激光器谐振腔输出的光束呈高斯分布，需要通过光束整形来提高均匀性，以满足应用的需求。从光学系统的特性出发，总结归纳了当前主要的三种激光光束整形技术，包括光阑法、场映射器法和多孔径光束聚焦法，分别介绍了三种激光光束整形技术的基本原理、应用范围和主要实现方法，阐述了不同激光光束整形方法的典型应用和研究进展，最后，综合讨论了激光光束整形技术目前所面临的问题及未来的发展方向。本综述对激光光束整形技术的研究具有一定的参考意义。

Al2O3-ZrO2-Cr2O3-SiO2(AZCS)材料是一种新型熔铸耐火材料，该材料在高温、高侵蚀性条件下的抗侵蚀性能优于其他类型的电熔耐火材料。为了研究该材料对硼硅酸盐玻璃熔体的抗侵蚀行为，利用含B2O3质量分数约12%的硼硅酸盐玻璃固化体对AZCS材料在1 500 ℃条件下进行侵蚀试验。结果表明：AZCS材料在侵蚀后，按照侵蚀程度可划分为变质层、过渡层、中心层。中心层变化很小，该层仍存在大量的铝-铬固溶体和斜锆石相，只有少量新形成的镁铝尖晶石相；渗入材料的MgO与固溶体反应，在原位形成镁铝尖晶石，并部分取代原有位置上的铝-铬固溶体。在过渡层中镁铝尖晶石形成的量达到最大，铝-铬固溶体溶解消失，该层存在的相为镁铝尖晶石相与斜锆石相；在变质层中基本只存在未被溶解的Cr2O3相，Cr2O3结构松散，呈蠕虫状形貌，铝-铬固溶体、斜锆石及镁铝尖晶石均溶解消失。

为分析国产微波遥感器真实光谱响应在数值天气预报系统同化模块中对微波辐射快速模拟的影响, 基于逐线吸收模型, 采用TOVS辐射传输（RTTOV）预报因子和风云三号D星微波温度探测仪（FY-3D/MWTS-2）搭载的大气和陆地均有辐射贡献的第四通道真实光谱响应和理想光谱响应, 通过最小二乘法, 分别拟合生成真实光谱响应和理想光谱响应对应的快速微波辐射光学厚度拟合系数。 将两种拟合系数应用于中国气象局全球预报系统（CMA-GFS）的四维变分同化系统, 采用美国环境预报中心（NCEP）的分析资料（FNL）作为CMA-GFS的气象要素背景场, 模拟不同光谱响应驱动下的微波辐射背景场, 并与FY-3D/MWTS-2真实观测场进行对比统计分析, 分别计算真实光谱响应和理想光谱响应驱动时, 不同海陆类型下的观测背景差（OMB）, 分析真实光谱响应相比理想光谱响应, 对不同海陆类型的微波辐射模拟的差异。 分析结果表明, 在微波辐射观测场值较低的情况下, 真实光谱响应和理想光谱响应驱动模拟的微波辐射背景场值略高于观测场值, 随着微波辐射场值增大, 模拟的微波辐射背景场值与观测场值更为接近； 除南半球靠近极区的少部分地区外, 真实光谱响应驱动模拟的OMB均小于理想光谱响应驱动的模拟结果, 真实光谱响应驱动的辐射背景场模拟更接近于观测场； 相比采用理想光谱响应驱动, 采用真实光谱响应驱动后, 在陆地地区, 微波辐射OMB的均方根误差（RMSE）减小约1.80%； 在海洋地区, RMSE减小约2.6%； 在海陆交界地区, RMSE减小约4.72%, 全球总体RMSE减小2.17%； 采用真实光谱响应驱动后, OMB总体的标准差（STDV）和平均绝对误差（MAE）分别减小为0.75%和4.6%。

数字图像相关法作为一种直接有效的非接触、全场光学测量方法，已广泛地应用于各个领域材料和结构的二维/三维位移和应变测量。结合先进的散斑制备技术，在显微镜下进行原位加载实验，可实现微尺度数字图像相关位移和应变测量。微尺度下试样加载过程中将不可避免地出现离面位移，由于光学显微镜景深限制，微小的离面位移将导致散斑图像失焦模糊，从而为变形测量带来相应的误差。为减小这种失焦模糊带来的误差，采用盲去卷积方法对散斑图像去模糊，并针对噪声问题采用高斯滤波的方法对散斑图像进行去噪，定量分析了图像复原对数字图像相关测量精度的影响，并对indium tin oxide（ITO）薄膜进行了拉伸实验。实验结果表明，图像复原后测量的弹性模量误差减小了13.91%，应变测量结果的精度与稳定性更高。

表面等离子共振（SPR）现象因其对表面折射率变化的敏感而受到广泛关注，相应的SPR传感器以其独特的无标记、高灵敏度和快速检测的优势，在生物标志物检测、食品过敏原筛查和环境监测等领域具有广阔的应用潜力。本文介绍了SPR生物传感器的3种主要结构类型：棱镜耦合结构、光栅耦合结构、光纤耦合结构；着重研究了3种结构的检测原理、典型结构等传感特性及其进展；重点论述了SPR生物传感技术中生物功能化的研究现状和技术难题以及不同材料表面特性的SPR传感器；分析了目前SPR生物传感实际应用遇到的问题以及探讨了未来的研究方向；最后，结合实际情况，从结构和材料等方面展望了新型生物传感器的发展趋势。

近年来, 深度学习技术在近红外光谱、 拉曼光谱、 荧光光谱等的光谱学数据建模上取得一系列突破。 由于深度学习方法对于样本数量的需求高, 而在分析化学领域获得大量有标签样本较为困难, 因此过拟合问题一直是深度神经网络在化学计量学中应用时研究者高度关注的问题。 该工作提出基于波段注意力卷积网络(WA-CNN)的近红外数据建模方法, 并应用于婴儿配方奶粉皮革水解蛋白(HLP)掺假定量分析。 WA-CNN在传统卷积网络的基础上加入波段注意力模块, 该模块采用卷积操作自训练波段注意力权值, 并以乘法加权形式对有效波段进行激活, 从而有效缓解深度神经网络在近红外数据建模中的波段信息冗余问题, 达到抑制过拟合, 提升预测精度的目的。 研究中共测试100个皮革水解蛋白掺假婴儿配方奶粉样本的近红外光谱数据, 其中皮革水解蛋白的掺假比例范围是0%～20%。 采用60%的样本训练, 剩余40%样本测试, 随机采样10次, 通过测试集均方根误差(RMSEP)、 决定系数(R2)以及相对分析误差(RPD)的均值来进行模型评价。 并建立偏最小二乘回归(PLS)、 支持向量机回归(SVR)和常规的一维卷积神经网络(CNN)三种传统模型用于对比。 与上述对比方法相比, WA-CNN取得最优的模型预测结果, 最终获得了RMSEP=1.32%±0.12%, R2=0.96±0.01, RPD=4.92±0.41的掺假定量预测结果。 此外, 实验结果还表明, 相比于传统CNN, WA-CNN在训练过程中对于训练集及测试集损失函数都具有更快更稳定的收敛速度。 在20%～80%的不同训练样本数量情况下, WA-CNN相比于三种对比方法均取得最优的模型预测结果。

Polymers are widely used materials in aerospace, automotive, construction, medical devices and pharmaceuticals. Polymers are being promoted rapidly due to their ease of manufacturing and improved material properties. Research on polymer processing technology should be paid more attention to due to the increasing demand for polymer applications. Selective laser sintering (SLS) uses a laser to sinter powdered materials (typical polyamide), and it is one of the critical additive manufacturing (AM) techniques of polymer. It irradiates the laser beam on the defined areas by a computer-aided design three-dimensional (3D) model to bind the material together to create a designed 3D solid structure. SLS has many advantages, such as no support structures and excellent mechanical properties resembling injection moulded parts compared with other AM methods. However, the ability of SLS to process polymers is still affected by some defects, such as the porous structure and limited available types of SLS polymers. Therefore, this article reviews the current state-of-the-art SLS of polymers, including the fundamental principles in this technique, the SLS developments of typical polymers, and the essential process parameters in SLS. Furthermore, the applications of SLS are focused, and the conclusions and perspectives are discussed.