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World File Search System光度法
通过基于歧管的映射学习光度法立体声...
摘要 - 三维重建技术是计算机视觉中的基本问题。光度法立体声从不同的阴影提示中恢复了3D对象的表面正态，其能力占据了其生成正常状态的能力。近年来，由于其在非兰伯特表面上的强大拟合能力，基于深度学习的光度立体观点能够改善一般非兰伯特表面的表面正态估计。这些最先进的方法通常直接从高维特征中回归正常的表面，而无需探索嵌入式结构信息。这导致功能中可用信息的利用不足。因此，在本文中，我们为基于学习的光度立体声效率提出了一个基于效率的歧管框架，该框架可以更好地映射高维特征空间与低维歧管。广泛的实验表明，我们的方法通过低维歧管学习，实现了更准确的表面正态估计，在挑战勤奋的基准数据集方面表现优于其他最先进的方法。
基于纤维光度法的大脑功能和功能障碍的研究
从历史上看，该领域可以追溯到18世纪的路易吉·加尔瓦尼（Luigi Galvani）的实验。虽然电生理学仍然是在高时间分辨率下监测活脑组织中个体神经元活性的金标准，但光学方法比电生理学具有独特的优势。通过表达基因编码的致动器和传感器，通常以细胞类型的方式进行了神经元活性的光学监测和操纵神经元活性。3 - 8在各种光学方法中，纤维光度法提供了一种简单但功能强大的解决方案，可监测自由表现的动物中特定类型的特定神经元种群活性。纤维光度法首先在2005年引入神经科学。9遗传编码的钙指标（GECIS）的出现允许光纤光度法监测自由表现的小鼠深脑区域的细胞类型特异性弹出活性。在过去的二十年中1）。纤维光度法通常涉及两个主要成分（图2）：荧光指示器和光学设备。前者可以是化学指标或遗传编码的传感器。虽然开拓性研究使用钙敏感染料，但9个GCAMP是最受欢迎的选择[图。2（c）]。基因设计的电压指标也已部署以监测快速的神经振荡。5，1513，14在过去的5年中，使用遗传编码的传感器用于神经发射器和神经调节剂，已获得流行。
使用近红外光度法快速辨别驻留空间物体
我们的新数据集为我们提供了重叠的宽带红外颜色和相同颜色波段的高分辨率光谱。我们精心选择了目标，包括具有已知成分的混合物体，以便开发和评估新技术来解释我们的宽带近红外光度测定。由于所有之前发表的研究都集中在地球同步轨道上的物体上，因此 Molniya 有效载荷和 RB 的加入是对现有文献的独特补充。我们首次能够在相同类型的全分辨率近红外光谱的背景下分析近红外光度测定。我们提供了有关改进感兴趣的光谱带以进行表征的见解，并提供了一种使用效率更高的近红外光度测定技术来提高快速识别能力的方法。
头部固定小鼠中的急性纹状体或中脑纤维光度法
29使用定制的光度计设置进行记录（如下所示）。蓝色激发（470 nm LED，THOR LABS M70F3）和紫色激发灯（对于同学控制）（405 nm LED，Thor Labs M405fp1）耦合到光纤纤维中，以使从纤维尖端发出的0.75 MW的功率为0.75 mW。470和405 nm激发使用波形生成器（Rigol DG812）和由LabView程序触发的5V供电的逆变器在100 Hz处交替使用，每个逆变器都用相应的过滤器（SEMROCK FF01-406/15-25）和SEMROCK FF02-472/30-25（CHRMOCK）和组合（chrock ff01-406/15-25）过滤。 T425LPXR）。绿色荧光通过二角镜（Chroma Tech Corp T505LPXR）与激发光分离，并在收集GAASP PMT（H10770PA- 40，HAMAMATSU，HAMAMATSU; hamamamatsu; hamamamatsu; hamamamatsu; hamamamatsu;信号使用Stanford Research Systems Systems sr570 preamplifier preamplifier pp pmt''收集之前。使用Picoscope数据采集系统以4 kHz的采样速率记录和同步荧光和跑步机速度。波形发电机的输出也输入到Picoscope中，以及用于奖励，空气和光刺激传递的触发信号。
通过机器学习模型对星系的光度红移估计：比较研究
这项工作旨在评估用于银河红移估计问题的光度法（高度理想化）数据集中的某些经典回归模型的性能。线性回归模型，多项式回归，决策树，随机森林和支持向量机经过训练和验证，最初是在训练样本中，与原始基本数据的5％相对应。接下来，在测试样本中评估了这些相同的模型，对应于其余95％的基数，从而允许调整后的模型概括的概括。此外，由于变量之间的高度相关性，主要组件分析技术（PCA）也用于降低系统维度。关键字：星系，光度法，回归，宇宙学，机器学习
最初发表于：贝克尔，扬；彼得斯，杰克S；骗子，艾弗；赫尔米，塞汉姆； Synakewicz，Marie；舒勒，本杰明； Kukura，Philipp（2023）。 quan
摘要：在过去十年中，使用各种实验方法实现了对溶液中单个生物分子的无标签检测。然而，我们对光学对比度的大小及其与基本原子结构的关系以及可实现的测量敏感性和精度的理解仍然很差。在这里，我们使用一种傅立叶光学方法与基于原子结构的分子极化模型相结合来模拟第一原理的质量光度法实验。我们发现几个关键实验确定的参数（例如光学对比度转换，可实现的质量准确性，分子形状和方向依赖性）之间有着极好的一致性。这使我们能够确定检测灵敏度和测量精度主要独立于所选择的光学检测方法，从而导致了基于光基的单分子检测和定量的一般框架。关键字：质量光度法，极化性，单分子，无标签，质量测量
