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微芯片驅(qū)動的三電極電化學反應器系統(tǒng)實現(xiàn)了電解質(zhì)流動的精準調(diào)控與動態(tài)調(diào)整，為探究Cu基催化劑在電化學二氧化碳還原反應（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)在空間分辨率上實現(xiàn)了三倍提升，通過捕捉衍射光子

光鑷技術(shù)已成為操縱微觀世界的關(guān)鍵手段，其應用范圍涵蓋微小粒子、生物分子乃至中性原子的精準調(diào)控。本研究采用生成神經(jīng)網(wǎng)絡來設(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)方法均需重新進行純相位全息圖的精細優(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，大幅縮減準備時間，盡可能的壓縮操作延遲，無需頻繁迭代全息圖的

鞭毛細菌通過旋轉(zhuǎn)螺旋鞭毛束進行游動，通常以“前進”和“翻轉(zhuǎn)”交替的運動模式探索周圍環(huán)境。目前尚不清楚外部機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菌，并施加流體流動和細胞體旋轉(zhuǎn)等機械因素，研究其對“前進”和“翻轉(zhuǎn)”行為的影響。結(jié)果表明，施加的外部機械因素通過影響鞭毛束的形成和擴散，對“前進”和“翻轉(zhuǎn)”行為有很大的影響。這些機械效應為進一步研究復雜環(huán)境中的細菌趨化性提供了新的思路。(A)前進和(B)翻轉(zhuǎn)時細菌鞭毛的熒光圖像，虛線勾勒出細胞體鑫圖Dhyana 400BSI相機憑借其高

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行設(shè)計，采用棱鏡-光柵元件進行光譜分光，利用高精度二維電動運動平臺進行推掃，同時結(jié)合電動對焦組件完成對焦，最終成像在高靈敏sCMOS科學相機上。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

組織病理學分析通常被認為是腫瘤診斷和臨床治療的“黃金標準”。近年來，人工智能（AI）在病理診斷中的應用取得了顯著進展。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，專門用于深度學習研究。該數(shù)據(jù)庫中的所有圖像均經(jīng)過經(jīng)驗豐富的病理學家評估

高溫燃燒反應廣泛應用于冶金、火力發(fā)電以及發(fā)動機制造等工業(yè)領(lǐng)域。在燃燒反應的狀態(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摻雜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，利用激光誘導擊穿光譜（LIBS）技術(shù)進行元素摻雜和光譜分析。接著，使用高精度sCMOS科學相機鑫圖Dhyana 400BSI 對摻雜后的火焰進行光學檢測。結(jié)合圖像處理技術(shù)和標定結(jié)果，