声音作为物体固有属性之一能为目标检测提供有价值的信息，当前仅通过监测环境声进行目标定位的方法鲁棒性较低，为解决这一问题提出了跨级特征知识转移下的多模态自监督目标检测网络。首先，针对教师网络和学生网络同级特征间学习能力有限的问题，设计了基于注意力融合的多教师跨级特征知识转移损失，通过注意力融合的方式融合学生的深层和浅层特征，更高效地学习对应的教师中间层特征，以提取更多的知识，同时结合KL散度，实现教师和学生网络中间层特征的对齐。此外，为了解决定位信息的缺失的问题，加入定位蒸馏损失，通过让学生的包围盒分布去拟合教师的包围盒分布的方式，来获取更多的定位信息。在多模态视听检测MAVD数据集中对网络进行训练，该网络的mAP值在IOU值为0.5，0.75和平均的情况下较基线网络分别有6.71%，14.36%和10.32%的提升。实验结果证明了该检测网络的优越性。

传统的地面目标红外辐射特性研究方法有理论建模分析法和外场测试法。由于大部分的理论建模计算量庞大，无法满足实时计算；外场测试往往成本较高，无法获得任意时刻地面目标整体的红外辐射特性。典型部位温度可以实时获得，但如何布置传感器使其更好地反映和预测整体的温度分布需要开展研究。文中引入本征正交分解（proper orthogonal decomposition，POD）方法对两种地面目标的温度场进行模态分析，建立两种地面目标的温度场降阶模型，利用降阶模型实现地面目标温度场的快速预测；将温度场的降阶模型与QR (orthogonal right triangular)分解算法结合，确定最佳传感器测量位置，实现对两种地面目标温度场的预测。研究结果表明，无论是POD温度场降阶模型还是通过QR分解算法得到的最佳传感器测量数据进行预测，二者的精度均较高，正方腔体的平均绝对误差均小于1.5 K，模型坦克的平均绝对误差均小于2.5 K。通过分解算法得到的最佳传感器测量数据进行预测效率更高，未来可利用该方法预测目标红外特性，从而支撑目标规避或伪装方案的制定。

原子核是一个由核力主导的量子多体复杂系统，相对容易发生形变、转动振动、裂变、集团共振等整体性变化。过去的三十多年，我们见证了实验室可达的核素版图的迅速扩大，以及在不稳定核研究中的一系列新发现和新突破。典型的例子如晕核及其关联的奇特结构现象、采用消色差磁谱仪实现弱流条件下在束γ谱学测量从而观察不稳定核区壳演化、不稳定核基本性质测量与新幻数、丰富的多核子关联与集团和分子结构等。未来在新的核素版图区域，特别是中重质量丰中子核区，会涉及极端奇特结构、核天体r-过程、攀登超重岛路径等重大科学问题。为了探索这些问题，世界各科技大国都在建设能够产生远离稳定线放射性核束的大科学装置，不稳定核奇特结构的研究也将迎来更大的突破。

液晶显示领域中的一个重要研究方向是液晶电光性能的改善。近年来，液晶-纳米科学见证了纳米掺杂增强液晶电光性质的范式转变。一方面，纳米颗粒具备特殊的理化性质能有效改善分散基质的性质；此外，纳米掺杂的液晶复合体系制备工艺简单、电光特性卓越，在显示领域占据重要地位。利用液晶与纳米颗粒间的不同相互作用，研究人员设计了一系列具有高稳定性、低成本、可调谐和可持续的电光器件。然而，纳米颗粒的掺杂有可能造成结构缺陷，不利于液晶的稳定。因此，纳米颗粒的选择是影响液晶电光性能的关键。本文概述了液晶-纳米复合体系的电光特性，着重讨论了纳米颗粒与液晶分子间可能存在的相互作用。同时，综述纳米颗粒掺杂液晶的研究现状，根据纳米颗粒类型总结了纳米掺杂对液晶电光性能的影响，并在此基础上，对未来液晶显示技术与纳米技术的结合进行了展望。