In an experiment performed on the Shenguang-III prototype laser facility, collective Thomson scattering (TS) is used to study the spatial growth of stimulated Brillouin scattering (SBS) in a gas-filled hohlraum by detecting the SBS-driven ion acoustic wave. High-quality time-resolved SBS and TS spectra are obtained simultaneously in the experiment, and these are analyzed by a steady-state code based on the ray-tracing model. The analysis indicates that ion–ion collisions may play an important role in suppressing SBS growth in the Au plasma; as a result, the SBS excited in the filled gas region is dominant. In the early phase of the laser pulse, SBS originates primarily from the high-density plasma at the edges of the interaction beam channel, which is piled up by the heating of the interaction beam. Throughout the duration of the laser pulse, the presence of the TS probe beam might mitigate SBS by perturbing the density distribution around the region overlapping with the interaction beam.

基于生成对抗网络（Generative Adversarial Network，GAN）的医学图像融合是计算机辅助诊断领域的研究热点之一，但是现有基于GAN的融合方法存在训练不稳定，提取图像的局部和全局上下文语义信息能力不足，交互融合程度不够等问题。针对上述问题，本文提出了双耦合交互式融合GAN （Dual-Coupled Interactive Fusion GAN， DCIF-GAN）。首先，设计了双生成器双鉴别器GAN，通过权值共享机制实现生成器之间和鉴别器之间的耦合，通过全局自注意力机制实现交互式融合；第二，设计耦合CNN-Transformer的特征提取模块（Coupled CNN-Transformer Feature Extraction Module， CC-TFEM）和特征重构模块（CNN-Transformer Feature Reconstruction Module， C-TFRM），提升了对同一模态图像内部的局部和全局特征信息提取能力；第三，设计跨模态交互式融合模块（Cross Model Intermodal Fusion Module， CMIFM），通过跨模态自注意力机制，进一步整合不同模态间的全局交互信息。为了验证本文模型的有效性，在肺部肿瘤PET/CT医学图像数据集上进行实验，该文方法在平均梯度，空间频率，结构相似度，标准差，峰值信噪比，信息熵等上与其他四种方法中最优方法相比，分别提高了1.38%，0.39%，29.05%，30.23%，0.18%，4.63%。模型能够突出病变区域信息，融合图像结构清晰且纹理细节丰富。

371~385 nm波段的紫外激光器可以应用在超精密材料加工、激光多普勒冷却、光子纠缠和量子通讯等诸多领域。为实现这一波段激光输出，报道了一台可调谐翠绿宝石连续紫外激光器。首先，采用了水平偏振的635 nm红光半导体激光二极管阵列作为抽运源。其次，选用V型折叠腔结构，端面泵浦了长度为10 mm、Cr³⁺掺杂浓度为0.2at.%的国产翠绿宝石晶体，再利用长度为7 mm的I类位相匹配偏硼酸钡晶体进行腔内倍频。最后，微调节BBO晶体角度，实现了波长可连续调谐的371~385 nm连续运转的紫外激光输出。当泵浦光功率为17 W时，在波长为378 nm处得到最大稳定输出功率为1.25 W，泵浦光到紫外光的最大转换效率约为7.3%，波长为378 nm紫外激光光束质量因子沿着x和y方向分别为1.13和1.12。

多模态医学图像融合在医学临床应用中起着至关重要的作用，为了解决现有方法大多数侧重于局部特征的提取，对全局依赖关系的探索不足，忽略了全局和局部信息交互，导致难以有效解决周围组织与病灶区域之间的模式复杂性和强度相似性问题。该文提出面向PET和CT医学图像融合的LL-GG-LG Net模型。首先，提出了局部-局部融合模块（Local-Local Fusion Module，LL Module），该模块采用双层注意力机制更好地关注局部细节信息特征；其次，设计了全局-全局融合模块（Global-Global Fusion Module，GG Module），该模块通过在Swin Transformer中加入残差连接机制将局部信息引入全局信息中，提高了Transformer对局部信息的关注程度；然后，提出一种基于可微分神经架构搜索自适应的密集融合网络的局部-全局融合模块（Local-Global Fusion Module，LG Module），充分捕获全局关系并保留局部线索，有效解决背景和病灶区域相似度高问题；使用临床多模态肺部医学图像数据集验证模型的有效性，实验结果表明，该文方法在平均梯度，边缘强度，Q^AB/F，空间频率，标准差，信息熵等感知图像融合质量评价指标上与其他七种方法中最优的方法相比，分别平均提高了21.5%，11%，4%，13%，9%，3%。模型能够突出病变区域信息，融合图像结构清晰且纹理细节丰富。

The first laser–plasma interaction experiment using lasers of eight beams grouped into one octad has been conducted on the Shenguang Octopus facility. Although each beam intensity is below its individual threshold for stimulated Brillouin backscattering (SBS), collective behaviors are excited to enhance the octad SBS. In particular, when two-color/cone lasers with wavelength separation 0.3 nm are used, the backward SBS reflectivities show novel behavior in which beams of longer wavelength achieve higher SBS gain. This property of SBS can be attributed to the rotation of the wave vectors of common ion acoustic waves due to the competition of detunings between geometrical angle and wavelength separation. This mechanism is confirmed using massively parallel supercomputer simulations with the three-dimensional laser–plasma interaction code LAP3D.

车辆检测对于辅助驾驶系统至关重要，由于雾天道路场景严重退化，图像中的车辆信息不明显，导致车辆检测存在漏检、误检的问题。针对上述问题，本文提出了一种融合毫米波雷达和机器视觉的雾天车辆检测方法。首先，采用暗通道去雾算法对图像进行预处理，提高雾天图像中车辆信息的显著性。然后，采用知识蒸馏改进YOLOv5s算法，在YOLOv5s的特征提取网络中引入知识蒸馏，在目标定位和分类阶段计算蒸馏损失，对损失进行反向传播训练小型网络模型，在保证视觉检测准确度的同时提高检测速度。最后，采用基于潜在目标检测区域搜索的距离匹配算法对视觉检测结果和毫米波雷达检测结果进行决策级融合。以检测目标的类型和距离为匹配依据，滤除干扰信息和错误信息，保留毫米波雷达检测和视觉检测融合后的检测置信度较高的目标，从而提高车辆检测的准确率。实验结果表明，该方法在雾天下最高检测准确率达92.8%，召回率达90.7%，能够实现雾天对车辆的检测。

提出一种相位自校准的光纤微波频率相位传递方案。该方案使用声表面波滤波器的冲激响应的窄带信号作为时间信号，使其与频率信号可同时使用同一波长进行传输。为实现稳定的可重复相位差，利用时间信号的往返传输时延来确定频率信号的整数个周期，并在多次重启的情况下验证了系统相位的稳定性。在60 km实验室平台上对所提方案进行验证，频率传递的稳定度优于4×10-14@1s，5×10-17@10000s。系统多次重启的情况下，所获得的平均相位差最大不一致的峰峰值为0.008 rad，对应于整个周期的0.15%，可保证较高的相位一致性。