• 紧凑型二氧化硅波导波长模式混合（解）复用器，适用于C/L波段

  Xinchao Zhang | Manzhuo Wang | Tingyu Liu | Xiaoqiang Sun | Yuanda Wu | Daming Zhang吉林大学电子科学与工程学院，综合光电国家重点实验室，长春 130012，中国摘要结合波分复用（WDM）和模式分复用（MDM）技术的混合（解）复用方法是平面光波电路容量扩展的有效解决方案。本文展示了一种在C/L波段工作、支持E11和E21模式的4通道二氧化硅波导WDM-MDM混合（解）复用器。该复用器采用带有移相器的Y型分支进行模式解复用，并通过两级MMI耦合器实现波长解复用，从而实现紧凑的结构。设计优化过程中采用了光束传播方法。

  来源：Optics & Laser Technology

  时间：2025-12-11

• 基于包含FDML机制的孤子光电振荡器的多格式跳频射频信号生成

  本文聚焦于一种新型可重构光学相锁振荡器（OEO）在多格式调频射频信号生成中的应用研究。该技术通过创新性地结合傅里叶域模式锁定（FDML）机制与受激布里渊散射（SBS）效应，突破了传统OEO单一信号格式的限制，实现了从单频跳频到宽带跳频的灵活模式切换，为复杂电磁环境下的通信系统与雷达技术提供了新的解决方案。在技术背景方面，作者团队深入分析了当前射频信号生成技术的瓶颈。传统电子方法如直接数字频率合成器（DDS）和锁相环（PLL）虽然在频率控制精度上具有优势，但存在跳频带宽受限（通常不足1GHz）、跳频速率低（千赫兹级）等显著缺陷。光学技术则展现出独特的优势，包括超宽频带（可达太赫兹级）、低相位噪声

  来源：Optics & Laser Technology

  时间：2025-12-11

• 用于定量计算成像的图像传感器的相干传输函数特性分析

  本文聚焦于图像传感器在相干成像系统中的角色，首次系统性地构建了传感器传递函数（CTF）的测量、建模与实用化框架。研究团队通过创新性的角度分辨照明系统，对前后背光照明的CMOS传感器进行物理特性解析，发现传统成像模型中忽略的传感器角度响应效应对系统性能产生显著影响。在实验设计方面，研究采用双波长多角度扫描技术，分别对前后背光照明的传感器进行三维CTF测量。特别值得关注的是，实验发现传感器CTF具有三个显著特征：首先，其振幅响应呈现渐进式衰减而非传统光学系统中的锐截止特性，这源于传感器微透镜阵列与像素结构的复杂耦合效应；其次，CTF的相位响应存在明显的各向异性，这种特性与传感器微透镜的曲率分布及像

  来源：Optics & Laser Technology

  时间：2025-12-11

• 综述：基于Fano共振的金属-绝缘体-金属等离子体传感器的进展：机理、应用及未来展望

  周元凤文莱达鲁萨兰大学先进材料与能源科学中心，Jalan Tungku Link, Gadong BE1410, 文莱达鲁萨兰摘要1000 nm/RIU）和优异性能指标（超过10^4）的传感器。此外，我们进一步探讨了这些传感器在现实应用中的前景，并讨论了定义该领域未来的新兴趋势。这些趋势包括多频段和多路复用传感架构的开发、采用氮化钛（TiN）和石墨烯等替代CMOS兼容材料，以及利用机器学习技术进行逆向设计和性能优化。最后，我们概述了与制造公差和集成相关的挑战，并对可扩展、多功能等离子体传感芯片的未来发展路径提出了展望。本综述旨在为高性能、可扩展和可调谐的等离子体传感平台的设计提供指导。章节摘录

  来源：Optics & Laser Technology

  时间：2025-12-11

• 使用飞秒激光在精细金属掩模上加工不规则形状的孔

  随着柔性显示和高端电子器件需求的持续增长，精细金属掩模（FMM）的加工精度与效率面临新的技术挑战。传统化学蚀刻和电镀工艺存在步骤繁琐、成本高昂、成品率低等问题，尤其在制造复杂异形孔时，加工合格率不足60%。这直接导致OLED显示屏的良率难以突破95%的行业标杆。2023年行业统计显示，全球约12%的FMM生产损失源于孔型加工缺陷，成为制约显示面板分辨率提升的关键瓶颈。研究团队通过飞秒激光分层加工技术实现了异形孔的突破性制造。该技术采用动态光斑扫描与多层级参数协同控制策略，通过建立材料热力学响应模型，成功解决了传统工艺中难以逾越的三大难题：孔型几何失真（误差＞15μm）、热应力损伤（表面熔蚀深度

  来源：Optics & Laser Technology

  时间：2025-12-11

• 一种基于去除功能的抛光轨迹调整策略，用于快速收敛表面形状误差

  本文聚焦于光学表面抛光过程中低频空间误差（LSF）的收敛效率与精度提升问题，针对传统抛光轨迹规划方法在复杂曲面加工中的局限性，提出了一种融合材料去除函数与动态轨迹优化的创新解决方案。研究从子孔径抛光技术的物理本质出发，揭示了工艺参数与抛光轨迹之间的耦合作用机制，建立了误差收敛的系统性优化框架。在技术路径设计方面，论文创新性地将材料去除函数与轨迹规划进行深度耦合。通过建立工艺参数（工具角速度、进给率）与局部峰谷值（LPV）的映射关系模型，实现了对抛光过程中残留误差的精准预测。这种双参数优化机制突破了传统方法仅依赖几何约束的局限，有效解决了曲面抛光中周期性误差累积的难题。实验验证部分采用高精度干涉

  来源：Optics & Laser Technology

  时间：2025-12-11

• 设计优化和封装用于路面监测的弹簧纤维位移单元（SFDSU），采用螺旋形大弯曲纤维

  该研究针对沥青路面变形监测技术中的关键瓶颈问题展开系统性攻关。传统监测手段存在测量范围受限（通常不超过5米）、空间分辨率低（厘米级）、易受电磁干扰等缺陷，难以满足现代交通基础设施对大范围连续监测的需求。研究团队通过创新性设计，成功开发出基于宏观弯曲原理的光纤位移传感器（Spring-Fiber Displacement Sensing Unit, SFDSU），其核心突破体现在三个维度：结构创新、封装技术和应用验证。在传感机制方面，SFDSU将G.652D单模光纤以特定螺旋参数（弹簧直径D、节距t）绕制于弹簧结构表面。这种宏观弯曲形态通过精确控制光纤的几何形变，将轴向位移转化为可量化的光功率衰

  来源：Optical Fiber Technology

  时间：2025-12-11

• 基于波长可调光纤激光器的双参数Cu2+浓度和温度传感器，该传感器结合了SNMNMS干涉仪和FBG（光纤布拉格光栅）

  该研究提出了一种基于可调谐波长铒光纤激光器的双参数传感器系统，通过创新的光学器件结构和功能化材料设计，实现了对铜离子浓度与温度的同步监测。该传感器系统由光纤光栅（FBG）作为波长滤波器与自组装多层复合膜结构的SNMNMS干涉仪并联构成，通过多物理场耦合效应实现双通道波长调控。在实验验证环节，系统成功将检测波长范围限定在1532-1533nm和1556-1558nm两个窄带区间，温度变化与浓度变化分别引起0.0092nm/℃和0.0022nm/(mg/L)的波长漂移，线性系数达到0.995以上，显著优于传统单参数检测装置。在技术实现层面，研究团队创新性地将单模光纤（SMF）、无芯光纤（NCF）和

  来源：Optical Fiber Technology

  时间：2025-12-11

• 在高度城市化热带环境中，海洋哺乳动物的多样性及其时空动态变化

  新加坡近海海洋哺乳动物分布特征及保护策略研究解读摘要本研究系统整合了1820-2024年间新加坡近海区域7个海洋哺乳物种的时空分布数据，首次构建了涵盖陆基观测、博物馆标本记录和公民科学数据的标准化数据库。通过空间热点分析发现，儒艮（Dugong dugon）主要在东柔佛海峡活动，宽吻海豚（Sousa chinensis）和瓶鼻海豚（Tursiops aduncus）热点区域呈现从近岸向离岸迁移的趋势。研究揭示出海洋哺乳动物在极端城市化环境中仍能通过"代际庇护所"（generational refugia）和"协同栖息地"（co-occurrence zones）维持种群延续，为全球沿海城市生物

  来源：Ocean & Coastal Management

  时间：2025-12-11

• 具有三时间尺度系统的胰腺β细胞动态

  本研究聚焦于胰腺β细胞网络的动力学机制及其与胰岛素分泌调控的关联性，通过构建三时间尺度数学模型，结合几何单参扰动理论（GSPT）和吹包分析方法，揭示了ATP介导的膜电位变化对细胞振荡模式的影响规律，并首次建立了耦合强度与同步化行为的定量关系。该成果为糖尿病的发病机制研究提供了新的理论视角。1. 研究背景与科学问题胰腺β细胞通过分泌胰岛素维持血糖稳态，其电活动呈现典型的振荡模式——β细胞群通过间隙连接形成同步网络，在葡萄糖刺激下产生周期性钙波并触发胰岛素释放。传统研究多采用简化模型分析单细胞行为，而实际生理过程涉及多时间尺度变量的耦合作用。本研究突破性地将网络同步性研究嵌入三时间尺度框架，重点解

  来源：Nonlinear Science

  时间：2025-12-11

• 释放佛得角渔业部门的经济潜力

  Cabo Verde渔业的经济发展与政策优化研究摘要部分揭示了Cabo Verde渔业经济的关键问题。该国的渔业活动分为 artisanal（ artisanal，手工渔业）和 semi-industrial/industrial（半工业及工业渔业）两大类别，主要依赖黄鳍金枪鱼、马鲛鱼等海洋资源。研究显示，在未考虑政府补贴的情况下，两个渔业子部门均存在成本超过收入的经济亏损状态。但通过分析公共补贴的影响，发现补贴机制显著改善了渔业的财务可行性。研究特别指出，手工渔业在多个关键经济指标上表现优于半工业及工业渔业，包括总营收贡献度、燃料成本与人工成本比、经济乘数效应、就业容量以及废弃渔获物总量等维

  来源：Marine Policy

  时间：2025-12-11

• IDFG：用于脑电图（EEG）情绪识别的信息正则化多样性-保真度图

  EEG情绪识别中的数据多样性提升与语义保真研究在脑电信号情绪识别领域，数据稀缺性和个体差异带来的泛化能力不足始终是核心挑战。传统方法依赖单一数据集训练，当遇到新个体时，模型容易因数据分布差异导致性能显著下降。现有增强技术存在两大缺陷：基于规则增强的方法（如信号插值、噪声注入）虽然能保持数据分布特性，但会破坏情绪相关的语义信息；对抗生成网络虽能生成更自然的信号，但样本多样性不足且难以控制语义一致性。本文提出的信息正则化多模态图增强框架（IDFG），从信息论角度构建了包含三个核心组件的增强体系：首先通过统计不确定性量化建立动态增强机制，确保生成样本覆盖个体差异的潜在模式；其次设计情感解耦模块，分离

  来源：Knowledge-Based Systems

  时间：2025-12-11

• K-FLARE：一种融合知识的语言与关联学习框架，用于谣言检测

  谣言检测技术正面临三个核心挑战：早期阶段用户互动数据稀缺、信息维度不足以及多模态特征融合困难。传统方法多依赖用户回复内容进行真实性判断，但在谣言初始传播阶段（通常为帖子发布后的前两小时），此类回复数据往往缺失或质量低下。现有研究虽尝试引入知识图谱和大语言模型，但尚未解决在完全依赖原始帖子及传播拓扑结构时的有效性问题。K-FLARE框架的突破性创新在于构建了双流协同推理机制。数据驱动流通过深度语义分析、外部知识整合、传播网络拓扑解析和时序特征捕捉，形成多维度的特征关联模型。该模块特别注重跨模态特征的协同效应，例如通过对比文本语义与传播路径的时空特征差异，识别异常传播模式。知识驱动流则利用大语言模

  来源：Knowledge-Based Systems

  时间：2025-12-11

• 用于无监督领域自适应多模态对象重识别的多层对齐网络

  在计算机视觉领域，多模态目标重识别（Multi-modality Object Re-Identification，MMReID）技术通过融合可见光、近红外和热红外等多源数据，显著提升了复杂场景下的目标识别鲁棒性。然而，现有方法在跨域应用时普遍面临性能衰减问题，这主要源于源域与目标域在数据分布上的差异。针对这一挑战，研究团队首次提出无监督多模态域适应目标重识别（Unsupervised Domain Adaptation Multi-modality Object Re-Identification，UDA MMReID）任务，并设计出多级对齐网络（Multi-level Alignment

  来源：Knowledge-Based Systems

  时间：2025-12-11

• 一种新型的混合多正则化总变分模型，用于边缘感知图像平滑处理

  本文针对图像平滑技术中边缘保持与伪影抑制的难题，提出了一种新型混合多正则化全变分模型（Hybrid Multi-regularization Total Variation, HMRTV）。该模型通过创新性地融合结构特征分离、纹理稀疏优化和边缘敏感调节三个核心机制，在图像处理领域实现了突破性进展。传统图像平滑方法主要分为三大类：基于滤波器的局部处理方法、基于全局优化模型的数学方法以及基于深度学习的神经网络方法。尽管这些方法在各自领域取得了一定成效，但普遍存在两个关键问题：其一，边缘识别能力不足，特别是对脆弱边缘的保护效果欠佳；其二，平滑过程中容易产生光晕效应和梯度反转现象，严重影响了图像处理的

  来源：Knowledge-Based Systems

  时间：2025-12-11

• CSDFusion：基于任务的连续知识轨迹用于红外与可见光图像融合

  余成明|刘慧|余成清|严广西|曹子杰中南大学交通与运输工程学院，教育部轨道交通安全重点实验室，人工智能与机器人研究所，中国湖南长沙410075摘要建筑物的能耗信息在智能电网建设和进一步节能中具有重要意义。非侵入式负载监测（NILM）是目前获取建筑物详细能耗信息的重要方法。然而，传统NILM方法的有效性和准确性仍有待进一步提高。本文提出了一种基于积分核主成分分析（IKPCA）和多标签多学习器集成策略的新型负载识别模型，该模型可以避免传统NILM的缺点并提升模型性能。IKPCA方法利用积分核函数设计，能够学习特征之间的非线性关系，去除无用的特征信息，并建立便于分类器研究的新特征结构。所提出的多标签

  来源：Knowledge-Based Systems

  时间：2025-12-11

• 用于多模态情感分析的渐进式模内与模间关系学习

  多模态情感分析领域的技术突破与理论创新研究情感是人类交流的核心要素，在智能系统中的应用价值日益凸显。传统单模态情感分析方法主要依赖文本、语音或视觉单一信号源，存在信息不完整、情感表意模糊等缺陷。随着多媒体技术的快速发展，真实场景中的情感表达往往通过视觉（面部表情）、听觉（语调变化）、语言（文本内容）等多模态信息协同呈现。例如，某段视频对话中，虽然文本表述积极，但结合愤怒的面部表情和急促的语调，实际情感倾向可能截然不同。这种跨模态信息的异步性和语义差异，构成了多模态情感分析（Multimodal Sentiment Analysis, MSA）的核心挑战。当前研究主要聚焦于两个方向：一是优化多模

  来源：Knowledge-Based Systems

  时间：2025-12-11

• FedRDA：具有表示解耦和差异感知聚合的联邦学习

  个性化联邦学习框架FedRDA的机制解析与实验验证在隐私保护需求日益严格的背景下，联邦学习作为分布式机器学习的重要范式，其核心矛盾在于如何平衡数据异质性与模型共享性。针对传统联邦学习框架在个性化任务处理上的局限性，Wang等人提出FedRDA框架，通过构建双路径优化机制实现了个性化与全局知识的协同进化。一、数据异质性带来的核心挑战当前联邦学习系统普遍面临客户端数据分布显著差异的问题，这主要表现为两个方面：首先，客户端数据在特征空间分布上存在结构性偏差，例如某些客户数据可能集中在特定类别或特征区域，导致全局模型难以同时满足不同客户端的个性化需求；其次，任务目标存在语义鸿沟，如医疗诊断与金融风控等

  来源：Knowledge-Based Systems

  时间：2025-12-11

• 工程化MoS₂/Fe₂O₃/氧化石墨烯涂层PVDF膜：在模拟太阳光条件下用于染料废水处理，提升自清洁和抗污性能

  本文针对水处理领域膜分离技术中存在的污垢堆积问题，提出了一种新型光催化复合膜材料——MoS₂/Fe₂O₃/GO（MFG）涂层PVDF膜。研究通过系统性实验验证了该复合膜在染料降解、抗污性及循环稳定性方面的突出性能，为开发高效可持续的水处理材料提供了理论支持。### 技术背景与挑战膜分离技术因高效、低能耗等优势成为处理工业废水的重要手段，但实际应用中面临两大核心挑战：一是膜表面污染物吸附导致通量下降，二是长期运行中形成的不可逆污垢降低膜寿命。传统解决方案如化学清洗存在二次污染风险，而物理清洗成本较高。因此，发展具备自清洁能力的复合膜成为研究热点。### 材料创新与制备工艺研究团队采用球磨法制备了

  来源：Journal of Water Process Engineering

  时间：2025-12-11

• 中国首次开展的原位生物地球化学转化生物反应器试点研究：用于修复受氯化乙烯污染的地下水及其相关的微生物学发现

  地下水污染治理领域近年涌现出多种创新技术，其中基于地质化学协同作用的在位生物地球化学转化技术（In Situ Biogeochemical Transformation, ISBGT）备受关注。该技术通过调控地下水的还原电位与矿物形成过程，实现持久性有机污染物（POPs）的降解。中国学者Wen Ding团队在江苏某地下水污染场地的示范工程中，系统验证了ISBGT技术对三氯乙烯（TCE）和四氯乙烯（PCE）的高效治理能力。该技术核心在于构建反应装置，通过持续注入有机碳与铁基矿物形成人工反应区。实验数据显示，在180天的运行周期内，TCE和PCE的浓度分别从初始694.1 μg/L和未标注值（根据

  来源：Journal of Water Process Engineering

  时间：2025-12-11

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