SEM基本上是可以对所以类型的试样进行图像处理，粉末，半导体，高分子材料，陶瓷，金属，地质材料，生物样品等。然而有些特殊的样品通过SEM收集高质量的照片，是需要操作者使用额外的样品制备的方法，这个额外的样品制备方法，通常是在试样的表面溅射一层导电薄膜材料，通常在5-20nm左右。
需要溅射的样品
非导电材料
通常我们需要溅射喷金的非导电材料，由于它们的材料本身的非导电性，其表面带有电子陷阱，这种表面的电荷的聚集，容易造成样品表面的放电现象，是严重影响到样品的图像质量。为了消除放电现象，我们通常的解决问题的方法是降低扫描电镜样品室的真空度，这样可以将样品表面的引入正电荷的分子，它可以与放电电子相互中和，从而消除放电现象，但是此种方法并不是获取高分辨率的图像的有限办法。
获取高分辨率高质量的SEM图像，建议操作人员使用 离子溅射仪 ，在样品表面溅射一层金属薄膜，将放电电子从样品表面转移走。
电子束敏感样品
对于SEM需要喷金的另外一类样品室电子束敏感样品。这类样品通常是生物样品和高分子样品，尤其是锂电池隔膜等。SEM的电子束具有较高的能力，在电子轰击样品的过程中，他会在样品的表面形成能力的聚集，会对样品的表面形成灼伤，从而损坏样品表面的微观相貌，这种情况下，我们会在非电子束敏感样品的表面溅射一层金属薄膜从而起到保护作用，防止样品的损失。
为了准确高分辨率高质量的SEM图像，建议操作人员选择使用离子溅射仪，在样品表面溅射一层导电通路。 离子溅射仪 的样品制备技术可以有效的提高SEM图像的质量和分辨率，在扫描电子显微镜的成像过程中，溅射材料可以有效的提高信噪比，从而获取更高质量的成像。
离子溅射仪的缺点
由于操作简单，在使用离子溅射仪的过程中，操作人员大可不必有太多的顾虑，在操作人员需要不断调整离子溅射仪的参数，寻找合适的溅射效果，另外离子溅射有一个缺点是，溅射后的样品，不再是原始的材料，元素的衬度信息会有所丢失。但在大多数的情况下，通过多次模式参数，操作人员是可以既能够得到高分辨高质量的图像，又不会丢失样品的原始信息。
溅射材料
通常溅射的材料是金属材料，因为导电性高，溅射颗粒小，例如我公司生产的GVC-2000磁控离子溅射仪，在溅射黄金靶材的时候，我们可以达到5-10nm的金属颗粒，如果选用铂金颗粒的直径会更小达到5nm以内，此款仪器主要配备各大电镜厂家生产的场方式电镜，正是因为溅射的颗粒小，在高分辨下，图像是没有颗粒感，可以得到较高的质量的电镜图像。
此外，如果需要EDS能谱分析时，SEM操作人，可以通过EDS分析软件屏蔽靶材的元素选项，从而不会影响X射线与其他的元素的峰值发生冲突。
当然，我公司生产的 GVC-2000磁控离子溅射仪 ，可以支持多种靶材的选项，例如，铬，银，铜，铱等，如铜，铝等是需要接入氩气的，仪器预留好了氩气接口，可以支持链接氩气瓶使用，从而得到更小的金属颗粒，获取更高分辨率的图像。
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一、互联网营销
互联网营销也叫网络营销，就是以国际互联网络为基础，利用数字化的信息和网络媒体的交互性来辅助营销目标实现的一种新型的市场营销方式。简单说，网络营销就是以互联网为主要手段进行的，为达到一定营销目的的营销活动。网络营销是在互联网上——卖产品、卖信息、卖服务、创品牌、获取用户、卖二手…的过程和方法。网络营销就是以互联网为主要手段进行，为达到一定的营销目的而进行的营销活动。
互联网营销
1、搜索引擎营销
搜索引擎营销也就是我们常说的SEM（以付费点击PPC为代表），即通过开通搜索引擎（例如百度、谷歌、360）竞价，利用出价的高低来调控自身网站/网页的排名先后，以便更有效地向相关关键词的搜索用户提供他们所需要的重要信息，引导他们主动咨询、沟通，最终促成成交。搜索引擎营销是一种能在短时间内带来一定效果的高成本营销方式。
互联网营销
2、搜索引擎优化
搜索引擎优化是（即SEO）是按照各大搜索引擎算法、喜好，通过对网站架构、关键词、内容、链接等方面进行调整优化，从而获得搜索引擎认可，实现排名提前并未网站引入流量的营销方式。与SEM相比，SEO从网站基础上迎合搜索引擎的优化方式能够获得更多更有效的精准用户，在转化率上会有更加明显的优势。
3、自媒体营销
自媒体营销是通过建立个人博客、专栏、微博、微信公众号，实现个人与用户之间的互动交流，一般以诸如行业评论、模式分析、专业理论等作为自媒体的话题内容，引起用户共鸣或发人深省，让用户产生更多的信任，从而进一步深化个人影响力，以此达到强化营销推广力度与效果的目的。
无论是卖货或是推广，能够得到受众人群的信任就能事半功倍。在这个粉丝经济时代，谁有粉丝谁就能高人一头，大多数时候，我们不用没日没夜的工作一样能靠自己的粉丝养活自己，这就是自媒体营销优势所在。
4、微信营销
微信营销是网络经济时代企业营销模式的一种创新，是伴随着微信的火热而兴起的一种网络营销方式。微信不存在距离的限制，所有联系人都是自己的亲朋好友，这相当于微信本身就自带了“信任”的属性，于是分享成为了新的营销方式。
用户可以订阅自己所需的信息，并通过朋友圈分享给自己的朋友，这本身就是一种良性自发地传播方式。例如作为商家，可以通过向用户提供所需的信息，推广自己的产品，再加上用户晒图分享有奖有优惠等的诱惑条件，从而确实达到效果明显的传播效果。
5、软文营销
软文广告顾名思义，它是相对于硬性广告而言，由企业的市场策划人员或广告公司的文案人员来负责撰写的“文字广告”。与硬广告相比，软文之所以叫做软文，精妙之处就在于一个“软”字，好似绵里藏针，收而不露，克敌于无形。
等到你发现这是一篇软文的时候，你已经冷不盯的掉入了被精心设计过的“软文广告”陷阱。它追求的是一种春风化雨、润物无声的传播效果。如果说硬广告是外家的少林功夫，那么，软文则是绵里藏针、以柔克刚的武当拳法，软硬兼施、内外兼修，才是最有力的营销手段。
6、短视频营销
从papi酱的走红，短视频、直播等平台就开始进入我们眼中。而随着快手、抖音的走红，短视频又一次迎来了大爆发，更有“南抖音、北快手”的段子出现。有人预计，2020年短视频市场规模将超300亿，短视频营销也又一次成为营销关注的方向。短视频无疑已成为一个巨大的风口。
1. 边( link，edge) ，脑区间的功能连接
2. 节点(vertex 或 node) ，脑区
3. 节点度(degree) ，度ki，直接连接在一个节点的边的个数， 节点的度越大则该节点的连接就越多, 节点在网络中的地位也就越重要.
4. 度分布(degree distribution) ， 度分布P(k) 是网络最基本的一个拓扑性质, 它表示在网络中等概率随机选取的节点度值正好为k 的概率, 实际分析中一般用 网络中度值为k 的节点占总节点数的比例近似表示 . 拥有不同度分布形式的网络在面对网络攻击时会表现出截然不同的网络行为。
5. 区域核心节点(provincial hub)
6. 连接中枢点( connector hub)
7. 中心度(centrality) 中间中心度bi(centrality). 一个节点对网络中其他节点的信息流的影响。中心度是一个用来 刻画网络中节点作用和地位的统计指标 , 中心度最大的节点被认为是网络中的 核心节点(hub) .
8. 度中心度(degree centrality) ，最常用的 度中心度以节点度刻画其在网络中的中心程度
9. 介数中心度( betweenness centrality) ，介数中心度(betweenness centrality)则从信息流的角度出发定义节点的中心程度. 介数中心性用来确定网络中最中心的节点，即网络中起桥梁作用的节点。hub脑区大多数位于接受多个脑区信息的联络皮层，比如豆状核，海马，颞中回，顶上回，额上回等。 节点i 的介数 Bi 定义为通过该节点的最短路径的数目。归一化介数可通过如下公式计算：
介数越大的节点代表网络中越关键的节点（如 hub 节点），在该研究中我们定义网络的hub 节点为 bi 大于 1.5 倍的所有节点的介数平均值。
对于网络G 中的任意一点i, 其介数中心度的计算公式如下
10. 节点强度( node strength) ， 加权网络中由于考虑了边的权值，无权网络中的度与度的分布特征在加权网络中进一步推广为强度与强度的分布。与节点度相比， 节点强度不仅考虑了与节点连接的边的数目，更进一步考虑了与节点连接的相应的边的权值 ，能够更加科学的衡量作者的局部网络特征，在采用累积频次加权的作者合作加权网络中，节点强度是指作者与其合作对象的累积绝对合作频次。
11. 最短路径长度(shortest path length) ，最短路径长度，(shortest path length).最短路径对网络的信息传输起着重要的作用, 是描述网络内部结构非常重要的一个参数. 最短路径刻画了网络中某一节点的信息到达另一节点的最优路径,通过最短路径可以更快地传输信息, 从而节省系统资源. 两个节点i,j之间边数最少的一条通路称为此两点之间的最短路径, 该通路所经过的边的数目即为节点i,j之间的最短路径长度, lij. 网络最短路径长度L 描述了网络中任意两个节点间的最短路径长度的平均值
12. 特征路径长度( characteristic path length) Lp ，网络整体路由效率的程度。对于特征路径长度的计算，有断键重连的标准小世界网络方法和添加长键转化小世界网络方法。 该指标衡量了网络的信息并行处理的能力或全局效率（1/ Lp），特征路径长度的增加说明了脑区之间的信息传输和交互效率降低。 一个网络的特征路径长度 Lp ， 是网络中任意两节点的最短路径的平均 ：
13. 聚类系数( clustering coefficient) ，聚类系数Cp，网络的聚类程度，集群系数衡量的是网络的集团化程度, 是度量网络的另一个重要参数, 表示某一节点i 的邻居间互为邻居的可能. 节点i 的集群系数Ci的值等于该节点邻居间实际连接的边的数目(ei)与可能的最大连接边数(ki(ki–1)/2)的比值。 该指标衡量了网络的局部聚集性或者信息传输的局部效率。 网络中所有节点集群系数的平均值为网络的集群系数。
14.局部效率(local efficiency) ，局部效率Eloc，衡量如何高效的传播信息通过节点的直接相邻节点，由于集群系数只考虑了邻居节点间的直接连接, 后来有人提出局部效率(local efficiency)Eloc的概念. 集群系数和局部效率度量了网络的局部信息传输能力, 也在一定程度上反映了网络防御随机攻击的能力。任意节点i 的局部效率为
该指标描述了网络的容错能力，表明当移除节点 i 后它直接相邻的节点间的通信效率。
15.全局效率( global efficiency) ，全局效率 Eglob 描述了网络对于信息并行处理的能力，定义为任意两节点的最短路径的调和平均值的倒数，全局效率Eglob，衡量如何有效的通过整个网络传播信息，通常最短路径长度要在某一个连通图中进行运算, 因为 如果网络中存在不连通的节点会导致这两个节点间的最短路径长度值为无穷 . 因此有人提出了全局效率(global efficiency)Eglob的概念。最短路径长度和全局效率度量了网络的全局传输能力. 最短路径长度越短, 网络全局效率越高, 则网络节点间传递信息的速率就越快. 全局效率的降低说明脑区之间的信息传输和交互效率降低。
16.外径(Diameter) ,The longest of all the geodesics, and the geodesics is a shortest path between two nodes. If we are looking for the diameter of a network, we are really looking at all the shortest paths and then choosing the longest one.
17.平均最短路径（Average path length） , It's calculated by finding the shortest path between all the nodes, adding them up, and then dividing by the total number of pairs. It will show us the number of steps on average it takes to get from one member to another in the network. For example, 721 million users with an average path length of just 4.74, in these network, we show that it is at once both global and local, it connects nodes which are far away but also has the dense local structure, and this is called the small world phenomena.
18.AAL模板, AAL全称是Anatomical Automatic Labeling，AAL分区是由 Montreal Neurological Institute (MNI)机构提供的。AAL模板一共有116个区域，但只有90个属于大脑，剩余26个属于小脑结构，研究的较少。
19.MNI空间， 是Montreal Neurological Institute根据一系列正常人脑的磁共振图像而建立的坐标系统。Native空间就是原始空间。图像没有做任何变换时就是在原始空间。在这个空间中图像的维度、原点、voxel size等都是不同的， 不同被试的图像之间不具有可比性 ， 计算出来的任何特征都不能进行统计分析 ，或是用于机器学习。所以 必须对所有被试的图像进行配准标准化到同一个模板上，这样所有被试的维度、原点、voxel size就一样了。 使用MNI标准模板，就表示把图像转换至MNI空间了。 一般而言MNI模板是最常用的，研究的比较多。 标准空间的图像也是指MNI空间的图像。
20.Talairach空间， 和MNI空间的坐标有对应的关系，很多软件都提供这个功能，如Mricron、REST等。Talairach空间只要是为了判别当前坐标在什么结构上，注意Talairach atlas and Talairach coordinates 就是Stereotaxic space.
21.全局网络度Kp ，节点 i 的连接度 Ki 定义为与该节点直接相连的边的数目，高度连接的节点的度较大。该指标用来描述一个网络的稀疏度。全局网络的度Kp 为网络中所有节点的度的平均：
22.小世界属性，基于体素和基于脑区的研究都表明人脑功能网络都具有高效的小世界属性。 For example, 721 million users with an average path length of just 4.74, in these network, we show that it is at once both global and local, it connects nodes which are far away but also has the dense local structure, and this is called t he small world phenomena . 小世界网络( small-world network) 网络的小世界属性：高的聚类系数和短的特征路径长度。小世界的拓扑结构支持大脑信息处理的分化和整合功能，是一种经济型的结构，支持高度复杂动态结构的同时，使得配线代价最低。具有小世界属性的动态系统通常有较好的抗攻击性，而且表现出比较高的信息传输速度，计算能力和同步性。
23. 攻击性， 用来定量描述某个节点的失败对网络行为的影响。节点 i 的攻击性Vi 定义为： 当去掉节点 i 及其连接的边后网络全局效率的变化 ，可通过如下公式计算：
其中 Eglob’表示去掉节点 i 及其连接的边后网络的全局效率。 攻击性同介数中心性一样也是反映了节点在网络中的重要性。
24.节点效率ei， 衡量一个节点与其他节点通信的效率
25.结构性连接，
26.模块化结构，
27.结构性脑网络( structural brain networks 或anatomical brain networks)
28.功能性脑网络( functional brain networks)
29.因效性脑网络( effective brain networks)
30.无标度网络( scale-free network)
31.随机网络( random network)
32.规则网络( regular network)
33.无向网络( undirected network)
34.加权网络( weighted network)
35.相位同步( phase synchronization)
36.连接密度(connection density/cost)
37.互相关分析( cross-correlation analysis)
38.因果关系分析( Causality analysis)
39.直接传递函数分析( Directed Transfer Function，DTF)
40.部分定向相干分析( Partial Directed Coherence，PDC)
多变量自回归建模( multivariate autoregressivemodel，MVAR)
独立成分分析( independent component analysis，ICA)
步似然性(synchronization likelihood, SL)
结构方程建模(structural equationmodeling, SEM)
动态因果建模(dynamic causalmodeling, DCM)
心理生理交互作用模型(Psychophysiological interaction model)
非度量多维定标(non-metric multidimensional scaling)
体素形态学(voxel-based morphometry,VBM)
统计参数映射（statistical parametric mapping，SPM）
皮尔逊相关系数（Pearson correlation）
偏相关系数（Partial correlation）
脑功能连接，度量空间上分离的不同脑区间在时间上和相关性和功能活动的统计依赖关系，是描述脑区之间协同工作模式的有效手段。
方法学：（1）定义被试的节点的方法：AAL模板和自动配准；（2）定义边：确定性的纤维跟踪算法，HARDI,DSI,概率跟踪算法；（3）二值网和加权网的选择；
最大连通子图大小，SOBCC（Size of Biggest Connected Component），代表网络连通分量的大小。
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