高效清洁度分析的关键因素
在汽车和电子行业，零部件上细小的污染颗粒物也可能影响产品的性能，导致产品出现故障，或使用寿命缩短。对于汽车来说，过滤系统很容易受到影响。对于电子产品来说，印刷电路板（PCB）或连接器上的污染可能会导致短路。因此，清洁度在现代制造业的质量控制中占有核心地位，特别是使用由不同供应商生产的部件时，更要重点关注清洁情况。车辆或设备的关键部件如果受到污染，整个系统就可能发生故障。因此，高效清洁度分析过程必须…
基于 AI 引导的多重二维数据向空间洞察的转化
Aivia 13 能够处理大型二维图像，使研究人员能够通过检测数百万个对象和自动聚类多达 30 个标记物，深入理解其表型周围的微环境。
利用 SPARCS 探索亚细胞空间表型
功能日益强大的显微镜可提供信息丰富的各种细胞表型数据。如果与深度学习的最新进展相结合，这将成为在基因筛选中读出感兴趣的生物表型的理想技术。在本网络讲座中，您将了解到空间分辨 CRISPR 筛选 (SPARCS)，这是一种利用自动化高速激光显微切割技术在人类基因组尺度上揭示各种亚细胞空间表型的平台。
利用数码显微镜快速、可靠地对印刷电路板（PCB）及其总成（PCBA）进行显微观察
本文阐释了徕卡数码显微镜DVM6的性能优势，例如简单直观的操作系统、快速简单的放大倍率切换方式，并且可以通过编码准确调取参数。
借助人工智能，揭示复杂而密集的神经元图像中的洞察
神经元的3D形态学分析通常需要使用不同的成像模式，捕捉多种类型的神经元，并在各种密度下相连的传统Leica SP8显微镜采集多达解神经元的形态，这对许多研究人员来说仍然是一个耗时的挑战。
神经科学显微镜面临哪些挑战？
显微镜是神经科学研究领域的强大工具。不过，当涉及到对神经过程进行成像以及使用不同的样品类型（例如厚神经组织或脑类器官）时，科研人员可能会面临到很多挑战。这本30页的电子书包含众多真实的案例，以讨论我们最常见到的一些挑战，同时展示了如何使用THUNDER 成像技术克服这些挑战。
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。
荧光入门介绍
荧光是George Gabriel Stokes于1852年首次报道的一种现象。他观察到萤石在紫外线照射后开始发光。荧光是光致发光的一种形式，是指一种材料被光照射后会发射出光子。发射光的波长比激发光更长。这种效应又称为斯托克斯位移。
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
