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原子力显微镜与红外光谱（AFM-IR）的耦合提供了独特的能力，可对各种材料的局部化学和物理组成作纳米分辨的表征。然而，为了充分利用AFM-IR的测量能力，需要取得3D数据集（具有光谱维度的2D图），常规AFM扫描要达到相同空间分辨率会非常耗时。

来自美国橡树岭国家实验室纳米材料科学中心的Olga S. Ovchinnikova教授，应用AFM-IR数据的耦合非负矩阵分解（CNMF）全色锐化（PS）算法，实现了高空间分辨率、高光谱化学成像数据的快速重建。该方法仅需要低空间分辨率光谱和有限数量的高空间分辨率单波数化学图，即可产生高空间分辨率的高光谱图像，可极大地减少数据采集时间。基于这一方法，他们能够获得高分辨率的成分分布图，在光谱范围内的任何波数处生成化学图，并可对样品的物理和化学性质进行相关分析。最后，该研究展示了全色锐化-非负矩阵分解算法在植物细胞壁相关分析中的应用，确定了局部力学性质与化学成分之间的关系。该研究证明了全色锐化算法在恢复全光谱和全空间分辨率AFM-IR数据集中的适用性。使用这些方法即可借助其他光谱成像技术很容易地实现复杂材料的化学成像，有可能更深入地研究纳米尺度的结构-性能关系。

该文近期发表于 npj Computational Materials 5 : 49 (2019)，英文标题与摘要如下，点击左下角“ 阅读原文 ”可以自由获取论文PDF。

Application of pan-sharpening algorithm for correlative multimodal imaging using AFM-IR

Nikolay Borodinov, Natasha Bilkey, Marcus Foston, Anton V. Ievlev, Alex Belianinov, Stephen Jesse, Rama K. Vasudevan, Sergei V. Kalinin & Olga S. Ovchinnikova

The coupling of atomic force microscopy with infrared spectroscopy (AFM-IR) offers the unique capability to characterize the local chemical and physical makeup of a broad variety of materials with nanoscale resolution. However, in order to fully utilize the measurement capability of AFM-IR, a three-dimensional dataset (2D map with a spectroscopic dimension) needs to be acquired, which is prohibitively time-consuming at the same spatial resolution of a regular AFM scan. In this paper, we provide a new approach to process spectral AFM-IR data based on a multicomponent pan-sharpening algorithm. This approach requires only a low spatial resolution spectral and a limited number of high spatial resolution single wavenumber chemical maps to generate a high spatial resolution hyperspectral image, greatly reducing data acquisition time. As a result, we are able to generate high-resolution maps of component distribution, produce chemical maps at any wavenumber available in the spectral range, and perform correlative analysis of the physical and chemical properties of the samples. We highlight our approach via imaging of plant cell walls as a model system and showcase the interplay between mechanical stiffness of the sample and its chemical composition. We believe our pan-sharpening approach can be more generally applied to different material classes to enable deeper understanding of that structure-property relationship at the nanoscale.

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刘俐俐是一名海归，毕业于美国常青藤联盟中的布朗大学，拥有双学位：计算机科学和文化人类学。在完成学业后，她加入了世界著名的科技巨头谷歌公司，成为一名资深软件工程师。在谷歌工作期间，她主要负责开发搜索引擎和相关的项目，成为了公司内部的明星员工，被誉为“最有前途的年轻人”。然而，2018年，刘俐俐决定离开谷歌，回到中国发展自己的事业。她创建了自己的初创公司，并且取得了成功。刘俐俐的公司专注于、机器学习和大数据，在这个方面表现非常突出。目前，她的公司已经取得了巨大的成功，成为了中国科技行业中的佼佼者。除了公司事业外，刘俐俐也是一名社会活动家，积极推广妇女权利和青年创业精神。她在各种社交媒体平台上发表了很多文章，受到了众多网友的追捧。同时，她也是一名著名的演讲家，受邀在国内外各种场合上发表演讲。总的来说，刘俐俐是一位非常出色的人才，在不同领域都表现出色，并且积极推广社会正能量。她的未来充满着无限可能性，我们可以期待她在不远的将来取得更多成就。