观看此网络研讨会的标题，AI-driven Reconstruction Technologies Enable Next Generation XRM Imaging: Increase Throughput and Enhance Image Quality现在按需。
关于此网络研讨会
In this webinar, you will learn how some of the biggest challenges associated with X-ray microscopy are tackled with the help of Artificial Intelligence (AI)-driven algorithms.
第一项技术，可以对重建深度学习网络进行完全自动化的培训，Zeiss DeepRecon Pro允许相对于传统的分析重建技术，可以大大降低人工体和噪声水平来重建图像。这可以用来提高最高10倍的图像吞吐量或图像质量，同时保持吞吐量恒定。
第二种新技术允许从X射线显微镜图像中定量去除传播相对比伪影。Zeiss phaseevolve揭示了图像的固有物质对比，否则被相效应覆盖了。它允许更准确的定量分割和分析。
将讨论这些技术在来自一系列应用领域的一系列样品中的应用，包括岩石芯，电池，电子设备和药品样品。
学习如何：
- 易于使用的解决方案允许单击X射线数据集培训模型，而无需深入了解深度学习技术的专业知识
- 吞吐量可提高10倍
- 图像质量大大提高
- 删除相位效应，从而更轻松，更准确
关于活动演讲者
This web seminar will be led by Matthew Andrew, Ph.D., a scientist currently working with ZEISS Microscopy who is passionate about developing new technologies and workflows within microscopy. Although this involves utilizing and integrating a wide range of different technologies, his current research is focused on the development and application of new reconstruction technologies for X-ray microscopy, particularly using deep learning.
安德鲁博士获得了博士学位来自伦敦帝国学院的地球科学与工程系。亚博老虎机网登录他广泛发表了这些主题，包括他的博士学位。论文，“多相流的储层条件孔尺度成像”。