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以纳米级分辨率重建的人类大脑皮层千万亿像素碎片
原理：获取人类神经回路的一个关键障碍是获取高质量的人脑组织。器官活检为许多人体器官系统提供了有价值的信息，但除了检查或切除肿瘤肿块外，很少在脑部进行活检，因此大多数活检对于研究正常的人类大脑结构都有问题。一种尝试是使用由人类细胞制成的脑器官，但目前，它们并不接近脑组织的结构（例如，不存在皮质层）。一种直接的方法是绘制神经外科手术后获得的人类标本中的细胞和回路，以用于神经系统疾病，在这种疾病中，皮质的某些部分会被丢弃，因为它们会阻碍进入病理部位。我们假设，神经外科手术的副产品——人脑组织——可以用来研究正常的——以及最终紊乱的——人类神经回路。
高保真SIM重建基于超分辨率定量FRET成像
摘要。基于结构化照明的超分辨率Förster共振能量转移显微镜（SIM-FRET）提供了一种方法来解决活细胞中复杂的生物结构中的分子行为。但是，SIM重建伪像将减少模拟信号的定量分析保真度。为了解决这些问题，我们开发了一种称为HIFI Spectrum优化SIM-FRET（HIFI-SO-SIM-FRET）的方法，该方法在两步频谱优化中使用优化的Wiener参数来抑制Sidelobe伪像并实现超分辨率的Sim-Fret。我们通过证明其减少重建伪像的能力，同时在模拟的FRET模型和Live细胞FRET-Standard构造样本中保持FRET信号的准确性，从而验证了我们的方法。总而言之，HIFI-SO-SIM-FRET提供了一种有希望的解决方案，用于实现高空间分辨率并减少定量FRET成像中的SIM卡重建伪像。
此微管不存在：扩散模型的超分辨率显微镜图像生成
生成模型（例如Di usion模型）在近年来已取得了显着的进步，从而使能够综合各个领域的高质量现实数据。在这里，探索了在超分辨率显微镜图像上的分解模型的适应和训练。表明，生成的图像类似于实验图像，并且生成过程不会从训练集中的现有图像中显示出很大程度的记忆。为了证明生成模型在数据增强中的有用性，将基于基于学习的高分辨率数据训练的基于深度学习的单位图（SISR）方法的性能与单独使用实验图像或数学建模产生的图像进行了比较。使用一些实验图像，改进了重建图像的重建质量和空间分辨率，从而展示了分解模型图像产生的潜力，以克服显微镜图像收集和注释的限制。最后，该管道公开可用，可在线运行和用户友好，以使研究人员能够生成自己的合成显微镜数据。这项工作证明了显微镜任务的生成分歧模型的潜在贡献，并为其在该领域的未来应用铺平了道路。
一百千里的查找表，用于有效的单片超级分辨率
传统的超分辨率（SR）方案大量使用卷积神经网络（CNN），涉及密集的多重积累（MAC）操作，并且需要特殊的硬件，例如图形处理单元。这与经常在功率，计算和存储资源紧张的设备上运行的Edge AI的制度相矛盾。这样的挑战激发了一系列基于查找表（LUT）的SR方案，这些方案采用了简单的LUT读数，并且在很大程度上避免了CNN计算。尽管如此，现有方法中的多兆字节仍然禁止片上存储，并且需要芯片内存储器运输。这项工作解决了此存储障碍，并创新了一百千洛伊特LUT（HKLUT）型号，可容纳在片上缓存。利用不规则的两分支多阶段网络，再加上一系列专业内核图案，HKLUT表现出了毫不妥协的性能和优越的硬件效率，对现有的LUT方案。我们的实施可在以下网址公开获取：https：//github.com/jasonli0707/hklut。
利用人工智能的水下图像超分辨率技术研发
近年来，随着新兴国家工业化进程加快、经济发展迅速，矿产资源需求不断增加，矿产资源可持续供给危机感不断增强，资源民族主义思潮回潮。引发资源供给结构变化，正处于重大变革时期。随着陆地资源日益枯竭，深海资源的勘探和采集研究正在快速进展。在日本的专属经济区和大陆架，已发现许多深海矿产资源潜力区，如含有金属和稀有元素的黑子型海底热液矿床、富钴结壳等。据估计，日本拥有世界最大的黑子型海底热液矿床潜在资源量，拥有仅次于美国的世界第二大富钴结壳潜在资源量。然而，如何将潜在有前景的海域缩小到具有资源吸引力的海域，这一方法尚未完全确立。此外，由于深海海底采矿技术刚刚起步，矿藏的勘探和开采活动仍处于起步阶段。因此，需要开发新的勘探技术并开发有效的采矿技术。此外，作为世界第三大经济体，日本强劲的工业活动和丰富的生活方式得益于其丰富的能源和资源储备，包括石油、天然气、铜和镍。换句话说，日本是世界上最大的能源和资源消费国之一。然而，日本自身的能源和资源并不多，目前大部分依赖从其他国家进口。此外，近年来，在亚洲经济高速增长的背景下，全球对这些资源和能源的需求急剧增加，日本确保稳定供应的难度加大。尤其是日本的石油、天然气、铜、镍等矿产资源几乎100%依赖海外，因此，海外资源竞争加剧、产地冲突、甚至经济形势的变化，供需环境的变化引起需求波动，使得资源价格长期呈上涨趋势，为资源价格波动创造了条件。随着人口向城市集中、老龄化导致的生活方式改变等原因，电气化不断推进，能源需求不断扩大，确保能源和资源对于改善人们的生活至关重要。因此，开发自己的海洋资源对日本来说极其重要。但对深海采矿车辆的实时监控研究较少，导致高效深海采矿变得困难。常规深海探测方法包括大地测量卫星遥感技术、船载声纳技术、自主水下机器人（AUV）巡航成像技术等，但这些方法难以实现实时探测，且存在易被篡改等问题。受环境影响较大，准确率较低。可见光成像系统的引入对于准确定位广阔海底的资源并有效收集至关重要。为此，我们开展了研究，利用先进的人工智能技术来克服这些问题。
使用 CRISPR 条形码作为分子钟，以单细胞分辨率捕捉动态过程
图 1. a. 带有 poly-A 读数的动态条形码示意图。b. 实验装置的示意图。c. 基于突变特征的条形码比例，结合两个系统的数据：对具有完整 PAM 基序的原型间隔物进行编辑（活性）；不存在 PAM 基序（非活性）；和未切割的 gRNA（原始）。d. 不同 gRNA 中原始条形码随时间的比例。e. 考虑不同 gRNA 之间的错配、间隙和间隙延伸，条形码随时间的变化。f. 具有 21 bp 间隔物（左）或 26 bp 间隔物（右）的 gRNA 的原始条形码随时间的比例。箱线图按不同时间点的平均间隔物长度着色（Cas9 系统）。g. 原始核苷酸随时间变化的百分比，将间隔物相对于 PAM 序列对齐（Cas9 系统）。h。考虑到按 Cas9 版本分类的所有不同 gRNA，C>T 突变随时间变化的百分比。对于所有箱线图，箱线表示四分位距 (IQR)，每个箱线内的水平线表示中位数。
空间分辨率在量化机载遥感数据中的 SSC 的作用
简介 通过分析现场水样可以确定水体内的悬浮固体浓度 (SSC)。尽管这种方法可以得到准确的测量结果，但是结果是基于点的，并且仅在有限数量的采样位置可用。如果必须将测量结果在较大的区域进行空间外推，则可能会引入相当大的误差 (Nanu 和 Robertson，1990)。通过增加采样密度可以提高估算的 sscs 的准确性，这使该方法过于耗时且成本高昂。但是，如果与遥感数据相结合，这种现场采样方法对于量化 ssc 和研究其在水体内的空间分布模式非常有用。能否准确地从遥感数据量化 SSc 取决于数据中记录的 ssc 与其反射率之间的相关性。如果 ssc 小于 100 mgl-I，则在可见光和近红外波长范围内，这两个变量之间存在正相关性（Forster 等，1994；Lyon 等，1988；Mertes 等，1993；Ritchie 和 Cooper，1988；Tassan，1993）。如果 ssc 较低且范围较小（20 至 50 mgl-I），则这两个变量之间的关系为非线性（例如对数）（Xia，1993）。遥感数据中 ssc 与其数字值 (DN) 之间已建立的关系受多种因素的影响，例如波长、视角和
以碱基分辨率 1 对基因调控元件进行综合解剖
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可证下可用（未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者此版本于 2022 年 10 月 6 日发布。；https://doi.org/10.1101/2022.10.05.511030 doi：bioRxiv 预印本
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上述最高法令的第8条列举了民航总局的职能条约和/一项由国家签署或订阅的航空协议；在其数字5中，在其能力范围内制定，批准和执行技术 - 行政，商业和法律规范；在数字23中，要详细说明，审查，批准和发布管理民航活动的国家和尼古拉奇之间的规定。 div>
用于光刻的 EUV 光学系统，分辨率低于 10 纳米
一直遵循摩尔定律，根据该定律，通过光刻生产的集成电路的集成度会翻倍。到目前为止，这些微芯片主要采用波长为 193 nm 的光学光刻技术制造。为了实现 10 纳米以下的结构尺寸，必须使用极紫外光 (EUV)：这可以实现更好的光学分辨率。然而，EUV 光刻面临着许多挑战。EUV 光被强烈吸收，因此必须在真空中进行曝光，并且在照明和成像系统中，必须将带透镜的折射光学器件替换为带镜子的反射光学器件。对要开发的光学器件的要求很高：它们需要高水平的研究和开发，以显著改善表面质量、材料成分、尺寸和形状。