伴随着6G 通信的发展，雷达遥感、检测成像等多个领域向太赫兹频段拓展，获取材料在该频段的介电常数显得愈发重要。本文基于NR 迭代法提取了太赫兹频率下样品的复介电常数，分析了迭代法的初值选取对提取结果的影响。在325~500 GHz 频段(Y 频段)搭建了一套由矢量网络分析仪(VNA)、扩频模块和四抛物面镜组成的8f 准光系统，实现散射参数S 2 1 的自由空间测量。由电磁波传输模型推导出复介电常数与S 2 1 之间的关系式， 利用迭代法提取出了特氟龙(Teflon)、丙烯腈-丁二烯-苯乙烯共聚物(ABS)和聚甲基丙烯酸甲酯(PMMA)样品的复介电常数谱，与其他文献报道的结果一致，验证了系统和方法的有效性。

随着深度学习的发展，基于卷积神经网络（CNN）的目标检测方法取得巨大成功。现有的基于CNN的目标检测模型通常采用单一模态的RGB图像进行训练和测试，但在低光照环境下，检测性能显著下降。为解决此问题，提出了一种基于YOLOv5构建的多模态目标检测网络模型，将RGB图像和热红外图像相结合，以充分利用多模态特征融合信息，从而提升目标检测精度。为了实现多模态特征信息的有效融合，提出了一种多模态自适应特征融合（MAFF）模块。该模块通过自适应地选择不同模态特征并利用各模态间的互补信息，实现多模态特征融合。实验结果表明：所提算法能有效融合不同模态的特征信息，从而显著提高检测精度。

利用Nd∶YAG/Cr4+∶YAG键合晶体被动调Q和S波片得到亚纳秒径向偏振光。采用峰值功率为30 W、脉宽为120 μs、重复频率为1 kHz的脉冲半导体激光端面抽运方式，得到了脉冲宽度为878 ps、单脉冲能量为76.8 μJ的调Q激光脉冲输出，其重频不稳定性小于±0.003%，幅值不稳定性小于±3%。然后通过在键合晶体后插入偏振片和S波片的方式，得到纯度大于96%、单脉冲能量为27.5 μJ的亚纳秒径向偏振光。