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當(dāng)前位置 > 首頁(yè) > 技術(shù)文章> Mateo
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  • 596 次 如何提高3D類器官成像和分析工作流程的效率 2024-10-28
    了解如何利用集常規(guī)顯微鏡、高速成像和AI分析于一體的簡(jiǎn)化工作流程對(duì)具有挑戰(zhàn)性的3D樣本進(jìn)行成像和分析類器官模型已經(jīng)改變了生命科學(xué)研究,但優(yōu)化圖像分析協(xié)議仍然是一個(gè)關(guān)鍵挑戰(zhàn)。本次網(wǎng)絡(luò)研討

  • 1301 利用AI實(shí)現(xiàn)細(xì)胞轉(zhuǎn)染的高效分析 2024-9-12
    如何利用AI優(yōu)化 2D細(xì)胞培養(yǎng)的轉(zhuǎn)染效率測(cè)量本文探討了AI(AI)在優(yōu)化 2D 細(xì)胞培養(yǎng)研究中轉(zhuǎn)染效率測(cè)量中的關(guān)鍵作用。對(duì)于理解細(xì)胞機(jī)制而言,精確可靠的 2D 細(xì)胞培養(yǎng)轉(zhuǎn)染效率測(cè)量至關(guān)重要。靶向蛋白

  • 1423 通過 AI 匯合度提高 2D 細(xì)胞培養(yǎng)的精度 2024-9-6
    本文解釋了如何利用人工智能(AI)進(jìn)行高效、精確的 2D 細(xì)胞培養(yǎng)匯合度評(píng)估。準(zhǔn)確評(píng)估細(xì)胞培養(yǎng)的匯合度,即表面積覆蓋的百分比,對(duì)于可靠的細(xì)胞研究至關(guān)重要。傳統(tǒng)方法使用視覺檢查或簡(jiǎn)單算法,

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