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    更直观和可靠的方式获得他们需要的信息及帮助。这减少了员工花在内部网站导航、信息搜索或咨询同事的时间。他们还打算在客户服务中采用这种聊天机器人，从而提高服务质量和效率。2018Al趋势预测站在2018年的开端，我列出了以下四个我认为会在未来12个月内出现的人工智能趋势：2018年，人工智能将开始大规模应用：如前文中提到的日本汽车制造商一样，越来越多的公司将看到AI的价值，因此人工智能的应用将在2018年开始飙升。据IDC预测，到2020年，全球人工智能收入将超过460亿美元。到2021年，人工智能在亚太地区的投资预计将达到69亿美元，增长73%（来源：CAGR）。无所不在的虚拟助手：我们将越来越多地看到对话式的人工智能机器人被应用在消费和商业场景中。据Gartner预测，人工智能将成为客户服务的技术，到2020年，超过85%的客户服务将在没有人工客服的情况下由机器完成。普及大数据，助力商业决策：在数据比任何时候都重要的世界中，能够从数据中提取更多有意义的商业洞察，并将其比较大幅度地赋予到相关员工身上显得极为重要。人工智能将通过汇总来自员工和商业应用程序的数据以及其他全球数据来完成这一使命。建立人工智能的信任基础：未来。 光学定位仪器厂家，可以联系位姿科技；石景山区的光学定位医学仪器价格

    阻碍了体内应用的潜力。另一个称为荧光和超声调制光相关性的概念是基于超声标记光与不透明样本内同一体素内定位的荧光波动之间的高度相关性提出的。此外，通过吸收光脉冲产生超声波的光声(optoacoustic,OA)成像已成为生物医学研究中的成熟工具。采用聚焦激发光束的光学分辨率OA显微镜方法的穿透力和空间分辨率同样受到光扩散障碍的限制。当在所谓的声分辨率范围内使用近红外波长的OA成像和未聚焦的光激发时，可以在厘米级深度进行OA成像。在后一种情况下，空间分辨率按成像深度的大约1/200的系数进行缩放。近通过基于定位的技术（例如超声定位显微镜和定位光声断层扫描）能够突破声学衍射障碍。请注意，OA方法通常与基于荧光的技术不同，因为图像对比度主要与血红蛋白吸收有关，这可能会在存在血液强烈背景吸收的情况下影响外在标记的灵敏检测。在该研究中，研究人员引入了漫反射光学定位成像(diffuseopticallocalizationimaging,DOLI)来克服光子散射带来的障碍。该方法利用定位成像原理，在NIR-II光谱窗口中使用SWIR相机获取的一系列落射荧光图像中准确包裹硫化铅(PbS)基量子点的流动微滴，从而实现高分辨率荧光成像在光的漫射状态中。

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    b)由微滴注射后获得的图像堆栈形成的相应DOLI图像。(c)去除头皮后获得的大致相同ROI的DOLI图像。(d)通过叠加有和没有头皮的DOLI图像来组合大脑和头皮的微血管图。ICV，大脑下静脉；SSS，上矢状窦；MCA，大脑中动脉；TS，横窦。(e)来自三个ROI的微滴的代表性延时图像，用(b)中的实心橙色方块表示。(f),(g)分别在有头皮和没有头皮的情况下记录的彩色编码DOLI深度图。深度估计基于图1(g)中所示的光斑尺寸到深度校准曲线。(h)(f)和(g)中用白色虚线方块表示的ROI的放大视图。(i)选定ROI中的深度统计数据（平均值±SD），如（f）和（g）中的白色实心方块所示。研究人员首先在被称为组织幻影的组织合成模型中测试了这项新技术，该模型模拟了平均脑组织特性，证明他们可以在光学不透明组织中获得深4毫米的显微分辨率图像。然后，他们在小鼠中进行了DOLI，其中脑微血管系统以及血流速度和方向可以完全无创地可视化。研究人员正在努力优化所有三个维度的精度，以提高DOLI的分辨率。他们还在开发更小、具有更强荧光强度并且在体内更稳定的改进型荧光剂。这将显着提高DOLI在可实现的信噪比和成像深度方面的性能。Razansky表示。

    如果说人类的历史进步教会了我们什么的话，那就是真正的阶段性进展都不是来源于单一的技术突破，而是由同期的各种因素相互促成的。比如1760年，始于英国的工业**就是由蒸汽动力的出现、铁矿产量的提升以及代机械工具的开发和使用等多重因素构成的。同样，20世纪70年代初的PC**也是微处理、存储器、软件编程等技术端口共同发展的结果。现在，迈入2018年的我们也正处于一场新**的风口浪尖。这场**或将改变全球每一组织、每一行业以及每一项公共服务。没错，这场**就是属于人工智能的**。我相信，2018年，人工智能将开始成为主流，并无处不在地影响我们的生活，为我们带来新的、有意义的改变。人工智能:其实已经有65年的历史了人工智能其实并不是一个新概念。事实上，早在1950年，计算机先驱艾伦·图灵就提出过一个的问题：“机器也能思考吗？”但直到6年后的1956年，“人工智能”这个词才被使用。到，经历了将近70年的努力和探索，人类终于把AI从一个概念发展到能真正进入大家生活的技术现实。当下，有三种创新趋势正在积极推动人工智能的加速发展和应用：首先是大数据。式增长的移动互联网、智能设备以及物联网无时无刻不在为世界生成新的数据。

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    非线性光学显微镜利用受散射影响较小的较长波长激发，而光学相干断层扫描进一步利用相干时间门控来拒绝散射光子，但活组织中可实现的成像深度仍约为1-2毫米。另一方面，已经建议基于自适应光学或波前成形的方法来突破这个深度障碍，尽管在超过1毫米的深度的体内适用性仍然具有挑战性。▲图1.漫射光学定位成像(DOLI)的概念和微滴的表征。(a)DOLI设置的布局。单色激光束通过SWIR相机检测到的背向散射荧光照射隐藏在散射介质后面的荧光目标。(b)用商业明场显微镜捕获的微滴的WF图像。(c)微滴直径分布的直方图。(d)定位和图像形成工作流程。(e)用于测量PSF对散射介质中目标深度的依赖性的实验装置。(f)用SWIR相机捕获的微流控芯片的WF图像。(g)记录的荧光点大小（线轮廓的FWHM）作为目标深度的函数；显示了原始数据和曲线拟合。具有光学对比度的深层组织成像也可以通过结合光和声的混合方法来完成。特别是，与光相比，超声波在软生物组织中几乎没有散射，因此提出了几种声光方法，采用聚焦超声来调制相干光并在混浊样品内产生频移光源。然后，散射波前的检测用于通过时间反转光学相位共轭将光重新聚焦到声学焦点。然而，这些方法受到活组织中毫秒级散斑去相关时间的影响。

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    PSTBase光学定位导航系统PSTBase是为仿真解决方案打造的理想光学追踪系统PSTBase光学定位导航系统是专为满足追踪距离从20厘米至3米的用户需求而设计。PSTBase光学追踪系统适用于医疗仿真、工业仿真（汽车仿真、飞机驾驶舱模拟器）、手术导航、动作捕捉、机器视觉等领域。PST定位导航系列产品均为预校准、即插即用的高精度双目红外光学系统。每台PSTBase都是完全单独的追踪单元。可直接开箱使用，无需校准且捕捉摄像头无需进行注册。PSTBase的数据结果通过USB接口进行传输。也可通过以太网进行完全透明分享，只需在另外一台电脑上安装客户软件并进行连接。此外系统软件采用抗干扰算法，如抖动处理、有效屏蔽可见光环境干扰等，进一步保证了系统精度。系统软件采用图形化界面，具有3D建模、标记点编辑、6D工具制作、API接口等功能。 石景山区的光学定位医学仪器价格