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通過衍射成像對培養(yǎng)細胞進行無標記分類 ??在流式細胞儀設置中非常需要根據其3D形態(tài)自動分類生物細胞。 我們使用衍射成像方法在實驗和數值上研究了這...
寄生蟲感染是一個重要的全球公共衛(wèi)生問題?;谑謩语@微鏡檢查的現有篩選方法通常難以提供足夠的體積通量和靈敏度以促進早期診斷。在這里,我們展示了一種...
TensorNetwork是一個用于實現張量網絡算法的開源庫[1]。 張量網絡是稀疏數據結構,最初設計用于模擬量子多體物理,但目前也應用于許多其...
U-Net:用于生物醫(yī)學圖像分割的卷積網絡 ??大量同意深度網絡的成功培訓需要數千個帶注釋的訓練樣本。在本文中,我們提出了一種網絡和培訓策略,它...
從多個相位編碼衍射圖案中獲取計算超分辨率相位:模擬研究和實驗 ??在本文中,我們考慮計算超分辨率反向衍射相位檢索。 光學裝置是無透鏡的,具有用于...
使用基于深度學習的自動對焦和相位恢復在全息成像中擴展景深 ??全息術以僅強度記錄的形式對樣本的三維(3D)信息進行編碼。然而,為了從其全息圖解碼...
傅里葉ptychographic顯微鏡的深度學習方法 ??卷積神經網絡(CNN)在解決復雜的逆問題方面取得了巨大的成功。這項工作的目的是開發(fā)一種...
使用多模光纖陣列實現深度學習實時散斑識別和高光譜成像 ??我們展示了使用深度學習來快速光譜解構散斑圖案。 可以使用從測量的光譜傳輸矩陣獲取的數字...