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成功案例

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  • 原位軟x射線光譜疊層衍射成像對CO?催化劑還原銅的研究
    原位軟x射線光譜疊層衍射成像對CO?催化劑還原銅的研究

    微芯片驅(qū)動的三電極電化學(xué)反應(yīng)器系統(tǒng)實現(xiàn)了電解質(zhì)流動的精準(zhǔn)調(diào)控與動態(tài)調(diào)整,為探究Cu基催化劑在電化學(xué)二氧化碳還原反應(yīng)(CO2R)中的行為提供了平臺。該系統(tǒng)借助于電解液的瞬時置換與靈活的電位調(diào)控手段,對Cu顆粒催化劑實施了原位軟X射線光譜分析,深化了對此類催化過程的理解。本研究詳盡記錄了單個立方形Cu顆粒在CO2還原環(huán)境中的動態(tài)演變,重點關(guān)注了其形態(tài)與氧化狀態(tài)隨外加電位調(diào)節(jié)的微妙變化。相較于傳統(tǒng)的掃描透射X射線顯微鏡(STXM),本研究采用的光譜成像技術(shù)在

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  • 鑫圖sCMOS相機(jī) | 一種利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)建冷原子光鑷的研究
    鑫圖sCMOS相機(jī) | 一種利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)建冷原子光鑷的研究

    光鑷技術(shù)已成為操縱微觀世界的關(guān)鍵手段,其應(yīng)用范圍涵蓋微小粒子、生物分子乃至中性原子的精準(zhǔn)調(diào)控。本研究采用生成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來設(shè)計光鑷陣列布局,這一創(chuàng)新方法依托于靈活可調(diào)的原子排列,通過集成的生成模型驅(qū)動空間光調(diào)制器(SLM),實現(xiàn)高效中性冷鍶原子在多樣化光鑷結(jié)構(gòu)中的俘獲。該技術(shù)的核心挑戰(zhàn)在于,針對每種新型光鑷模式,傳統(tǒng)方法均需重新進(jìn)行純相位全息圖的精細(xì)優(yōu)化,這不僅耗時巨大,還可能限制實時原子陣列的操控。本文介紹的方法通過加速SLM的調(diào)控流程,大幅縮減準(zhǔn)備時間,盡可能的壓縮操作延遲,無需頻繁迭代全息圖的

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  • 鑫圖sCMOS相機(jī) | 細(xì)菌鞭毛束的形成研究
    鑫圖sCMOS相機(jī) | 細(xì)菌鞭毛束的形成研究

    鞭毛細(xì)菌通過旋轉(zhuǎn)螺旋鞭毛束進(jìn)行游動,通常以“前進(jìn)”和“翻轉(zhuǎn)”交替的運(yùn)動模式探索周圍環(huán)境。目前尚不清楚外部機(jī)械因素是否能影響這種行為。研究人員使用雙光鑷來捕獲單個細(xì)菌,并施加流體流動和細(xì)胞體旋轉(zhuǎn)等機(jī)械因素,研究其對“前進(jìn)”和“翻轉(zhuǎn)”行為的影響。結(jié)果表明,施加的外部機(jī)械因素通過影響鞭毛束的形成和擴(kuò)散,對“前進(jìn)”和“翻轉(zhuǎn)”行為有很大的影響。這些機(jī)械效應(yīng)為進(jìn)一步研究復(fù)雜環(huán)境中的細(xì)菌趨化性提供了新的思路。(A)前進(jìn)和(B)翻轉(zhuǎn)時細(xì)菌鞭毛的熒光圖像,虛線勾勒出細(xì)胞體鑫圖Dhyana 400BSI相機(jī)憑借其高

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  • 鑫圖sCMOS相機(jī)|全自動推掃式高光譜顯微成像系統(tǒng)設(shè)計與研究
    鑫圖sCMOS相機(jī)|全自動推掃式高光譜顯微成像系統(tǒng)設(shè)計與研究

    為了將光譜成像技術(shù)更方便地引入顯微成像領(lǐng)域,本文介紹了高光譜成像技術(shù)與顯微成像技術(shù)相結(jié)合,搭建出一套全自動推掃式高光譜顯微成像系統(tǒng)。該系統(tǒng)以倒置顯微鏡為主體進(jìn)行設(shè)計,采用棱鏡-光柵元件進(jìn)行光譜分光,利用高精度二維電動運(yùn)動平臺進(jìn)行推掃,同時結(jié)合電動對焦組件完成對焦,最終成像在高靈敏sCMOS科學(xué)相機(jī)上。根據(jù)大多數(shù)生物樣本光譜檢測需求,系統(tǒng)的光譜范圍選擇為420~800 nm,并引入激光自動對焦系統(tǒng)作為主動對焦模塊,以HE染色的乳腺癌病理切片為研究對象。通過對全自動推掃式高光譜顯微成像系統(tǒng)的設(shè)計與研

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  • 鑫圖sCMOS相機(jī)|基于高光譜成像建立多維膽管癌數(shù)據(jù)庫的方法
    鑫圖sCMOS相機(jī)|基于高光譜成像建立多維膽管癌數(shù)據(jù)庫的方法

    組織病理學(xué)分析通常被認(rèn)為是腫瘤診斷和臨床治療的“黃金標(biāo)準(zhǔn)”。近年來,人工智能(AI)在病理診斷中的應(yīng)用取得了顯著進(jìn)展。然而,目前大多數(shù)AI方法使用的數(shù)據(jù)源是由傳統(tǒng)光學(xué)顯微鏡捕獲的彩色圖像,這種圖像所包含的病理信息有限,影響了診斷的準(zhǔn)確性。隨著二維圖像處理算法的逐步成熟,研究人員開始轉(zhuǎn)向三維算法,以期獲得更準(zhǔn)確的結(jié)果和更豐富的信息。本文提出了一種新的多維膽汁數(shù)據(jù)庫,該數(shù)據(jù)庫包含在同一視場下捕獲的顯微鏡高光譜圖像和RGB彩色圖像,專門用于深度學(xué)習(xí)研究。該數(shù)據(jù)庫中的所有圖像均經(jīng)過經(jīng)驗豐富的病理學(xué)家評估

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  • 鑫圖sCMOS相機(jī) | 一種基于能譜分析的火焰溫度測量
    鑫圖sCMOS相機(jī) | 一種基于能譜分析的火焰溫度測量

    高溫燃燒反應(yīng)廣泛應(yīng)用于冶金、火力發(fā)電以及發(fā)動機(jī)制造等工業(yè)領(lǐng)域。在燃燒反應(yīng)的狀態(tài)測量中,溫度是最關(guān)鍵的參數(shù)之一,它能夠反饋燃燒狀態(tài),從而幫助診斷和優(yōu)化燃燒過程?,F(xiàn)有的非接觸式火焰測溫方法多依賴于理想的熱-光激發(fā)模型,這對測溫精度有較大影響。本研究提出了一種基于元素?fù)诫s和能譜分析的二維火焰溫度和發(fā)射率分布測試方法。首先,利用激光誘導(dǎo)擊穿光譜(LIBS)技術(shù)進(jìn)行元素?fù)诫s和光譜分析。接著,使用高精度sCMOS科學(xué)相機(jī)鑫圖Dhyana 400BSI 對摻雜后的火焰進(jìn)行光學(xué)檢測。結(jié)合圖像處理技術(shù)和標(biāo)定結(jié)果,

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