采用金属有机化学气相沉积（MOCVD）工艺在p-GaAs（100）衬底上外延了Ga₂O₃薄膜并制备了n-Ga₂O₃/p-GaAs异质结日盲紫外探测器。通过X射线衍射仪、原子力显微镜、场发射扫描电子显微镜等方法对Ga₂O₃薄膜表面形貌、晶体质量进行了测试与分析。结果表明，Ga₂O₃薄膜呈单一晶向，薄膜表面平整且为Volmer-Weber模式外延。测试表明，n-Ga₂O₃/p-GaAs异质结探测器具有明显的整流特性。器件在5 V反向偏压和紫外光（254 nm）照射下实现了超过3.0×10⁴的光暗电流比、7.0 A/W的响应度、3412%的外量子效率、4.6×10¹³ Jones的探测率。我们利用TCAD软件对器件结构进行仿真，得到了器件内的电场分布和能带结构，并分析了器件的工作原理。该异质结探测器性能较好，制造工艺简单，为Ga₂O₃超灵敏日盲紫外探测器的研制提供了新途径。

直接调制半导体激光器因其具有高速传输、高可靠和低成本等特点，成为应用在第五代移动通信技术（5G）前传和数据中心中的高性价比光源。高速直接调制半导体激光器性能提升已有许多研究，文章分别从无制冷宽温工作高速半导体激光器研究方面和超高速半导体激光器方面对高速直接调制半导体激光器的基本理论和发展历程进行了综述，分析各自的优缺点，并介绍了研发团队在这些方面取得的部分进展。

大豆在生长过程中因病害影响其产量会急剧下降, 如果不及时判别出病害种类, 喷洒相关农药, 病害严重的大豆甚至会绝产。 及时判别病害种类进行合理施药, 阻止病害进一步发展是保证大豆安全生产的重要环节。 目前, 基于大豆植株细菌性病害的病原菌鉴定和聚合酶链式反应(polymerase chain reaction, PCR)的鉴定方法, 最短需要两天时间, 因此, 快速检测大豆病害种类的方法成为该作物, 也是建立智慧农业生产的关键环节之一。 应用拉曼光谱快速检测技术诊断大豆病害, 构建N-乙酰胞壁酸分子空间结构, 采用密度泛函理论通过利用B3LYP/6-31+(d, p)基组优化大豆细菌性病害标志物N-乙酰胞壁酸的分子结构计算其拉曼光谱, 并进行理论因子校正, 校正因子为0.985 7; 采用微区三级拉曼光谱技术探测该标志物N-乙酰胞壁酸的拉曼光谱, 采用平滑、 去基线、 截取波数范围等过程进行光谱预处理; 在理论和实验对比分析的基础上, 指认大豆测试和计算的拉曼光谱对应的特征峰, 峰值波数相差大多在0~10 cm^-1, 实验数据与理论计算结果基本一致, 判定了振动拉曼光谱的特征峰及其对应的分子结构的关系。 结果表明: 大豆细菌性病害标志物N-乙酰胞壁酸分子在200~1 650 cm^-1范围内含15个特征峰, 较强峰值和振动归属分别为229.0 cm^-1的甲基摇摆振动和764.0 cm^-1环内的摇摆呼吸振动等, 给出了键长、 键角和二面角等15个振动峰的空间结构参数, 指证了N-乙酰胞壁酸分子的特征结构。 结果也证明了可通过多种生物分子的大豆拉曼光谱测量, 筛选细菌性病害标志物N-乙酰胞壁酸分子的拉曼光谱, 能够有效识别细菌性病害。 智慧农业生产中利用拉曼光谱快速检测技术, 是农作物病害检测诊断的一种有效方法, 若结合应用机器学习方法与光谱分析识别, 以快速、 准确和便捷的方式为智慧农业的健康生产及保驾护航发挥效用, 是推进我国农业发展的重要环节。

针对三维力传感器维间耦合干扰严重的问题，以双层十字梁结构光纤布拉格光栅三维力传感器为研究对象，提出了基于麻雀搜索算法优化极限学习机（Sparrow Search Algorithm–Extreme Learning Machine，SSA-ELM）的解耦算法。首先，研究了光纤布拉格光栅的传感及测力原理，揭示该三维力传感器波长漂移量和力的映射关系，分析其结构耦合特性；然后，构建标定实验系统进行标定实验；最后，建立了极限学习机非线性解耦模型，利用麻雀搜索算法优化模型，获得网络最佳初始权值和阈值，兼顾解耦精度和效率，寻找极限学习机隐含层节点与SSA迭代次数的最优参数组合，解耦后Ⅰ类误差最大为1.18%，Ⅱ类误差最大为1.14%，解耦训练时间为1.778 6 s。为验证解耦效果，将SSA-ELM算法与最小二乘法、极限学习机算法解耦结果对比。实验结果表明：SSA-ELM算法解耦训练速度较快，能更有效地构建三维力的维间耦合关系，降低传感器Ⅰ，Ⅱ类误差，具有较好的非线性解耦能力。