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扫描显微镜 - DigitalCommons@USU
介绍了在惰性气氛下通过扫描隧道显微镜 (STM) 沉积和成像分子的方法和装置。评估了三种应用分子的方法：气相平衡吸附、升华和电喷涂。利用这些方法，各种有机和生物聚合物分子可以在石墨和在云母上外延生长的金 (111) 上沉积和成像。与使用高真空设备或手套箱等替代方案相比，这些程序具有一些重要优势：它们便宜、方便、更快速。当将巯基乙醇、乙醇胺、乙醇、乙酸和水以蒸汽形式引入扫描室时，它们会在金基底上产生二维晶体吸附层。据推测，这些吸附层涉及分子与表面形成的金氧化物之间的氢键合。将蛋白质溶液电喷雾到金表面可获得单个蛋白质分子的图像，其横向尺寸接近 X 射线分析测量的尺寸，厚度为 0.6-1.3 纳米。对于金属硫蛋白，可以重现观察到已知的分子内部结构域。在所检查的其他示例中，无法解析详细的内部结构。
表演用于现场发射扫描电子显微镜
高级透视客户端SEM+ EDX 1。拉合尔和盟军校园工程技术大学。rs。700 Rs。 1000/。 2。 教育机构。 rs。 3000/。 rs。 4000/。 3。 商业样本（行业等） rs。 6000/。 rs。 8000/。 •如果SEM之前需要涂层，将向额外的300卢比收取费用。 •Rs。 1000/。 用于SEM样品制备。 •SEM样本分析的费率和其他特殊要求将由委员会/主任决定。700 Rs。1000/。2。教育机构。rs。3000/。rs。4000/。3。商业样本（行业等）rs。6000/。rs。8000/。•如果SEM之前需要涂层，将向额外的300卢比收取费用。•Rs。1000/。用于SEM样品制备。•SEM样本分析的费率和其他特殊要求将由委员会/主任决定。
基于法拉第笼式蚀刻技术的全钻石扫描探针的开发
我们提出了一种用于原子力显微镜（AFM）的单晶钻石扫描探针的新型制造方法，利用了法拉第笼式角度蚀刻（FCAE）。常见的，基于氧气的，电感耦合的血浆（ICP）钻石的干蚀刻过程相对于可实现的几何形状受到限制。因此，独立微型和纳米结构的制造是具有挑战性的。这是几个应用领域的主要缺点，例如，用于实现基于氮空位（NV）中心的扫描磁力测定探针，并且能够测量纳米级的磁场。与既定的机械钻石设备的既定制造技术相比，将平面设计与FCAE和最先进的电子束光刻（EBL）相比，过程复杂性和成本降低。在这里，我们报告了两种方法的直接比较，并在扫描探针应用程序中目前的第一个概念验证平面-FCAE-PROTOTYPES。
全局大型趋势：扫描后甲纳病毒地平线
目前，正如Bruno Tertrais所说的那样，“我们仍在每个人都认为他们的观点和假设被电晕危机确认的阶段。在西方和东部，左侧和右侧都是如此。这是可以理解的，基于可靠数据的预测仍然很少。分析的时间莫通常不会超过2022-23（例如，国际货币基金组织和经合组织的经济前景）。因此，任何反思的起点不确定：大流行的真实死亡损失是什么？第二波将有多严重，还有三分之一吗？危机的经济，社会，政治和地缘政治后果（可能已经是）哪个（可能已经）会产生严重而持久的影响？许多战略远见小组，例如在大西洋委员会中，已经开始引起“ Covid-19场景”。
LDI AI-Temp 和 Zentron 8 温度扫描亭
- 面对太阳或太阳直接照射人的地方 - 测量时，在空调或散热器设备的出风口前面或附近 - 在强红外发射光前面或附近 - 在加热 / 冷却管道位于天花板或天花板管道正下方的房间内
特刊人工智能用于眼底照相机和扫描激光检眼镜图像的自动叠加
眼底视网膜成像和荧光血管造影数据，利用视网膜图像中视网膜血管树的存在。6 Mahapatra 等人应用生成对抗网络在注册文件的监督下注册多模态图像，这些注册文件由其他传统方法获得。7 然而，在这两项研究中，叠加方法仅限于用相同相机和相同视野拍摄的视网膜图像，只是波长不同（用标准相机拍摄的荧光血管造影和彩色眼底图像）。此外，人工智能已用于分析单模态图像分析以对疾病进行分类或检测，10-12 但目前还没有方法可以共定位和分析多个成像和功能数据。因此，作为应用人工智能分析多仪器成像和功能研究的初步步骤，我们尝试将来自扫描激光平台的图像叠加到眼底照相机平台上。这些成像平台利用不同的光学路径和不同类型的照明（扫描激光与泛光照明）。我们选择使用红外扫描激光检眼镜 (IR SLO) 图像作为原型 SLO 图像来叠加到彩色眼底 (CF) 上。照片是用眼底照相机拍摄的，因为所有接受光学相干断层扫描 (OCT) 扫描的患者都会进行此类成像，而且红外图像的光学和纵横比预计与用 SLO 拍摄的自发荧光 (AF) 或多色 (MC) 图像相似并因此适用于这些图像，所以这些结果可能适用于许多类型的图像。我们注意到 SLO 图像是使用与 CF 图像不同的光学和仪器拍摄的，因此这似乎是确定 AI 代理是否可以通过检查血管位置来完成这种叠加的良好开端。这项研究的创新之处在于，我们对一种新型 AI 算法在多模态视网膜图像配准方面的表现进行了严格的、隐蔽的研究。我们的算法能够执行图像配准，而无需大量手动注释的真实图像集。
激光扫描历史，第 2 部分：工业和文化遗产应用的后期阶段
简介 第一部分是中程地面激光扫描 (TLS) 历史，用于太空、国防和研究驱动应用（处于其发展的初始阶段），第二部分现在探讨技术如何过渡到其他领域，如核工业和文化遗产 (CH)。在 20 世纪 90 年代及以后尤其如此。在早期的数字处理工具的基础上，出现了分析和显示激光扫描仪数据的新方法。在激光扫描发展的第二阶段，非政府组织也在技术的应用过程中充当记录 CH 的推动者。案例研究的目的要么是向更广泛的受众推销技术，要么是帮助人们了解所使用的技术。只要有可能，企业就会尽可能地赞助此类项目。第三阶段由基于三脚架的系统和来自加利福尼亚的非营利性公司主导，发展并普及了激光扫描的应用。最后，在第四阶段，汽车和移动计算机行业正在推动传感器的商品化。本文发表时，第四阶段仍处于进行中。
激光扫描的历史，第 1 部分：太空和防御......
摘要 本文介绍了中程地面激光扫描 ( TLS ) 的起源和发展，主要跨越从 20 世纪 50 年代到本文出版之时。特别关注了将场景的物理尺寸记录为点云的硬件和软件的发展。这些发展包括中程精度、重复性和分辨率参数——在记录距离最远一公里的建筑物和景观尺度的物体时，精度达到毫米和厘米级。本文分为两部分：第一部分从早期的空间和国防应用开始，第二部分探讨了 20 世纪 90 年代围绕 TLS 技术形成的测量应用。具有讽刺意味的是，中程 TLS 的起源始于空间和国防应用，这影响了传感器和通过自动驾驶汽车进行信息处理的发展。其中包括行星探测器、航天飞机、机器人和陆地车辆，这些车辆设计用于在太空和战区等恶劣环境中进行相对导航。在撰写本文的 10 年期间，我们咨询了中端 TLS 社区的关键人物。多语言和多学科文献综述（包括用中文、英文、法文、德文、日文、意大利文和俄文撰写或制作的媒体）也是本研究不可或缺的一部分。
使用深度突变扫描预测耐药性
1946 年，亚历山大·弗莱明 (Alexander Fleming) 指出：“在适当的情况下，细菌可能对任何化疗药物都能够产生反应，以某种方式获得‘坚韧’[耐药性]”[1]。如今，耐药性已被视为不可避免的问题，因为多重耐药性感染已成为一个严重问题，并可能标志着后抗生素时代的到来 [2,3]。这种不可避免的耐药性引发了一场军备竞赛，新一代药物不断被开发出来，但一旦目标系统产生耐药性，这些药物就会变得毫无用处。这一药物开发周期需要大量的时间和资金，因为必须从该领域自发出现的最初轶事事件中破译耐药机制（图 1）。在发现确切的耐药机制后，必须对原始药物的新化合物或分子衍生物进行针对野生型和耐药突变体的有效性测试。最后，选定的抑制剂必须接受监管审查，直到最终获得批准。随着简单的解决方案被用尽，每个后续周期都比前一个周期更难、更昂贵，需要新药对野生型和每种耐药形式都有效。
文章 茂密森林覆盖区机载激光扫描 (ALS) 数据地表插值的精度
摘要：地表数字模型在林业中具有许多潜在应用。如今，光探测和测距 (LiDAR) 是收集形态数据的主要来源之一。通过激光扫描获得的点云用于通过插值对地表进行建模，这一过程受到各种误差的影响。使用 LiDAR 数据收集地表数据用于林业应用是一个具有挑战性的场景，因为森林植被的存在会阻碍激光脉冲到达地面的能力。因此，地面观测的密度将降低且不均匀（因为它受到冠层密度变化的影响）。此外，森林地区通常位于山区，在这种情况下，地表的插值更具挑战性。在本文中，我们对九种算法的插值精度进行了比较分析，这些算法用于在茂密的森林植被覆盖的山区地形中从机载激光扫描 (ALS) 数据生成数字地形模型。对于大多数算法，我们发现在总体精度方面性能相似，RMSE 值在 0.11 到 0.28 米之间（当模型分辨率设置为 0.5 米时）。其中五种算法（自然邻域、Delauney 三角剖分、多层 B 样条、薄板样条和基于 TIN 的薄板样条）对于超过 90% 的验证点具有小于 0.20 米的垂直误差。同时，对于大多数算法，主要垂直误差（超过 1 米）与不到 0.05% 的验证点相关。数字地形模型 (DTM) 分辨率、地面坡度和点云密度影响地面模型的质量，而对于冠层密度，我们发现与插值 DTM 的质量之间的联系不太显著。