Reactive oxygen species (ROS) plays important roles in living organisms. While ROS is a double-edged sword, which can eliminate drug-resistant bacteria, but excessive levels can cause oxidative damage to cells. A core–shell nanozyme, CeO2@ZIF-8/Au, has been crafted, spontaneously activating both ROS generating and scavenging functions, achieving the multi-faceted functions of eliminating bacteria, reducing inflammation, and promoting wound healing. The Au Nanoparticles (NPs) on the shell exhibit high-efficiency peroxidase-like activity, producing ROS to kill bacteria. Meanwhile, the encapsulation of CeO2 core within ZIF-8 provides a seal for temporarily limiting the superoxide dismutase and catalase-like activities of CeO2 nanoparticles. Subsequently, as the ZIF-8 structure decomposes in the acidic microenvironment, the CeO2 core is gradually released, exerting its ROS scavenging activity to eliminate excess ROS produced by the Au NPs. These two functions automatically and continuously regulate the balance of ROS levels, ultimately achieving the function of killing bacteria, reducing inflammation, and promoting wound healing. Such innovative ROS spontaneous regulators hold immense potential for revolutionizing the field of antibacterial agents and therapies.

为了提高漆层与铝合金基体之间的结合力，往往需要进行毛化预处理。激光微织构加工技术具有环保、高效、毛化表面均匀可控等优点，而连续激光器输出的激光更加稳定、速度更快，研究连续激光微织构对漆层结合力的影响很有必要。通过控制激光功率、搭接率两个主要参量进行激光微织构加工，用激光共聚焦显微镜对微织构三维形貌进行观察并表征，用表面轮廓综合测量仪对表面粗糙度Ra、轮廓高度Rz进行测量，使用摩擦磨损试验机采用划痕法对涂层结合力进行测试，最终建立起微织构形貌、表面粗糙度和涂层结合力之间的联系。结果表明：激光功率对微织构形貌尺寸的影响比较明显；火山口和冠状形貌交错分布的微织构形貌有效地提高了漆层结合力；搭接率在0%~20%时结合力较高，平均可达36.41 N，提高54%左右；在划痕试验中，轮廓高度Rz与漆层结合力关系密切；特殊的起伏结构有效抑制了漆层大面积剥离过程。

高分系列卫星的发射和无人机高光谱技术的发展， 高光谱可用数据进一步扩展。 为了提升高光谱数据的精细利用价值， 高光谱影像混合像元解混成为当前至关重要的任务。 随着人工智能技术的快速发展， 深度学习理论被引入遥感图像处理领域。 自编码网络具有较强的特征提取能力， 已经开始应用于高光谱影像解混方面。 以自编码网络为基础对其结构进行改进， 提出一种深度堆栈自编码网络（DSAE）用于高光谱图像解混研究。 该网络包含两个部分: 端元识别网络（EDSAE）和丰度求解的网络（ADSAE）。 首先， 通过添加批标准化处理、 稀疏约束、 “和为一”约束以及删除网络偏置项构建EDSAE网络， 开展非监督训练进行高光谱影像端元识别。 其次， 将获取的端元光谱数据依据HAPKE非线性混合模型和LINEAR线性混合模型开展数据增强， 生成多元混合的带有丰度标签的模拟高光谱数据集。 最后， 在堆栈自编码网络基础上， 设置最后一层自编码器的激活函数为Softmax函数， 构建监督训练网络ADSAE， 把模拟数据集作为训练数据， 高光谱影像作为测试数据， 求取真实高光谱影像的丰度矩阵。 对Samson、 Jasper Ridge和Urban公共的高光谱影像开展端元识别和丰度求解实验， 基于DSAE获得的结果与传统的N-FINDR、 VCA、 MVC-NMF方法以及目前已有深度学习的方法SNSA和EndNet取得的结果进行比较。 结果表明: 对3组真实的高光谱影像开展解混， DSAE方法在端元提取方面相比于其他5种方法， 具有最优精度; 在丰度求解方面， 基于HAPKE模型生成的模拟数据集， 利用ADSAE网络开展监督训练可以成功获得3组高光谱影像的丰度矩阵， 相比于LINEAR模型和FCLS方法， 均具有最优的丰度反演结果。 DSAE方法具有较好的稳定性和鲁棒性， 为高光谱影像定量研究提供了新的思路。

合成孔径雷达（SAR）在成像过程中由于固有成像机制的缺陷导致图像被乘性噪声污染，图像噪声对后续目标检测识别等处理过程造成了阻碍。现有的去噪算法存在不能自适应估计噪声大小和对边缘保持效果不理想的问题，如何自适应处理不同噪声水平的图像是一个研究难点。提出一种基于盲估计和双边滤波的SAR图像稀疏去噪算法。首先利用双边滤波得到具有良好边缘保持特性的预处理图像；接着利用盲估计获取图像全域噪声水平，将其充当稀疏重建过程中的残差阈值；最后利用稀疏编码和字典学习算法，用尽可能少的原子信息来表示图像，达到图像去噪的目的。实验结果表明，结合了盲估计的稀疏重建算法不仅有效去除了图像噪声，使等效视数获得了显著提升，而且峰值信噪比和边缘保持指数也有良好的表现，有效保留了原图的细节纹理信息。

YAG晶体是一种典型硬脆材料，莫氏硬度达8.5，常温下不溶于任何酸碱，加工难度较大。针对YAG晶体研磨加工，本工作提出一种分步研磨工艺。基于游离磨料研磨的方法，在研磨过程中逐级减小碳化硼(B4C)磨料粒径，选用磨料W40、磨料W28、磨料W14、磨料W7分步骤研磨，4种磨料的粒度范围依次为：40～28 μm、28～20 μm、14～10 μm、7～5 μm。通过研磨参数试验研究了每个步骤中研磨压力、研磨盘和摆轴转速、研磨液中B4C质量分数等参数对研磨效果的影响，得出最佳研磨参数；通过截面显微法测量出YAG晶体研磨后亚表面损伤的深度，确定后续抛光去除量，并探究了亚表面损伤深度hSSD与研磨后表面粗糙度Ra的关系。研究表明：当研磨压力为44.54 kPa、研磨盘和摆轴转速为60 r/min、研磨液中B4C质量分数为15%时，每个研磨步骤均取得最好研磨效果：磨料W40、磨料W28、磨料W14、磨料W7研磨的材料去除率分别为83.12、57.32、27.54、9.53 μm/min，研磨后表面粗糙度Ra分别为0.763、0.489、0.264、0.142 μm。截面显微法测量得出分步研磨后产生的亚表面损伤深度为3.041 μm，需要在后续抛光中去除; 此研磨参数下YAG晶体研磨后亚表面损伤深度与表面粗糙度的关系为：hSSD=41.46×Ra4/3，该研究可为YAG晶体元件的实际加工生产提供指导。

微粒运输和定向操纵在生物领域和医学新技术方面有着广阔的应用前景。设计了一种鳍豚形光纤光镊结构，其结合高阶LP₂₁模式实现了光纤传送带功能。通过将650 nm光源输入155 nm单模光纤中激发高能量比的LP₂₁模式，增强了光纤侧边缘的光场强度。在较低光功率的情况下，将聚苯乙烯微粒（5 μm）捕获在光纤周围侧边缘处，并且沿光纤边缘将其运输至尖端处，最终以粒子枪形式将微粒弹射出去。应用有限元法仿真了鳍豚形光纤探针的光场强度分布，分析了微粒在光纤上的受力情况，并在不同光功率下与普通锥形光纤进行了对比实验，验证了该结构的优越性。该方法设备简单，为光纤操纵提供了新的可能。

采用提拉法生长了质量优良的Yb∶GdScO₃晶体，对样品的X射线粉末衍射进行了Rietveld精修，给出了晶体计算密度及掺杂浓度。Yb³⁺的有效分凝系数计算为1.04。室温下测量了其吸收光谱、发射光谱和荧光寿命，首次计算了GdScO₃基质中Yb³⁺的吸收、发射振子强度、谱线强度、跃迁概率、能级寿命和积分发射截面等重要光谱参数，对其激光性能进行了初步评估。结果表明，Yb∶GdScO₃易于输出1 030 nm和1 060 nm波段附近的激光，而对于1 000 nm附近的激光输出则只有在高粒子数反转情况下才可能实现。