XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System显微图像
用于晶圆缺陷检测的 AI 机器视觉系统
半导体晶圆加工过程中产生的表面缺陷是微纳米加工面临的主要挑战之一。通常使用光学显微镜扫描晶圆，然后由人类专家检查图像。这往往是一个非常缓慢且令人疲惫的过程。由于可能出现的缺陷种类繁多，开发一种可靠的基于机器视觉的系统来正确识别和分类晶圆缺陷类型以取代人工检查是一项具有挑战性的任务。在这项工作中，我们开发了一种机器视觉系统，用于检查半导体晶圆和检测表面缺陷。该系统集成了光学扫描显微镜系统和基于 Mask R-CNN 架构的 AI 算法。该系统使用具有 MEMS、硅光子学和超导器件的晶圆在不同制造阶段（包括表面缺陷）的显微图像数据集进行训练。所实现的精度和检测速度使该系统有望应用于洁净室。
CRISPR-Cas9 介导的大簇删除和...
图 5 . 基于 CRISPR-Cas9 的 pepC 和 sacB 基因多重基因组编辑。（A）以 mRFP 或 sfGFP 为目的基因的单基因缺失、多重缺失和多重整合的结合和编辑效率。Y 轴上提供结合效率（灰色）和编辑效率（橙色）。编辑效率条顶部的数字表示筛选的接合子总数。误差线表示标准偏差。在确定编辑效率之间的显著差异时，考虑 P 值 < 0.05（* p < 0.05；** p < 0.01）。与单基因缺失和多重缺失相比，多重 mRFP 整合具有显著差异，与单基因缺失相比，多重 sfGFP 整合也具有显著差异。 (B) P. polymyxa 突变体的显微图像，其中 sfGFP 取代了 pepC 和 sacB 基因。(左) 明场图像；(右) GFP 通道。(C) 筛选过程中获得的野生型和突变体的比例以饼状图形式提供。
通过卷积神经网络自动识别土壤真菌和 Chromista
土壤微生物的鉴定在农业和园艺中起着至关重要的作用，因为它可以监测有益物种并尽早发现病原体。在本研究中，我们提出了一种利用机器视觉和机器学习技术（特别是卷积神经网络）的系统，根据显微图像和形态特征自动识别不同的真菌和 Chromista。我们的系统旨在提供一种经济高效的病原体检测方法，改善农业系统的整体健康和生产力。我们使用土壤微生物数据集进行了实验，并使用精度、召回率和 F1 分数度量评估了分类器的性能。尽管存在类别不平衡和子图像检索不完善等挑战，但分类器仍取得了令人鼓舞的结果，总体精度为 82%，表明正确预测所有类别的正实例的准确率很高。此外，采用多数投票方案显著提高了分类器的性能，解决了代表性不足的类别问题。增强的结果显示平均精度和 F1 分数为 97%。我们的工作突出了 CNN 在土壤微生物识别方面的潜力，并为未来扩大数据集和纳入更广泛的微生物属的研究铺平了道路。
载药治疗诊断组合包被立方体可增强针对癌细胞的靶向性和疗效
摘要 立方体是纳米生物工程的产物，是一种自结构脂质纳米粒子，其作用类似于载药的诊断探针。本文，我们描述了一种制备组合载药立方体的简单方法，经原理验证，该立方体具有治疗癌细胞的作用以及诊断能力。抗癌药物顺铂和紫杉醇组合装载在立方体中。立方体上涂有一层聚-Ɛ-赖氨酸，这有助于避免药物最初的爆发性释放，并允许缓慢和持续释放以获得更好的疗效。用透射电子显微镜对立方体进行成像，并通过差示扫描量热法和X射线衍射图研究在体外分析其分散性。显微图像描绘了球形多角结构，很容易区分。分析表明，药物均匀分散在整个立方体中。通过 zeta 电位测量、体外释放和包封率研究进行了进一步表征。体外研究表明，立方体涂层最初成功地减少了药物的爆发性释放，并证实了随着时间推移，药物释放缓慢而持续。使用人肝癌 HepG2 细胞系评估了涂层、未涂层和空白立方体的细胞毒性比较，发现这些制剂完全无毒，与空白制剂相似。通过阻抗测量和荧光成像证实了立方体对 HeLa 细胞的治疗效果。此外，用涂层组合立方体处理的细胞阻抗降低证明了 HeLa 细胞的损伤，这通过荧光显微镜得到证实。