Documents dont l'auteur est "Nehme, Elias"
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Un nuage de mots est une représentation visuelle des mots les plus fréquemment utilisés dans un texte ou un ensemble de textes. Les mots apparaissent dans différentes tailles, la taille de chaque mot étant proportionnelle à sa fréquence d'apparition dans le texte. Plus un mot est utilisé fréquemment, plus il apparaît en grand dans le nuage de mots. Cette technique permet de visualiser rapidement les thèmes et les concepts les plus importants d'un texte.
Dans le contexte de cette page, le nuage de mots a été généré à partir des publications de l'auteur {}. Les mots présents dans ce nuage proviennent des titres, résumés et mots-clés des articles et travaux de recherche de cet auteur. En analysant ce nuage de mots, vous pouvez obtenir un aperçu des sujets et des domaines de recherche les plus récurrents et significatifs dans les travaux de cet auteur.Le nuage de mots est un outil utile pour identifier les tendances et les thèmes principaux dans un corpus de textes, facilitant ainsi la compréhension et l'analyse des contenus de manière visuelle et intuitive.
2022
Naor, T., Nogin, Y., Nehme, E., Ferdman, B., Weiss, L., Alalouf, O., & Shechtman, Y. (2022). Quantifying cell cycle dependent chromatin dynamics during interphase by live 3D tracking. iScience, 25(5), 18 pages. Lien externe
2021
Nehme, E., Ferdman, B., Weiss, L., Naor, T., Freedman, D., Michaeli, T., & Shechtman, Y. (2021). Learning Optimal Wavefront Shaping for Multi-Channel Imaging. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 43(7), 2179-2192. Lien externe
Orange-Kedem, R., Nehme, E., Weiss, L., Ferdman, B., Alalouf, O., Opatovski, N., & Shechtman, Y. (2021). 3D printable diffractive optical elements by liquid immersion. Nature Communications, 12(1), 3067-3067. Lien externe
Saguy, A., Baldering, T. N., Weiss, L., Nehme, E., Karathanasis, C., Dietz, M. S., Heilemann, M., & Shechtman, Y. (2021). Automated Analysis of Fluorescence Kinetics in Single-Molecule Localization Microscopy Data Reveals Protein Stoichiometry. The Journal of Physical Chemistry B, 125(22), 5716-5721. Lien externe
2020
Ferdman, B., Nehme, E., Weiss, L., Orange, R., Alalouf, O., & Shechtman, Y. (2020). VIPR: vectorial implementation of phase retrieval for fast and accurate microscopic pixel-wise pupil estimation. Optics Express, 28(7), 10179-10198. Lien externe
Gordon-Soffer, R., Weiss, L., Eshel, R., Ferdman, B., Nehme, E., Bercovici, M., & Shechtman, Y. (2020). Microscopic scan-free surface profiling over extended axial ranges by point-spread-function engineering. Science Advances, 6(44). Lien externe
Nehme, E., Freedman, D., Gordon, R., Ferdman, B., Weiss, L., Alalouf, O., Naor, T., Orange, R., Michaeli, T., & Shechtman, Y. (2020). DeepSTORM3D: dense 3D localization microscopy and PSF design by deep learning. Nature Methods, 17(7), 734-740. Lien externe
2019
Granik, N., Weiss, L., Nehme, E., Levin, M., Chein, M., Perlson, E., Roichman, Y., & Shechtman, Y. (2019). Single-Particle Diffusion Characterization by Deep Learning. Biophysical Journal, 117(2), 185-192. Lien externe
2018
Nehme, E., Weiss, L., Michaeli, T., & Shechtman, Y. (2018). Deep-STORM: super-resolution single-molecule microscopy by deep learning. Optica, 5(4), 458-464. Lien externe