Deep Learning für die Biowissenschaften by Vijay Pande & Patrick Walters & Peter Eastman & Bharath Ramsundar

Autor:Vijay Pande & Patrick Walters & Peter Eastman & Bharath Ramsundar [Vijay Pande]
Die sprache: eng
Format: epub
Herausgeber: dpunkt
veröffentlicht: 2020-02-01T16:00:00+00:00

Wann auch immer Sie Vorhersagen über die zukünftigen Auswirkungen von Lernmethoden hören, sollten Sie unter anderem auch die Probenvorbereitung berücksichtigen. Viele der Aufgabenstellungen in den Biowissenschaften betreffen Arbeiten wie die Vorbereitung der Proben, die für das heutige Machine Learning noch nicht machbar sind. Das kann sich durchaus ändern, aber vermutlich nicht in den nächsten Jahren.

Die Beugungsgrenze

Befasst man sich mit einem Instrument wie dem Mikroskop, kann es hilfreich sein, zunächst dessen Grenzen zu verstehen. Was können Mikroskope nicht? Es stellt sich heraus, dass diese Frage von früheren Generationen von Physikern eingehend untersucht wurde (auch mit einigen neuen Überraschungen). An erster Stelle steht die Beugungsgrenze, eine theoretische Grenze der für ein Mikroskop möglichen Auflösung:

d =

Die Menge n wird häufig als die numerische Apertur, NA, angegeben. λ ist die Wellenlänge des Lichts. Beachten Sie hier die impliziten Annahmen. Wir nehmen an, dass die Probe mit irgendeiner Form von Licht beleuchtet wird. Wir werfen nun einen kurzen Blick auf das Spektrum der vorhandenen Lichtwellen (siehe Abbildung 7-5).

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