汽车零部件的清洁度
本文讨论了ISO 16232标准和VDA 19指南，并简要总结了颗粒物分析方法。它们为汽车零部件在微粒污染方面的清洁度提供了重要标准。此类颗粒物会对产品性能和寿命产生影响。在清洁度分析中，可以使用自动光学显微镜方法来确定颗粒物类型、大小和造成损坏的可能性。有时，需要更多成分信息，才能准确找到潜在的损害和污染源。这时候就需要借助激光光谱（LIBS）或电子显微镜。
从概览中查找相关样本细节
在从图像到图像的搜索中切换到快速查看整个样本概览，并即刻识别重要的样本细节。利用这些知识，使用载玻片、培养皿和多孔板的模板自动设置高分辨率图像采集。LAS X Navigator软件像是样本细胞的GPS，总能为用户指明通向高质量数据的清晰路径，这是生命科学平台STELLARIS和THUNDER成像仪上的一款强大的导航工具。LAS X Navigator支持将宽场、立体或共聚焦实验与舞台应用相结合。
精确分析宽视野荧光图像
利用荧光显微镜的特异性，即便是使用厚样品和大尺寸样品，研究人员也能够快速轻松地准确观察和分析生物学过程和结构。然而，离焦荧光会提高背景荧光，降低对比度，影响图像的精确分割。THUNDER 与Aivia 的组合可以有效解决这一问题。前者可以消除图像模糊，后者会使用人工智能技术自动分析宽视野图像，提高操作速度和精确性。下面，我们来详细了解下这一协作方法。
在显微图像分析中运用机器学习技术
显微成像技术最近取得了令人振奋的进展，因此，在生物医学研究中采集的图像数据无论质量还是数量都呈指数级增长。但是，分析日益复杂的大型图像数据集以提取有意义的信息可能是一个既枯燥又耗时的过程，而且容易出现人为误差和偏差，这经常给许多研究人员造成生产效率瓶颈。
荧光显微镜如何为工业应用带来益处
观看这个免费的网络研讨会，了解更多关于荧光显微镜在工业应用中的用途。我们将涵盖一系列调查研究，在这些研究中，荧光对比度为样本属性提供了新的见解，例如纤维、文件、涂料、建筑材料、电子产品和食品的属性。您将看到使用荧光有多么简单，同时还将了解样本制备和潜在局限性。
使用深度学习技术追踪单细胞
人工智能解决方案在显微镜领域的应用不断拓展。从自动化目标分类到虚拟染色，机器学习和深度学习技术在帮助显微镜学家简化分析工作的同时，也在持续推动科学技术领域的突破。
High-resolution 3D Imaging to Investigate Tissue Ageing
Award-winning researcher Dr. Anjali Kusumbe demonstrates age-related changes in vascular microenvironments through single-cell resolution 3D imaging of young and aged organs.
如何成功进行活细胞光电关联
Coral Life 提供了简化的活细胞 CLEM 解决方案，用于深入了解细胞成分随时间发生的结构变化。除了工作流程手册中描述的技术处理外，本文还提供了成功进行实验的其他知识。
如何成功应用Coral life
许多电子显微镜（EM）工作流程始于样品固定，随后进行样品准备和电镜成像。然而，表现出有趣行为的样品往往很罕见，找到“合适的细胞”可能耗时且繁琐。活细胞光电联用工作流程允许您在相关生物过程发生时捕捉动态信息，并将这些观察放入其超微结构背景中。Coral life工作流程简化了这一过程，以优化您的表现并提高您的生产力。在本次网络研讨会上，我们将通过一个示例演示Coral…
