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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(jù)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(shù)值上研究了這種可能性缤削。 已經(jīng)開發(fā)了基于灰度...
寄生蟲感染是一個重要的全球公共衛(wèi)生問題∷У叮基于手動顯微鏡檢查的現(xiàn)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让腹。在這里远剩,我們展示了一種基于運動的無標記計算成像平臺,...
TensorNetwork是一個用于實現(xiàn)張量網(wǎng)絡算法的開源庫[1]骇窍。 張量網(wǎng)絡是稀疏數(shù)據(jù)結構瓜晤,最初設計用于模擬量子多體物理,但目前也應用于許多其他研究領域腹纳,包括機器學習痢掠。 我...
U-Net:用于生物醫(yī)學圖像分割的卷積網(wǎng)絡 ??大量同意深度網(wǎng)絡的成功培訓需要數(shù)千個帶注釋的訓練樣本。在本文中嘲恍,我們提出了一種網(wǎng)絡和培訓策略足画,它依賴于強烈使用數(shù)據(jù)擴充來更有效...
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佃牛。 光學裝置是無透鏡的淹辞,具有用于孔徑相位編碼的空間光調(diào)制器。 ...
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)信息進行編碼俘侠。然而象缀,為了從其全息圖解碼原始樣本圖像,需要自動聚焦和相...
傅里葉ptychographic顯微鏡的深度學習方法 ??卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN)在解決復雜的逆問題方面取得了巨大的成功兼贡。這項工作的目的是開發(fā)一種新的CNN框架攻冷,以重建使用計算...
使用多模光纖陣列實現(xiàn)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(shù)字構建的多光譜數(shù)據(jù)集來有效地訓練...
深度混合散射圖像學習 ??一個訓練有素的深度神經(jīng)網(wǎng)絡被證明能夠同時恢復兩種圖像遍希,這兩種圖像分別被兩種不同的散射介質(zhì)完全破壞等曼。 基于U-net架構的網(wǎng)絡可以通過斑點 - 參考圖...
無標簽細胞分類中的深度學習 無標記細胞分析對個性化基因組學,癌癥診斷和藥物開發(fā)至關重要凿蒜,因為它避免了染色試劑對細胞活力和細胞信號傳導的不利影響禁谦。然而,目前可用的無標記細胞測定...
使用衍射深度神經(jīng)網(wǎng)絡的全光學機器學習 深度學習一直在改變我們使用計算機執(zhí)行高級推理任務的能力废封。 在這里州泊,我們介紹了一種物理機制,通過演示全光學衍射深度神經(jīng)網(wǎng)絡(D2NN漂洋, d...