人工智能显微成像能够高效检测稀有事件
对稀有事件进行定位和选择性成像是许多生物样本研究过程的关键。然而，由于时间限制和高度的复杂性，有些实验无法做到，从而限制了获得新发现的前景。通过基于人工智能的显微成像检测稀有事件，这种工作流程将智能样本导航、图像采集工具和人工智能驱动的图像分析等不同功能融合起来共同协作，能够克服上述局限性。
替代燃料以及为何可持续解决方案很重要
有关替代燃料汽车的作用以及为什么可持续解决方案对汽车行业日益重要的按需网络研讨会
汽车行业电动汽车技术清洁度
电动汽车包含的一些组件和系统需符合严格的清洁度标准和指南，实验室检测此类组件和系统时必须能够满足相关的要求。为此，VDA 19.1指南需要做出相应的修改。随着电动汽车的快速发展，检测行业需要寻找全新的技术解决方案，满足日益严苛的颗粒物分析要求。
确定颗粒物破坏潜力的三个主要因素
本文讨论了确定颗粒物对汽车和电子行业中的零件和组件的破坏性潜力三个主要因素，分别是颗粒物反射率、高度和成分。光学显微镜可以评估颗粒物的反射率和高度，但颗粒物成分的评估则需要使用激光诱导击穿光谱（LIBS）等光谱分析方法。结合显微镜和LIBS的二合一解决方案可以帮助用户高效确定颗粒物的损坏潜力。
选择清洁度分析解决方案需考虑的因素
正确的清洁度分析解决方案对质量控制至关重要。本文介绍了选择适合自身需求的解决方案时应考虑的一些重要因素。这些因素取决于不同的方面，例如：（微电子或汽车）行业，污染物类型、尺寸、成分、材料属性和可能造成的损害等。从基本的清洁度验证到更复杂的分析，有多种基于显微镜和激光光谱的清洁度解决方案可供选择。
颗粒物污染的清洁度分析
许多行业中制造的设备、产品和部件都对污染高度敏感，因此，对技术清洁度有严格的要求。自动颗粒物分析测量系统经常用于产品和部件清洁度的定量验证，以满足汽车、航空航天、微电子、制药和医疗器械等行业的需求。本报告讨论了显微镜测量系统在自动颗粒物分析中的应用。
高效颗粒计数和分析
本报告介绍了使用光学显微镜对零部件的清洁度进行颗粒计数和分析的方法。颗粒计数和分析对汽车和电子行业的质量保证非常重要。颗粒污染可能会导致零部件退化或失效。清洁度分析能快速确定颗粒的大小、类型以及造成损坏的概率。对于更高级的分析（如确定颗粒成分），则可以使用光学显微镜和激光诱导击穿光谱（LIBS）。
使用Mica的人工智能显微镜软件进行 3D 空间分析
本期MicaCam为您提供切实的建议，教您从显微镜图像中提取可发表级别的分析结果。本期的特邀嘉宾来自徕卡显微系统的Luciano Lucas，他将为大家展示如何使用MICA的AI赋能软件进行图像分析。他将深度分析两张MICA的3D成像，探究不同可见生物元素之间的空间关系。本期的最后将会介绍如何创作高保真视频动画以及其他可用于发表文章的结果。
显微镜下的质量控制
电动汽车需求的快速增长是推动市场发展的重要因素，但不是唯一因素，其他因素包括可再生能源装置日益普及（如光伏板），各种医疗设备广泛采用锂离子电池，以及便携式消费电子产品的市场逐步扩大。
