针对人脸图像修复的深度学习网络存在修复后的人脸图像面部语义信息不合理和面部轮廓不协调的问题，提出了一种基于人脸结构信息引导的人脸图像修复网络。首先，采用编码器-解码器网络技术构建人脸结构草图生成网络，并在结构草图生成网络的生成器中加入跳跃连接和引入带膨胀卷积的残差块以生成待修复区域的结构草图。其次，在构建人脸修复网络时，在修复网络生成器中引入注意力机制，让修复网络在修复过程中更多关注待修复区域，并以生成的人脸结构草图为引导从而实现人脸图像面部语义结构和纹理信息的生动修复。最后，在结构草图生成网络的损失函数中引入特征匹配损失进行模型训练，从而约束生成器生成与真实结构草图更相似的结果；在修复网络的损失函数中联合感知损失和风格损失进行模型训练，从而更好地重建待修复区域的人脸图像面部轮廓结构和颜色纹理，使修复后的图像更接近真实图像。对比实验结果表明，在人脸图像数据集中，本文所设计的网络模型的修复性能有较高的提升。

实验研究了超短脉冲皮秒激光辐照硅基PIN光电二极管的瞬态响应的规律特性，测量了在不同激光能量密度辐照下的脉冲响应信号。分析实验结果表明，随着激光能量密度的增大，器件出现了非线性饱和状态，半高宽从37.2 μs到113 μs，底宽从181 μs到322 μs，脉冲响应信号出现展宽现象，信号的展宽意味着器件的瞬态响应发生了退化，同时对于饱和前后的信号特征量的半高宽和底宽进行了分析，发现无论是绝对增幅还是相对增幅，可以看出饱和后有更为显著的展宽现象，并且主要由于器件饱和后的下降沿出现速度的衰减所致。通过理论分析发现，由于注入的光生载流子浓度变化对双极输运过程造成影响，从而改变其载流子输运过程中的速度，导致器件响应出现退化现象。

毫秒脉宽激光打孔过程中靶物质的迁移机制直接影响孔的形貌，因此靶物质的迁移机制研究对于激光加工参数优化具有重要意义。靶物质的迁移主要包括脱靶的气化产物、溅射的熔融物质和非脱靶的熔融物质迁移，熔融物质重新凝固形成重铸层。对于脱靶的物质，采用高速相机直接成像法观察运动规律；对于重铸层，采用金相显微镜观察其形貌；最后，使用分析天平测量烧蚀质量。结果表明：铝合金的相爆炸阈值为1 047.24 J/cm²，能量密度在相爆炸阈值以下时，脱靶的靶物质主要以气化形式迁移，重铸层内部会形成周向和径向的裂纹，而能量密度在相爆炸阈值以上时，熔融物质被冲刷出烧蚀坑，烧蚀坑内部几乎不存在重铸层；气化损失的质量占比很小，靶材的质量损失主要来自相爆炸驱动的熔体喷溅，相爆炸会使单脉冲烧蚀质量增加10.7倍；相爆炸和激光强度的下降均会导致靶材的气化速率下降。

As a promising spectral window for optical communication and sensing, it is of great significance to realize on-chip devices at the 2 µm waveband. The development of the 2 µm silicon photonic platform mainly depends on the performance of passive devices. In this work, the passive devices were fabricated in the silicon photonic multi-project wafer process. The designed micro-ring resonator with a 0.6 µm wide silicon ridge waveguide based on a 220 nm silicon-on-insulator platform achieves a high intrinsic quality factor of 3.0×105. The propagation loss is calculated as 1.62 dB/cm. In addition, the waveguide crossing, multimode interferometer, and Mach–Zehnder interferometer were demonstrated at 2 µm with good performances.