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人工智能的影响 - IIASA PURE
如果没有众多个人和机构的帮助，这项研究是不可能完成的。奥地利联邦科学和研究部长 Heinz Fischer 博士批准了 19.123/1-26/83 号拨款给奥地利控制论研究学会 (ASCS)，以便与拉克森堡的国际应用系统分析研究所 (IIASA) 合作进行这项研究。我非常感谢 Fischer 博士对奥地利人工智能研究的浓厚兴趣，他已经多次表现出这种兴趣。该部研究科科长 Norbert Rozsenich 博士在这件事上非常合作和乐于助人。时任 IIASA 主任的 CS Holling 教授和信息交换中心活动负责人 Tibor Vasko 教授热情地同意共同组织工作组会议。Shari Jandl 和 Gaby Orac 在会议的准备和执行中提供了最大的帮助。 IIASA 出版部的 Robert Duis 与出版商进行了艰苦的谈判，直到最终决定采用 North-Holland 版本。Tim Devenport 煞费苦心地使我的“维也纳英语”接近牛津版本。这是我第一次有幸与如此优秀的图书编辑合作，我真心希望以后能经常有这样的机会。维也纳大学医学控制论和人工智能系的同事 Ernst Buchberger 工程师、Helmut Horacek 博士、Werner Horn 博士、Alfred Kobsa 硕士、Johannes Retti 博士、Ingeborg Steinacker 博士和 Harald Trost 博士提供了宝贵的意见，即对我的贡献进行了严厉批评，这导致了一些改进。Buchberger 工程师和 Retti 博士编写了人工智能课程的英文版。在仔细的搜索过程中，斯坦纳克博士发现了许多有用的书籍和
氯氮平在耐治疗的精神分裂症中
作者Cornelis M. Van Tilburg 1.2.3.4.5 *，Elke Pfaff 1,3,4,5,6 *，Kristian W. Pajtler 1.3.4.5.7 *，Karin P.S.Langenberg 8 *，Petra Fiesel 4.5.9.10，Barbara C. 1.3.4.5.6，Gnana Prakash Balasubramanian 1.4.5.7，Sebastian Stark 1.3.4.5.6，Pascal D. Johann D. Johann 1.3.4.7.7.7.7.7.11，Mirjam Blattner-Johnson-Johnson-Johnson-Johnson-Johnson-Johnson-Johnson-Johnson-Johnson 1.4.5.6，Kathrin Schrams Schrams Schrams 1.5.6，Nick dik。 1,12，克里斯蒂安·萨特（Christian Sutter）12，克斯汀·格伦德（Kerstin Grund）12，阿伦德·冯·斯塔克尔伯格（Arend von Stackelberg）4.5.13，安德烈亚斯·E·库洛兹克（Andreas E. Tippelt 4.5.17，Dietrich von Schweinitz 4.19，Irene Schmid 20，Christof M. Kramm 21，AndréO。von Bueren 22，Gabriele Calaminus 23，Peter Vorwerk，Peter Vorwerk 24，Norbert Graf 25，Frank Westermann 4.5.26，Matthias Fischer 5.26 Michaela Nathrath 4.30,31，Stefanie Hecker-Nolting 5.32，MichaelC.Frühwald5.11，Dominik T. Schneider 33，Ines B. B. Brecht 4.5.34，Petra Ketteler 4.5.17，Simone Fulda 4.35 Matthias Schwab 4.37.38，Roman Tremmel 37，Ingridøra39，Caroline Hutter 40，Nicolas U. Gerber 41，Olli Lohi 42，Bernarda Kazanowska 43，Antonis Kattamis 44，Antonis Kattamis 44 1,2,3,4、5，NatalieJäger1.4.5.7，Stephan Wolf 4.5.9.10，Felix Sahm 4.5.9.10，Andreas von Deimling 4.5.9.10，UTA Dirksen 4.5.17，Angelika Freitag 47Jones 1.50.5.6，Jan J. Painta **，David Caps 3.5.5.5.5.5。，5,5,5,5,4,5。，4,4,5,4,4，5 **隶属关系
迈向 100% 可再生能源：公用事业转型
本白皮书由 100% 可再生能源联盟工作组成员共同编写。基于多个案例研究和对公用事业公司的直接采访，本文概述了公用事业公司向 100% 可再生能源转型过程中的各种经验和教训。本文还包括国家和地方层面 100% 可再生能源目标的最新规划。撰稿人：Rainer Hinrichs-Rahlwes（欧洲可再生能源联合会）、David Renné 和 Monica Oliphant（国际太阳能学会）、Felix De Caluwe 和 Hans-Josef Fell（能源观察组织）、Steven Vanholme（EKOenergy）、Duncan Gibb（REN21）、Tomas Kåberger（可再生能源研究所）、Rabia Ferroukhi、Stephanie Weckend、Emma Åberg、Kelly Tai、Anindya Bhagirath 和 Ludovico Gandolfi（IRENA）。进一步致谢：Rian van Staden (Global 100% RE)、Maryke van Staden 和 Laura Noriega (ICLEI – 地方政府可持续发展组织)、Mathis Rogner (国际水电协会)、Roque Pedace (INFORSE)、Patrick Bateman (WaterPower Canada)、Bharadwaj Kummamuru (世界生物能源协会)、Anna Leidreiter 和 Anna Skowron (世界未来委员会)、Josephine Pham (YellowDoor Energy)、Asami Miketa、Emanuele Bianco、Elena Ocenic、Xavier Casals、Bilal Hussain 和 Fabian Barrera (IRENA) 以及 Sara Pizzinato (IRENA 顾问) 提供了宝贵的评审和反馈。 IRENA 行动联盟要特别感谢本文案例研究中接受采访的公用事业高级代表，包括 Phil Overeynder（阿斯彭市）、Shannon Tangonan（夏威夷电力公司）、Anna Lundeen 和 Christian Schwartz（Mölndal Energi）、Magnus Hornø Gottlieb（Ørsted）、Bryn Williams（南非电网）和 Norbert Zösch（Stadtwerk Haßfurt GmbH）。免责声明
人类兼容的人工智能 - 人@EECS
人工智能 (AI) 的目标是创造智能机器。粗略地说，如果一个实体根据其感知选择预期可实现其目标的行动，则该实体被视为智能。1 将此定义应用于机器，可以推断出人工智能旨在创造根据其感知选择预期可实现其目标的行动的机器。现在，这些目标是什么？可以肯定的是，至少到目前为止，它们是我们赋予它们的目标；但是，尽管如此，它们的作用完全像机器自己的目标一样，并且它们完全确定。我们可以将其称为人工智能的标准模型：构建优化机器，插入目标，然后它们就可以运行了。这种模型不仅在人工智能中盛行，而且在控制理论（最小化成本函数）、运筹学（最大化回报总和）、经济学（最大化个人效用、GDP、季度利润或社会福利）和统计学（最小化损失函数）中也盛行。标准模型是二十世纪技术的支柱。不幸的是，这个标准模型是一个错误。如果我们只完整正确地写下我们的目标，那么设计对我们有益的机器是没有意义的。如果目标是错误的，我们可能会很幸运，注意到机器令人惊讶的令人反感的行为，并能够及时将其关闭。或者，如果机器比我们更聪明，问题可能是不可逆转的。机器越智能，对人类的后果就越糟糕：机器将更有能力以与我们的真实目标不一致的方式改变世界，并更有能力预见和防止任何干扰其计划的行为。1960 年，在看到亚瑟·塞缪尔的跳棋程序学会比其创造者更好地下棋后，诺伯特·维纳 (1960) 发出了明确的警告：
欧洲衍生的阿尔茨海默氏病多基因1风险评分的可转移性在多学院人群中。 2
Aude Nicolas 1.2,*,#, Richard Sherva 3.4,*, Benjamin Grenier-Cando 1,*, Yoontae Kim 5,*, Masataka Kikuchi 6, 4 Jigyasha Timsina 7.8, itziar de Rojas 9.10, María Carolina Dalmasso 11.12, Xiaopu Zhou 13,14.15, Yann, Yann. 5 Guen 16.17，Carlos和Arborada-Buscos 18，Maria Aparecida Camargos Bicalho 19,20.21，MaëlennGuchet 22，6 Sven van der Lee 23.24，Monica Goss 23，Monica Goss 25，Atahualpa Castillo 26 25,29.30, Bernard Fongang 25,31.32, Qiong Yang 29.30, Oliver Peters 33.34, Anja 8 Schneider 35.36, Martin Dechgans 37.38.39, Dan Rujescu 40, Norbert Scherbaum 41, Jürgen Deckert 42, Steffi 9 Riedel-Heller 43, Lucrezia Hausner 44, Laura Molina Porcel 45.46，EmrahDüzel47.48，Timo Grimmer 49，Jens 10 Wiltfang 50.51.52，Stefanie Heilmann-Heimbach 53，Susanne Moebus 54，Thomas Tegos 55，Nikolaos 11 Scarmes 55，Nikolaos 11 Scarmes 56.56.57，Oriol feriol dols-dols-dols-dols-dols-dols-dols-icardodol dols-doll dolsocoto dolls-sic.10。 Moreno 59,10,60，JordiPérez-Tur 61.10，MaríaJ。Buldido 62,10,63.64，12 Pau Pastor 65.66，RaquelSánchez-Valle 67，Victoriaálvarez68.69，68.69，Han Cao 13，Han Cao 13，Nance Y. Y. Y. Y. Y. Y. Y. Y. IP 13,14.14.14.14.14.14.14.14.14.14.14.14 k.y.y。 Pijnenburg 23，Henne Holstege 23.92，John Van Swieten 93，Harro Seelaar 93，Jurgen A.H.R.Aude Nicolas 1.2,*,#, Richard Sherva 3.4,*, Benjamin Grenier-Cando 1,*, Yoontae Kim 5,*, Masataka Kikuchi 6, 4 Jigyasha Timsina 7.8, itziar de Rojas 9.10, María Carolina Dalmasso 11.12, Xiaopu Zhou 13,14.15, Yann, Yann. 5 Guen 16.17，Carlos和Arborada-Buscos 18，Maria Aparecida Camargos Bicalho 19,20.21，MaëlennGuchet 22，6 Sven van der Lee 23.24，Monica Goss 23，Monica Goss 25，Atahualpa Castillo 26 25,29.30, Bernard Fongang 25,31.32, Qiong Yang 29.30, Oliver Peters 33.34, Anja 8 Schneider 35.36, Martin Dechgans 37.38.39, Dan Rujescu 40, Norbert Scherbaum 41, Jürgen Deckert 42, Steffi 9 Riedel-Heller 43, Lucrezia Hausner 44, Laura Molina Porcel 45.46，EmrahDüzel47.48，Timo Grimmer 49，Jens 10 Wiltfang 50.51.52，Stefanie Heilmann-Heimbach 53，Susanne Moebus 54，Thomas Tegos 55，Nikolaos 11 Scarmes 55，Nikolaos 11 Scarmes 56.56.57，Oriol feriol dols-dols-dols-dols-dols-dols-dols-icardodol dols-doll dolsocoto dolls-sic.10。 Moreno 59,10,60，JordiPérez-Tur 61.10，MaríaJ。Buldido 62,10,63.64，12 Pau Pastor 65.66，RaquelSánchez-Valle 67，Victoriaálvarez68.69，68.69，Han Cao 13，Han Cao 13，Nance Y. Y. Y. Y. Y. Y. Y. Y. IP 13,14.14.14.14.14.14.14.14.14.14.14.14 k.y.y。Pijnenburg 23，Henne Holstege 23.92，John Van Swieten 93，Harro Seelaar 93，Jurgen A.H.R.Pijnenburg 23，Henne Holstege 23.92，John Van Swieten 93，Harro Seelaar 93，Jurgen A.H.R.13是13,14.15，Fanny C. F. IP 14,15，Natividad Olivar 70，Carolina Muchnik 70，Carolina Cuesta 71，Lorenzo 14 Campanelli 72，Patricia Solis 73，Patricia Solis 73，Daniel Gustavo Politis 71，Silvia Kochen 73，Silvia Kochen 73，Luis 73，Luis 73，Luisio 70，blusio 70，bluse 70，49 García-González74，Raquel Puerta 74，Pablo Mir 75.10，Luis M Real 76.77.10，GerardPiñol-16 Ripoll- 16 Ripoll-16 Ripoll 78.79，JoseMaríaGarcía-Alberca-Alberca-Alberca 80.10 80.10 83，Sami Heikkinen 84，Alexandre deMendonça85，Shima Mehrabian 86，Latchezar Traykov 87，18 Jakub Hort 88.89，Martin Vyhnuk 88.89，Katrine Laura Laura Laura Raster laura laura rastussen 90.91
母校StudiorumUniversitàdiBologna Archivio ...
冈萨雷斯，安德鲁； Vihervaara，Petter；平衡，帕特里夏；贝茨，阿曼达E；伊丽莎·贝拉克塔罗夫（Bayractarov）；贝灵汉，彼得·J；著名的安德里亚斯；坎贝尔，吉利安； Catchen，Michael D；珍妮（Jeanne）巴尔斯（Barres）孩子，乔纳森； Coops，尼古拉斯；马克·J·科斯特洛（Costello）； Czçz，Ballin；声明，aurélie；玛丽亚的多纳拉斯；格雷戈尔的杜波依斯；达菲（Duffy），艾米特（Emmett J）；希尔德（Eggermont）；费尔南德，米格尔；内斯特·费尔南德斯（Fernandez）； Ferrier，西蒙；加里（Gary），加里（Gary N）；吉尔，迈克尔；砾石，多米尼克；战争，卡洛斯A； Gualnick，罗伯特；迈克尔·哈福特（Harfoot）；赫希，蒂姆；霍班，肖恩；休斯，爱丽丝C；雨果，威姆；亨特，玛格丽特E；伊斯贝尔，森林； Jetz，Walter；青年，诺伯特；亲吻，丹尼尔；克鲁格，Cornelia B；彼得·库尔伯格（Kulberg）；伟大的，伊万； Leung，Brian； Lando-Murdical，Mary Cecilia；主，让·米歇尔（Jean-Michel）；米歇尔·洛雷（Loreau）；路易斯，艾米；好吧，keping；麦克唐纳，安娜J；但是，约阿希姆； McGeoch，旋律； Mihoub，Jean Baptiste； Millette，Katie L；莫尔纳，灵魂；山，丰富；莫里亚（Akira）； Muller-Karger，Frank E； Muraota，Hiroyuki； Nacaica，Masahiro；纳瓦尔（Laetitia）纳瓦拉（Navarre）； Newbold，蒂姆； Nyimir，艾丁；奥布拉，大卫； O'RE Connor，玛丽； Paganin，马克；颗粒，多米尼克；佩里亚（Pereara），亨里克（Henrique）；毒，提摩太； Pollock，Laur J； Purvis，Andy；阿德里亚娜（Adriana）Radulovici；罗奇尼（Rochini），荷兰人； Rooesli，Claudia；沙普曼，迈克尔； Gabriela的Stroub-Stroub； Schmeller，Dirk S； Schmiedel，Ute；施耐德（Fabian D）； Shakya，Mangal Man；斯基德莫尔（Skidmore），安德鲁（Andrew）； Skowno，Andrew L；拿，yeoi； Tuanmu，毛宁； Turach，Eren；特纳，伍迪； Urban，Mark C； Nicolos Urbin-Cardon； Valbuena，鲁本；普特的面包，安东尼；范·哈弗（Van Havre），罗勒； Wingate，弗拉基米尔·鲁斯兰（Vladimir Ruslan）；赖特，
硫退火对石墨烯对过渡金属生长的影响
Dichalcogenides (TMDCs) Ahmad Nizamuddin bin Muhammad Mustafa Sami Ramadan 1 , Peter K. Petrov 1 , Huanyu Zhou 1 , Giuseppe Mallia 1 , Nicholas Harrison 1 , Yasir Noori 2 , Shibin Thomas 2 , Victoria Greenacre 2 , Gill Reid 2 , Philip N Bartlett 2 , Kees de Groot 2 , Norbert Klein 1 1 Imperial College London, London, United Kingdom 2 University of Southampton, Southampton, United Kingdom a.bin-muhammad-mustafa21@imperial.ac.uk Two-dimensional (2D) heterostructures composed of graphene and Transition Metal Dichalcogenides (TMDCs) have garnered significant attention owing to their unique physics and potential applications in diverse设备。TMDC，包括MOS 2，WS 2，Mose 2和WSE 2，由于其带隙范围和强烈的轻度 - 互动，因此对电子和光电应用受到了电子和光电应用的青睐。TMDC和石墨烯中都没有悬空键，允许在异质结构中无缝集成，与单物质构型相比，为出色的设备铺平了道路。在使用机械去角质堆叠单个层的同时，化学蒸气沉积（CVD），电沉积和原子层沉积的最新进展为大面积的生长和可伸缩性提供了希望[1] [2]。但是，需要在生长后或生长后的高温暴露，可能会改变石墨烯的特性。我们研究了硫退火对石墨烯对TMDCS生长的电和结构特性的影响。在各种条件下，在温度范围为300-800°C的温度下进行系统退火。参考我们的发现表明，真空退火在石墨烯中诱导蚀刻，这会因硫种类的存在而加剧，从而导致电性能显着降解（图1）。值得注意的是，用自组装单层涂层的石墨烯会减轻这种降解，从而使高质量TMDC在石墨烯上沉积。MOS 2和WS 2对石墨烯的电沉积，然后进行硫退火后处理证明了该策略的功效。这项研究阐明了硫退火在影响石墨烯质量中的关键作用，并为TMDC在石墨烯上的生长铺平了道路，用于高性能电子应用。
量子密码学及其应用前沿
首先，我要热烈感谢 Stephanie Wehner、Hugo Zbinden 和 Andrew Shields 审阅本手稿，以及 Pascale Senellart、Gilles Zémor 和 Nicolas Treps 同意加入我的教授资格审查委员会。他们杰出的科学贡献以及他们处理研究和技术的不同方式构成了我一直试图学习的典范。我很荣幸他们同意成为我的陪审团成员，我期待着答辩。这些年来，巴黎电信一直是一个很棒的工作地点。即使我无法一一列举他们的名字，我还是要感谢我的同事、学生以及巴黎电信的行政和管理人员，他们使这所学校成为一个如此特别的地方。我要特别感谢 Michel Riguidel，他给了我直接深入欧洲量子研究的机会，这对我来说是一次美好而基础的学习经历。我还要感谢 Henri Maitre 和 Talel Abdessalem 在许多场合表达的信任和支持，这对巴黎电信和 LTCI 的量子活动发展起到了重要作用，现在在 IP Paris 和 Q UANTUM 中心的激励下也是如此。我要感谢 Philippe Grangier、Anthony Leverrier 和 Eleni Diamanti，我们经常进行激动人心甚至激烈的讨论，但始终保持着友好的精神。我还要感谢 Norbert Lütkenhaus，多年来他一直是我如此善良和值得信赖的科学建议来源。我还要感谢 Iordanis Kereni-dis 和 Eleni，感谢他们发起建立巴黎量子计算中心。这是一个绝佳的机会，可以更多地了解量子的计算机科学方面，并更好地了解 IRIF 和 Inria Secret 的优秀量子同事。特别感谢 Jean-Pierre Tillich、Frederic Magniez、Sophie Laplante、André Chailloux 和 Alex Grilo 的建议和愉快的讨论。多年来，与 Eleni Diamanti、Damian Markham 和 Elham Kashefi 一起在巴黎电信工作非常愉快。我要感谢他们给我留下了许多美好的回忆，感谢他们以独特的方式将永无止境的乐观、冷静和高工作标准结合在一起。2016 年他们离开让我感到很难过，但很高兴能继续有很多合作的机会，我对此感到非常高兴。在接下来的几年里，Gerard Memmi 和 Yves Poilane 的行动，以及 Isabelle Zaquine 和 Filippo Miatto 的激励和果断的团队努力，让我们充满期待，对此我深表感谢。
全球生物多样性观察系统，以团结监视和指导行动
Andrew Gonzalez 1*，Petteri Vihervaara 2，Patricia Balvanera 3，Amanda E. Bates 4，Elisa Bayraktarov 5，Peter J. Bellingham 6，Andreas Bruder 7，Andreas Bruder 7，Jillian Campbell 8，Jillian Campbell 8，Michael D. , Mark J. Costello 13, Maria Dornelas 14,15, Grégoire Dubois 16, Emmett J. Duffy 17, Hilde Eggermont 18, Nestor Fernandez 10.11, Simon Ferrier 19, Gary N. Geller 20, Mike Gill 21, Dominique Gravel 22, Carlos A. War 10.23, Robert Guralnick 24, Michael Harfoot 25 25 ，Tim Hirsch 26，Sean Hoban 27，Alice C. Hughes 28，Margaret E. Hunter 29，Forest Isbell 30，Walter Jetz 31，Norbert Juergens 32，W。Daniel Kissling 33，Cornelia B. Krug 34，Cornelia B. Krug 34，Yvan Le Bras 35 Jean-Michel Lord 37，Amy Luers 38，Keping，但39，Anna J. MacDonald 40，Melodie McGooch 41，Katie L. Millette 37，Zsolt Molnar 42，Akira S. Mori 43，Frank E. Muller-Karger 44，Hiroyuki Muraoki Muraoki Muraoka 45，Hiroyuki Muraoka 45，laetia navarrro 46，laetia navarro 46 Helen Newing 48, Aidin Niamir 49, David Obura 50, Mary O'Connor 51, Marc Paganini 52, Henrique Pereira 10.53, Timothée Poisot 54, Laura J. Pollock 1, Andy Purvis 55.56, Adriana Radulovici 37, Michael SchaePman 57, Gabriela SchaePman-Strub 58, Dirk 58, Dirk S. Schmeller 59，Ute Schmiedel 32，Fabian D. Schneider 20，Mangal Man Shakya 60，Andrew Skidmore 61，Andrew L.Skowno 62，Yayioi Takeuchi 63，Mao-con-ning Tuanmu 64，Eren Tuanmu 64，Eren Turak 65 Urbina-Cardona 68，Ruben Valbuena 69，Basile Van Havre 70，Elaine Wright 71
可视化鼠大脑中tau病理的原位分子结构
Hana Nedozrálová 1 , Pavel Křepelka 1 , Muhammad Khalid Muhammadi 2 , Žilka Norbert Žilka 2 , Jozef Hritz 1 1 Central European Institute of Technology, Masaryk University, Brno, Czech Republic, 2 Institute of Neuroimmunology, Slovak Academy of Science, Bratislava, Slovakia Background包括。旨在使病理tau蛋白聚集体的积累是许多神经退行性疾病的标志，包括阿尔茨海默氏病。神经元中错误折叠的tau的积累是有毒的，它破坏了细胞生理学，导致神经元死亡和tau在整个大脑中的传播。TAU病理的影响包括轴突运输，线粒体和溶酶体功能障碍以及突触变性。 尽管在理解tau病理学方面取得了进步，但最初的tau错误折叠，原纤维形成，跨连接的神经元的病理传播以及随后在单个神经元水平上的细胞毒性仍然不清楚。 我们的目的是直接在鼠类鼠模型的玻璃化脑组织中可视化分子结构的病理变化。 可视化天然超微结构的方法我们使用玻璃化的新鲜大脑而无需染色或固定。 我们将以低温为中心的离子束铣削（FIB）和生物对比度扫描电子显微镜（SEM）与羊角层上的冷冻电子层析成像（Cryo-ET）结合在一起。 Helios Hydra V显微镜的冷冻等离子体-FIB/SEM设置允许对非染色的玻璃体水合生物样品进行成像，在纳米分辨率中具有高生物学对比度的非染色玻璃化水合生物样品，允许体积成像覆盖比冷冻-ET中使用的典型lamella更宽的面积。TAU病理的影响包括轴突运输，线粒体和溶酶体功能障碍以及突触变性。尽管在理解tau病理学方面取得了进步，但最初的tau错误折叠，原纤维形成，跨连接的神经元的病理传播以及随后在单个神经元水平上的细胞毒性仍然不清楚。我们的目的是直接在鼠类鼠模型的玻璃化脑组织中可视化分子结构的病理变化。可视化天然超微结构的方法我们使用玻璃化的新鲜大脑而无需染色或固定。我们将以低温为中心的离子束铣削（FIB）和生物对比度扫描电子显微镜（SEM）与羊角层上的冷冻电子层析成像（Cryo-ET）结合在一起。Helios Hydra V显微镜的冷冻等离子体-FIB/SEM设置允许对非染色的玻璃体水合生物样品进行成像，在纳米分辨率中具有高生物学对比度的非染色玻璃化水合生物样品，允许体积成像覆盖比冷冻-ET中使用的典型lamella更宽的面积。导致此海报，我们介绍了原位可视化工作流程，并展示了初步的生物对比冷冻式纤维/SEM/SEM图像以及受tauopathy影响的鼠大脑组织的层状。结论我们表明，新型的生物对比度冷冻质量fib/sem成像工作流程可用于无需化学固定的病理组织的超微结构表征，并且与lamella callout和situ Cryo-et的结合为揭示神经变性细胞的细节提供了出色的工具。承认这项工作已获得捷克科学基金会（22-15175i）的资金。我们承认Cero-Electron显微镜和层析成像核心设施CIISB的CEITEC MU，指导CZ Center，由Meys CR（LM2023042）和欧洲区域发展基金会“ UP CIISB”（No.cz.02.1.01/0.0/0.0/18_046/0015974）。