大脑活动和行为。然而，很少有研究人员能够使用高通量电子显微镜来快速生成重建整个回路或大脑所需的非常大的数据集。迄今为止，在通过电子显微镜 (EM) 收集图像后，人们已经使用机器学习方法来加速和改进神经元分割、突触重建和其他数据分析。随着处理 EM 图像的计算改进，获取 EM 图像现在已成为限速步骤。在这里，为了加快 EM 成像速度，我们将机器学习集成到单光束扫描电子显微镜的实时图像采集中。这种 SmartEM 方法允许电子显微镜对标本进行智能、数据感知成像。SmartEM 为每个感兴趣的区域分配适当的成像时间 - 快速扫描所有像素，但随后以较慢的速度重新扫描需要更高质量信号的小子区域，以保证整个视野的均匀分割性，但节省大量时间。我们证明，该流程使用商用单光束 SEM 将连接组学的图像采集时间加快了 7 倍。我们应用 SmartEM 重建小鼠皮层的一部分，其精度与传统显微镜相同，但所需时间更短。
逃脱聚合物纳米颗粒-RSC Publishing
SMLM可以进一步分为三个主要家族，具体取决于单个荧光分子分离的机制：（i）基于光激活/开关显微镜，包括光激活的定位显微镜（PALM），Sto-Chastic光学光学重建显微镜（Storm），Direct Storm（Distorm）； （ii）动态标记显微镜，包括基于可逆结合的纳米级地形（油漆）成像的点积累，以及（iii）荧光终身分离显微镜。所有这些方法，基于不同的分离方法，都具有自己的优势，并且在生物学和材料科学方面都有用，如其他地方彻底综述。5–11中，由于各种样品中动态标记的实用性，油漆正在增长。从这个角度来看，我们旨在在油漆显微镜下对探针设计中的最新状态提供见解，并将工具箱扩展到DNA之外，以探针为探针。油漆的概念是基于以下前提：荧光探针旨在使用溶液自由地差异分子（图1，中间面板）。与目标结合后，它们被固定，并且单分子的荧光信号出现在摄像机上，可以通过拟合程序定位。作为探针的动力学确保解开，荧光信号再次旋转，直到新分子结合。随着探针的连续补充，它对光漂白不敏感，这是该方法的主要优势，而不是其他SMLM技术。这允许长时间的成像时间，从而具有更高的精度。此外，通过将多个探针与不同的染料相结合，
先进显微镜实验室扩展表达...
第 00 01 10 目录 第 00 01 10 节 编号 标题 00 01 01 标题页 00 01 10 目录 00 10 00 工作摘要 00 11 00.2 建筑概念图 01 18 00 项目实用程序界面 01 18 13 参考文档 01 22 00 单价 01 23 00 替代方案 01 32 00 进度文档 01 33 00 提交文件 01 40 00 质量 01 41 00 智能工作标准 01 41 00.01 智能工作标准组 1 01 41 00.02 智能工作标准组 8 01 41 00.03 智能工作标准组 9 01 42 16 定义 01 55 00 环境保护 01 74 19 拆除废物管理和处置 01 77 00 竣工程序 01 78 23 设施系统手册 01 78 39 项目记录文件 01 80 00 设计建造要求 01 81 13 能源与可持续性 01 81 13.01 指导原则参考文件 01 82 00 结构 01 83 00 建筑 01 84 19 室内装修标准 01 84 23 标牌 01 86 13 消防 01 86 16 设施管道和工艺管道 01 86 19 设施暖通空调 01 86 26 电气 01 86 27 通信 01 86 28 电子安全和安保 01 89 00 场地改进 01 89 00.2 消防设备出入要求 01 89 19 现场管道设施 01 89 23 现场暖通空调设施 01 91 33 卖方调试 33 61 24 冷冻、加热和冷却塔水系统的清洁和冲洗
扫描超快电子显微镜显示
2 桑迪亚国家实验室，美国新墨西哥州阿尔伯克基 87185 3 加利福尼亚大学机械工程系，加利福尼亚州圣巴巴拉 93106，美国 a) 通讯作者：aatalin@sandia.gov 了解和控制电荷载流子与埋藏绝缘体/半导体界面缺陷的相互作用对于实现现代电子产品的最佳性能至关重要。在这里，我们报告了使用扫描超快电子显微镜 (SUEM) 远程探测埋藏在厚热氧化物之下的 Si 表面的激发载流子的动力学。我们的测量结果展示了一种新颖的 SUEM 对比机制，即半导体中空间电荷场的光学调制会调制厚氧化物中的电场，从而影响其二次电子产量。通过分析 SUEM 对比与时间和激光能量密度的关系，我们证明了界面陷阱通过扩散介导捕获激发载流子。
使用穆勒显微镜分析组织微观结构
Razvigor Ossikovski, a Hui Ma, b,c,d,* 和 Tatiana Novikova a,* a LPICM、CNRS、巴黎综合理工学院、帕莱索、法国 b 清华大学、物理系、北京、中国 c 清华大学 - 伯克利深圳研究院、精准医疗与健康研究中心、深圳、中国 d 清华大学深圳研究生院、光学成像与传感研究所、深圳市微创医疗技术重点实验室、深圳、中国 e 印度科学教育与研究研究所、物理科学系、加尔各答、印度 f 维尔茨堡大学医院、组织工程与再生医学系 TERM、维尔茨堡、德国 g 弗劳恩霍夫硅酸盐研究所 ISC、再生疗法转化中心 LC-RT、维尔茨堡、德国
使用拉曼显微镜评估硅
图 4. (a) PDMS 上硅纳米带的可视化马赛克图像。红色框表示成像区域。(b) 基于主硅峰面积的硅纳米带 3-D 图像。(c) 基于硅峰位置分布的拉曼图像（蓝色为无应变硅，红色为应变硅）。(d) 基于与典型硅光谱的相关性的拉曼图像（绿色区域为典型硅，蓝色区域为荧光杂质）。(e) 代表性光谱显示了 4c 中拉曼光谱的偏移（应变）。(f) 4d 中代表性光谱显示了荧光。
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
纳米光的深色场显微镜的超损失底物
摘要：对于胶体纳米量结构，转移电子显微镜（TEM）网格已被广泛用作暗场显微镜的底物，因为纳米尺度的特征可以通过在暗场显微镜研究后通过TEM成像有效地确定。但是，在常规TEM网格中实现了光学上有损的碳层。从TEM网格边缘的宽带散射进一步限制了可访问的信噪比。在这里，我们认为自由悬浮，超薄和广泛的透明纳米膜可以应对此类挑战。我们开发了1 mm x600μm的比例和20 nm厚的聚（乙烯基形式）纳米膜，其面积比传统的TEM网格宽约180倍，因此有效排除了网格边缘的可能的宽带散射。另外，可以在没有碳支持的情况下形成这种纳米膜；使我们能够达到其他基材中散射的最高信噪比。关键字：暗场光谱，纳米光学，等离子体，MIE散射，纳米粒子
朝电子显微镜的量子图像处理
数字图像的处理不断获得数量和相关性，对数据存储，传输和处理能力的需求不断增加。传输电子显微镜仪器的最新进展，尤其是在检测器技术中，已经推动了各种方式的数据生产。例如，如今，人们可以通过利用直接电子检测器[1]来想象最多生成200tb/hr，需要智能方法来提取科学有意义的信息。尽管在人工智能（AI）和机器学习（ML）方法的帮助下，显微镜数据解释取得了很多进展[1,2]，但与增长的数据解释数据量相关的挑战仍然丰富。预计这将进一步加剧原位 /操作测量的气象升高以及数据挖掘，分析和其他计算需求的相关挑战。
Monkeypox：组织病理学和传播电子显微镜研究
1皮肤病学部门，IRCCS基金会CA'Granda Maggiore Policlinico医院，20122年意大利米兰； maurizio.romagnuolo@unimi.it（m.r。）; Alessandra.dibenedetto@policlinico.mi.it（A.D.B.）; angelo.marzano@unimi.it（a.v.m.）2病理单位，IRCCS基金会CA'Granda Maggiore Policlinico医院，20122年意大利米兰； francesca.boggio@policlinico.mi.it 3米兰研究大学病理生理学与移植系，20122年米兰，意大利米兰4科学研究所IRCCS E. Medea，生物信息学，23842意大利Bosisio Parini，意大利帕里尼； rachele.cagliani@lanostrafamiglia.it（r.c.）; manuela.sironi@lanostrafamiglia.it（M.S。）5米兰比科卡大学医学与外科系，意大利蒙扎20900； biagioeugenio.leone@unimib.it（B.E.L. ）; barbara.vegani@unimib.it（b.v。） * corpsondence：chiara.moltrasio@policlinico.mi.it.it†这些作者为这项工作做出了贡献。）; barbara.vegani@unimib.it（b.v。） * corpsondence：chiara.moltrasio@policlinico.mi.it.it†这些作者为这项工作做出了贡献。