在卤族钙钛矿材料的缺陷研究中, 密度泛函理论计算发挥着重要作用。传统的半局域泛函(如PBE)虽然能够得到与实验接近的禁带宽度, 但是已有研究表明其不能准确描述材料的带边位置。采用更准确的杂化泛函, 结合自旋轨道耦合(SOC)效应与充分的结构优化开展缺陷研究十分必要。可以选择两种杂化泛函, 即屏蔽的杂化泛函HSE和非屏蔽的杂化泛函PBE0。本研究以正交相CsPbI₃为例, 系统比较了两种方法在缺陷性质计算上的差异。计算结果表明, 对于体相性质, 两种杂化泛函并无明显的差别。但是, 对于缺陷性质, 两种泛函出现定性的差别。HSE计算中预测的浅能级缺陷, 在PBE0计算中大部分变为深能级缺陷, 且缺陷转变能级和Kohn-Sham能级均出现定性差别。上述差别的本质在于, Hartree-Fock交换势具有长程作用特征, 因而普通的杂化泛函如PBE0在计算量允许的超胞尺寸上无法得到收敛的结果, 而HSE对上述交换势具有屏蔽作用, 可采用相对小尺寸的超胞得到收敛的缺陷能级。本研究结果表明, 尽管HSE杂化泛函需要较大的Hartree-Fock混合参数(约0.43), 其仍是准确计算卤族钙钛矿缺陷性质的有效方法。

Cascaded holography coupled with the secret-sharing scheme has recently gained considerable attention due to its enhanced information processing and encryption capabilities. Here, we propose a new holographic iterative algorithm and present the implementation of cascaded liquid crystal (LC) holography for optical encryption. Each LC layer acts as the secret key and can generate a distinct holographic image. By cascading two LC elements, a new holographic image is formed. Additionally, we showcase the dynamic optical encryption achieved by electrically switching LCs with combined electric keys. This work may offer promising applications in optical cryptography, all-optical computing, and data storage.

空穴注入效率低是制约蓝色量子点发光二极管（QLEDs）性能的关键因素。通过提升PEDOT∶PSS的电导率来增加器件的空穴注入效率是提升蓝色QLEDs性能的重要方向。由于二维材料碳化钛（Ti₃C₂T_x）具有较高的导电性、丰富的表面官能团及良好的亲水性等优点，有望通过掺杂提高PEDOT∶PSS的电导率。本文采用HCl/LiF刻蚀法制备了单层Ti₃C₂T_x纳米片，并将其掺杂到PEDOT∶PSS中制备了蓝色QLEDs器件。结果表明，当Ti₃C₂T_x的掺杂量为0.1%时，器件的最大外量子效率和电流效率分别达到15.2%和14.42 cd·A^-1，与参比器件的9.09%和7.68 cd·A^-1相比，分别提高了67%和87%。Ti₃C₂T_x纳米片对蓝色QLEDs器件性能提升有两个作用，一方面诱导PEDOT的构型从苯态到喹啉态转变，形成紧密堆积的大尺寸PEDOT纳米晶，并将这些导电纳米晶连接起来，构筑了新的电荷传输通道，提高了复合层的电导率；另一方面，通过掺杂实现了PEDOT∶PSS功函数的调节，提升了蓝色QLEDs器件的空穴注入效率。

The sensitivity of optical measurement is ultimately constrained by the shot noise to the standard quantum limit. It has become a common concept that beating this limit requires quantum resources. A deep-learning neural network free of quantum principle has the capability of removing classical noise from images, but it is unclear in reducing quantum noise. In a coincidence-imaging experiment, we show that quantum-resource-free deep learning can be exploited to surpass the standard quantum limit via the photon-number-dependent nonlinear feedback during training. Using an effective classical light with photon flux of about 9×104 photons per second, our deep-learning-based scheme achieves a 14 dB improvement in signal-to-noise ratio with respect to the standard quantum limit.

蛋白质分析是疾病诊断和医学研究中一类重要的方法。本文提出了一种单基底的液晶生物光电传感器，可用于快速检测蛋白质的浓度。该传感器由制备叉指电极的单基底ITO玻璃和垂直定向的液晶层构成，牛血清白蛋白（BSA）分子对液晶定向具有干扰作用，通过不同外加电场作用下偏光显微镜图像的亮度变化可标定BSA的浓度，实现传感的功能。实验发现，外加电场的设置提升了浓度检测的线性度，还提升了检测的上限，其BSA检测范围为10^-3~10^-7 g/mL。通过在单ITO玻璃基底上光刻制备液晶池子阵列，实现了基于单基底液晶传感器进行多通道、高通量蛋白质浓度检测的功能。本文提出的单基底液晶光电生物传感的方法具有电调控、效率高等特性，为研究液晶器件的应用提供了新的技术方案。

地上生物量(AGB)的精准监测是农田生产管理的重要环节, 因此快速准确地估算AGB, 对于精准农业的发展十分重要。 传统上, 获取AGB的方法是采用破坏性取样法, 这使得大面积、 长期的测量变得困难。 无人机高光谱遥感因具有机动性强、 光谱分辨率高和图谱合一的优势, 成为当前估算大面积作物AGB最有效的技术手段。 该研究通过无人机平台搭载成像高光谱传感器分别获取马铃薯块茎形成期、 块茎增长期、 淀粉积累期的冠层高光谱影像以及利用烘干称重法获取相应生育期实测AGB数据。 然后, 采用相关性分析法(CAM)、 随机蛙跳算法(RFM)和高斯过程回归波长分析工具(GPR-BAT)分别筛选冠层原始光谱(COS)和一阶导数光谱(FDS)的敏感波长, 结合偏最小二乘回归(PLSR)和高斯过程回归(GPR)构建各生育期的AGB估算模型, 并对比不同模型的估测效果。 结果显示: (1)基于同种方法分别筛选COS和FDS的特征波长, 结合2种回归技术估算AGB的效果均从块茎形成期到淀粉积累期由好变差。 (2)基于FDS分别通过3种方法筛选的特征波长, 通过同种回归技术构建的模型效果要优于基于COS的相应效果。 (3)基于COS和FDS使用CAM, RFM和GPR-BAT方法筛选的特征波长个数在块茎形成期分别为28, 12, 6个和12, 23, 10个, 在块茎增长期分别为32, 8, 2个和18, 28, 4个, 在淀粉积累期分别为30, 15, 3个和21, 33, 5个。 (4)各生育期基于COS和FDS通过3种方法筛选的敏感波长估算AGB效果由高到低依次均为GPR-BAT, RFM和CAM。 (5)各生育期基于FDS通过GPR-BAT方法筛选的敏感波长, 结合PLSR建立的模型精度更高、 稳定性更强, R²分别为0.67, 0.73和0.65, NRMSE分别为16.63%, 15.84%和20.81%。 研究表明利用无人机高光谱成像技术可以准确地估算AGB, 这为实现马铃薯作物长势动态监测, 提供科学指导和参考。

针对目前高精度光学系统光轴标定存在的误差问题，提出了一种基于等效节点理论对系统实际光轴进行标定的方法，通过建立基准坐标系、节点坐标系和探测器坐标系，结合齐次坐标变换的方法构建适用于实际系统光轴标定的数学模型。以焦距为100 mm，物方节点与像方节点之间的距离为20 mm的光学系统为例，基于小旋量理论对其光轴精度影响因素进行了分析与计算，结果表明平行光管、转台、与标定模型三方面引入的标定误差低于10''。为不同的光学系统基于等效节点理论进行光轴标定时的精度分析提供了方法与依据。