巨噬细胞作为炎症阶段的主要吞噬细胞，其高表达是急性呼吸道炎症发展过程的临床特征之一。目前还没有一种成像方法能够以深组织穿透性和高分辨率的方式呈现巨噬细胞在急性炎症中的表达。以吲哚菁绿纳米颗粒（Nano-ICG）作为一种高效的光声成像（PAI）增强造影剂，评估了急性呼吸道炎症中巨噬细胞的表达量。激光共聚焦显微镜下的成像效果证实，Nano-ICG能够快速地被巨噬细胞吞噬。利用Nano-ICG增强光声成像效果后，气管内的PAI结果显示了巨噬细胞在炎症后气管壁上的分布区域。Nano-ICG增强的光声成像能够无创、定量地评估急性呼吸道炎症的发展程度，有望为呼吸疾病相关基础研究和临床诊疗提供新的影像技术支持。

与广泛应用的以微波为代表的无线系统和以光纤为代表的有线系统相比, 太赫兹除了其特殊的频谱特性外, 人们期待太赫兹频段用于无线系统能突破微波系统的带宽限制, 实现可与光纤系统相媲美的大带宽, 并具有无线系统的灵活性和智能化。但如何实现宽带、智能以及具有较远作用距离的太赫兹系统, 面临极大的挑战性。本文介绍了光电融合智能太赫兹的体系架构, 重点讨论了基于光电融合的太赫兹源、接收检测、阵列天线以及太赫兹光电混频器等关键技术的国内外研究进展与进一步发展方向, 以期解决单纯的电子学方式或光子学方式存在的难以克服的瓶颈限制。

Efficient electrocatalysts are crucial for hydrogen generation from electrolyzing water. Nevertheless, the conventional "trial and error" method for producing advanced electrocatalysts is not only cost-ineffective but also time-consuming and labor-intensive. Fortunately, the advancement of machine learning brings new opportunities for electrocatalysts discovery and design. By analyzing experimental and theoretical data, machine learning can effectively predict their hydrogen evolution reaction (HER) performance. This review summarizes recent developments in machine learning for low-dimensional electrocatalysts, including zero-dimension nanoparticles and nanoclusters, one-dimensional nanotubes and nanowires, two-dimensional nanosheets, as well as other electrocatalysts. In particular, the effects of descriptors and algorithms on screening low-dimensional electrocatalysts and investigating their HER performance are highlighted. Finally, the future directions and perspectives for machine learning in electrocatalysis are discussed, emphasizing the potential for machine learning to accelerate electrocatalyst discovery, optimize their performance, and provide new insights into electrocatalytic mechanisms. Overall, this work offers an in-depth understanding of the current state of machine learning in electrocatalysis and its potential for future research.

研究了一种具有高灵敏度、小尺寸的四端梁结构的压阻式加速度计。利用有限元软件对不同悬臂梁、质量块尺寸的结构建立模型，并对该结构进行了灵敏度与应力分析、模态分析，以及动态响应分析。仿真研究结果表明，在50kg量程内，传感器轴向灵敏度达到7.40μV/g，横向灵敏度为0.33%，线性度为0.06%，响应时间为20.3μs，固有频率为111.2kHz。抗冲击性能能达到334000g，可以满足高g值环境下的测试需求，同时该研究为研制高性能传感器提供了一种准确且高效的仿真方法。

为探明二元固废间的协同胶凝作用，本文研究了不同配合比条件下钢渣-赤泥-水泥基复合砂浆的力学性能，并采用水化热、XRD、TG-DTG、SEM等手段来表征复合砂浆的水化特征及微观形貌。研究结果表明：与纯水泥组相比，单掺30%(以下均为质量分数)钢渣会抑制浆体的水化反应，从而降低砂浆的力学性能，而在单掺30%钢渣的基础上复掺适量的赤泥可以有效降低钢渣对砂浆力学性能的负面影响。其中，当钢渣掺量为15%、赤泥掺量为15%时，复合砂浆的28 d抗折强度和28 d抗压强度均最高，分别为6.8和39.8 MPa，与单掺30%钢渣组相比，复合砂浆的28 d抗折强度和28 d抗压强度分别提高了11.5%和20.6%，这主要是因为掺入的赤泥不仅起到物理填充作用，而且为钢渣的水化反应提供了良好的碱性环境，促进钢渣参与水化反应，生成更多的钙矾石和水化硅酸钙凝胶，改善砂浆的微观结构。

蓝宝石单晶光纤结合了蓝宝石单晶熔点高、物理化学性能稳定的性能特点和光纤长径比大的结构优势，在高温传感、辐射探测等领域得到了广泛的研究。本文通过激光加热基座(LHPG)法成功制备出高质量蓝宝石单晶光纤，其最小直径为50 μm，具有极高的柔韧性。在此基础上系统研究了晶体取向、晶体直径、退火温度等因素对蓝宝石单晶光纤应力分布及力学性能的影响规律，所制备的蓝宝石单晶光纤抗拉强度超过3 000 MPa，展现出了优异的力学性能。

将钢筋混凝土的方形结构箍筋改变为六肋结构、星形结构, 设计制备出拥有负泊松比效应的钢筋混凝土梁。通过三点弯曲试验和落锤冲击试验数值模拟分析混凝土的抗弯性能, 同时通过数字散斑相关方法分析其变形行为以及泊松比。结果表明: 六肋结构和星形结构的箍筋能够提高混凝土的抗弯承载力, 延缓其裂缝开展, 提高其能量吸收率与弯曲韧性, 星形箍筋的钢筋混凝土抗弯承载力和弯曲韧性系数分别可达22.6 kN及3.86 MPa; 随箍筋结构中内凹角数量的增加, 混凝土的抗弯性能增强, 泊松比反而减小, 且星形箍筋的钢筋混凝土甚至出现了负泊松比的现象, 泊松比最小可达－0.03。