本次网络研讨会聚焦于 CL 数据分析的重要性，其中可包含空间、谱学和角度信息，以及它们之间的各种组合。对这类 CL 数据的分析的重要性，几乎同数据采集一样重要，通过数据分析能够揭示样品中许多有趣的特征，包括组分浓度分布的影响极其分布，缺陷密度，等离激元或光子模式及其它更多信息。在本场网络研讨会中，我们对来自各种样品的数据进行了分析，对结果进行了讨论，并展示了这类分析的优势。通过本次网络研讨会，您将了解到如何对一般样品进行上述这些分析。