最新刊期
2025年第40卷第11期
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软物质准晶合成方法探索 AI导读
“最新研究发现，软物质准晶通过分子自组装实现，大幅降低合成难度，为功能材料设计提供新思路。专家提出了软物质准晶的构建策略，为理性设计与功能化应用提供参考。”摘要：软物质准晶通过分子自组装实现，这赋予了软物质准晶在设计与调控上的独特优势，不仅大幅降低了合成难度，还为实现多尺度有序与功能化材料提供了新的途径。目前，在软物质系统如树状大分子、ABC三臂星型聚合物、嵌段共聚物、表面活性剂和二元胶体纳米粒子等软物质材料中观察到的准晶相，大多形成十二次轴对称准晶。软物质准晶的研究交叉了超分子化学、有机化学、胶体化学、高分子化学、软物质物理学等学科方向。软物质准晶的形成依赖于复杂的分子设计和分级自组装结构尺度的调控，作为新型的自组装体系，其独特的非周期有序结构为功能材料设计提供了新思路。虽然在嵌段共聚物、树状大分子等几类软物质中发现几例准晶，但对准晶形成原理的研究仍处在对偶然产物的结构分析阶段，如何从头设计合成一个准晶体，仍是困扰科学家的问题。在对于合金准晶的认知基础上，软物质准晶研究亟待建立新的研究范式，这些范式可以大幅加快具备热力学稳定或长期亚稳态软物质准晶的新结构设计与合成，为其在其他领域的研究提供材料的来源和渠道。本文系统地回顾了准晶的基本概念与研究背景，在总结软物质准晶形成的条件和典型案例的基础上，重点探讨了软物质准晶的构筑策略，提出了两种软物质准晶的构建思路：基于经验的准晶近似体逼近法和基于理论计算推测的逆合成方法，为软准晶的理性设计与功能化应用提供参考。关键词：软物质准晶;自组装;合成;十二次旋转对称;准周期结构92|101|0更新时间：2025-11-24 - “本报道介绍了一种新型超薄高性能柔性封装薄膜，通过有机改性Laponite纳米片，协同优化了减薄后有机层的阻隔性与界面黏附性，展现出良好的应用潜力。”摘要：为克服无机/有机复合薄膜封装技术在商业化应用中因有机层过厚而导致的器件柔韧性下降及侧边渗透风险增加的问题，本研究围绕封装层整体减薄的需求，系统探究了减薄后有机层的阻隔性能与层间黏附性的协同优化路径。采用纳米复合策略，分别将人工合成的层状硅酸镁锂（Laponite）及其经十六烷基三甲基氯化铵（CTAC）改性后的纳米片作为增强体引入聚甲基丙烯酸甲酯（PMMA）基体中，与SiNx薄膜共同构建整体减薄的“三明治”结构复合封装薄膜。研究结果表明，纳米片的引入通过构建曲折路径显著增强了复合薄膜的水汽阻隔性能。相较于本征Laponite体系，CTAC改性后的纳米片因其表面疏水化及在PMMA基体中的优异分散性，使所得CTAC-Laponite-PMMA复合薄膜的综合性能显著提升，表面粗糙度降至0.312 nm，有效保障了与上下无机层之间的界面黏附性，整体“三明治”结构复合封装薄膜的水汽透过率进一步降低至5.90×10-5 g/（m²·day）。该研究通过有机改性Laponite纳米片，协同优化了减薄后有机层的阻隔性与界面黏附性，为超薄高性能柔性封装提供了新思路，展现出良好的应用潜力。关键词：薄膜封装技术;纳米片;水汽透过率;有机改性74|101|0更新时间：2025-11-24
材料物理
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高频脉冲驱动下液晶盒的开关动力学机理 AI导读
“在全息成像、近眼AR/VR、光通信等领域，高频脉冲驱动下的高分辨率液晶空间光调制器应用广泛。但液晶盒快速响应性能不足和输出抖动仍是技术难题。现有研究多关注静态或低频缓变电场，高频脉冲驱动与开关动力学的复杂关系尚未明晰。”摘要：高频脉冲驱动下的高分辨率液晶空间光调制器在全息成像、近眼AR/VR、光通信等领域应用广泛，但液晶盒的快速响应性能不足和输出抖动仍是亟待解决的技术问题。现有研究多关注于静态或低频缓变电场，高频脉冲驱动与开关动力学的复杂关系尚未明晰。为此，本文基于向列相液晶Ericksen-Leslie动力学理论，讨论和模拟了惯性主控或黏度主控下方程的特征曲线。基于此讨论，采用约1 μm盒厚的平行配置液晶盒，以1~10 kHz的矩形脉冲驱动，通过光强法观察液晶的弛豫过程。结果显示，关闭驱动场后，向列相液晶形变的弛豫过程由惯性与黏性特性共同主导。基于这一发现，本文认为该模型能更精准地阐释液晶盒开关动力学机制，将有助于液晶空间光调制器优化设计，同时也希望此工作能推动高频脉冲驱动下液晶盒开关动力学机理的更深入探讨。关键词：液晶空间光调制器;高频脉冲驱动;Ericksen-Leslie动力学理论;指向矢开关动力学;惯性与黏性效应134|118|0更新时间：2025-11-24
器件物理及器件制备
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超表面光波导： 增强现实光学技术新范式 AI导读
“最新研究突破了增强现实光波导技术瓶颈，为下一代AR显示系统提供创新解决方案。”摘要：增强现实（AR）正成为继移动计算后的下一代颠覆性计算平台，然而其核心的光学显示系统仍面临视场角（FOV）、全彩化与轻量化设计的多重挑战。本文阐述了一种基于光学超表面的AR光波导技术，该技术通过亚波长结构对光场进行精确调控，旨在系统性地解决传统衍射光波导方案的内在瓶颈。本文首先分析了当前AR市场的技术格局与商业化进程，明确了现有技术的局限性，并深入剖析了超表面光波导的核心物理原理与设计方法。为实现产业化，本文介绍了研究团队构建的超表面光波导一体化设计制造平台，并强调了高指向性光源在AR显示演进中的关键作用。研究结果表明，超表面光波导能够有效突破传统衍射光波导的性能限制，在增大视场角、实现高保真全彩显示以及降低设备重量方面展现出巨大潜力，为下一代AR显示系统提供了一种高效率、高集成度的创新解决方案。最后，深入探讨了该技术路径对未来空间计算产业的深远战略意义，预计其将为AR设备的普及和多领域应用奠定坚实基础。关键词：增强现实;光波导;超表面;视场角;全彩化;轻量化128|132|0更新时间：2025-11-24 -
仿生显示：内涵、发展趋势与展望 AI导读
“在数字经济时代，未来显示技术将融合仿生工程，实现多功能、智能化发展。专家提出仿生显示概念，为显示技术发展提供新思路。”摘要：随着数字经济时代到来，未来显示将朝着集多功能、智能化、高临场感和个性化等于一体的发展趋势。在未来显示器件中，通过仿生手段可以有效扩展人类自身的视觉功能，促进信息显示的功能拓展、光谱延升、阈值扩展、形态创新等。因此，显示技术和仿生工程的深度融合有望更好实现未来显示看得清、看得远、看得真的梦想，具有广阔的发展空间。本文提出了仿生显示概念，首先从模仿人类和模仿其他生物体两方面出发，简要归纳了现有信息显示器件中采纳的仿生技术；其次展望了仿生显示的发展趋势和发展思路；最后建议围绕仿生显示重点开展生物启发显示材料与器件、仿生显示器件与系统集成技术、仿生信息处理与人机交互技术、视觉感知与健康显示评价等4项研究内容。关键词：仿生显示;未来显示;近眼显示;人工智能;视觉增强73|105|0更新时间：2025-11-24 -
有源矩阵有机发光二极管显示驱动架构的演变 AI导读
“在新型显示领域，AMOLED像素驱动技术发展迅速，从2T1C架构到LTPO宽频驱动架构，再到OTD架构，显著降低显示动态功耗，为低成本、低功耗AMOLED显示提供技术新路径。”摘要：有源矩阵有机发光二极管（AMOLED）显示技术以其高对比度、快速响应及柔性特性成为新型显示领域的主流技术之一，而像素驱动架构直接决定了显示品质与能耗。本文系统梳理了AMOLED像素驱动电路的技术发展：从早期2T1C架构的简易设计，到流水线补偿架构（如6T1C/7T1C）实现阈值电压（Vth）内部实时补偿；进一步发展为LTPO宽频驱动架构，通过低温多晶硅与氧化物（LTPS & Oxide）混合TFT背板技术，支持1~120 Hz刷新率自适应调节，显著降低显示动态功耗；系统评述了阈值电压一次锁存（OTD）架构，创新性采用“存算一体”设计，实现Vth锁存与数据刷新的分离，将补偿频率降至数据刷新频率的1/N（如N=20，每20帧补偿一次Vth），高刷新率下动态功耗降低超50%。本文深入剖析了各驱动架构的电路原理、时序控制及功耗模型，并指出高迁移率稀土掺杂氧化物TFT（如Ln-IZO）与OTD架构的融合，将为低成本、低功耗AMOLED显示提供技术新路径。关键词：AMOLED像素驱动电路;阈值电压补偿;LTPO技术;一次锁存（OTD）架构;动态功耗122|110|0更新时间：2025-11-24
显示技术
- “在遥感图像超分辨率重建领域，研究者提出了两阶段残差条件扩散超分网络，有效提升了重建质量与计算效率。”摘要：传统扩散模型用于遥感图像超分辨率重建时，存在先验条件利用不充分、采样步骤冗长、高频细节恢复差等难题。本文提出两阶段残差条件扩散超分网络（TRCDSR），第一阶段用预训练轻量CNN模型生成初步超分结果，为扩散模型提供高质量的结构先验；第二阶段引入残差条件扩散机制，以残差信号为输入，让噪声预测网络聚焦高频细节重建。通过改进DDIM逆向采样公式，将残差修正过程解耦为确定性预测项与随机噪声项，在20~50步内完成高质量重建。进一步引入了多尺度先验条件增强模块（PCEM）和融合空间与通道的注意力机制（FAN），增强模型对复杂遥感场景的适应能力。在AID、SECOND、RSSCN等多个遥感数据集上的实验表明，与其他基于扩散模型、基于GAN和Transformer的方法相比，TRCDSR有更优的重建质量、计算效率和泛化能力。关键词：扩散模型;遥感超分辨率重建;残差网络;先验条件增强124|92|0更新时间：2025-11-24
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双域差异和尺度选择增强的遥感影像变化检测 AI导读
“在遥感影像变化检测领域，专家提出了DDSE-Net网络，有效提升了变化检测的准确性，为该领域研究提供了新方向。”摘要：针对遥感影像变化检测中连续下采样导致信息损失和伪变化干扰问题，本文基于双分支编码器和U-Net架构，提出一种双域差异和尺度选择增强的变化检测网络——DDSE-Net。主要包括3点创新：（1）提出一种双域联合差异增强模块，首先通过通道注意力从通道维度对特征进行差异增强，然后利用小波变换和空间注意力从空间维度对特征进行空间和频率双域差异增强，有效突出真实变化信息，并抑制伪变化；（2）设计一种尺度选择增强下采样模块，在下采样过程中，该模块首先通过不同尺度的卷积或池化操作捕获多尺度特征信息，随后利用空间或通道注意力对不同尺度特征信息进行增强，从而有效减少信息损失；（3）构建一种门控差异感知模块，通过门控机制对多尺度变化特征进行自适应加权融合，有效整合不同尺度的信息，从而提升模型的多尺度表征能力。所提网络DDSE-Net在WHU、Google和LEVIR三个公开数据集上的F1值相比于FC-EF、FC-Conc、IFN、SNUNet、BIT、MSCANet、LightCDNet和STADE-CDNet 8种主流变化检测网络分别至少提升4.48%、2.18%和1.16%，验证了DDSE-Net的有效性。关键词：遥感变化检测;双域联合差异增强;尺度选择增强;门控差异感知96|108|0更新时间：2025-11-24 - “在自动驾驶与具身智能领域，提出了局部上下文增强的快速3D弱特征目标检测方法，显著提高了检测精度，为复杂场景下的3D目标检测提供有效解决方案。”摘要：3D目标检测在自动驾驶与具身智能等领域应用广泛，但其对场景中弱特征目标（如远小或遮挡物体）存在判别性差、检测难度大的问题，为此，本文提出了一种局部上下文增强的快速3D弱特征目标检测方法。首先，为解决弱特征目标特征表达稀疏的难点，提出了一种局部稀疏特征增强模块（Local Sparse Feature Enhancement Module，LSFE），通过自适应调整局部空间位置的特征权重增强稀疏特征的表达能力，提升模型对稀疏特征的敏感度。其次，针对弱特征目标易受背景干扰的难点，提出多尺度上下文学习模块（Multi Scale Context Learning Module，MSCL），联合空间和通道维度的注意力机制，获得多尺度的空间上下文信息，抑制背景干扰。最后，为了更好地利用目标的浅层特征，在网络检测头结构中增加了高分辨率特征层，增强弱特征目标的细节感知能力。在KITTI数据集上的实验结果表明，本文方法与基线方法相比，显著提高了弱特征目标检测精度，Pedestrian类别的mAP提高了12.78%，Cyclist类别的mAP提高了2.69%，Car类别的平均精度均值（mAP）提高了6.84%。本文方法在实现高精度检测的同时保持了实时推理速度，为复杂场景下的3D目标检测提供了有效解决方案。关键词：自动驾驶;点云数据;3D目标检测;弱特征目标检测;局部上下文学习98|98|0更新时间：2025-11-24
- “在航空预警领域，专家提出了基于时空三维卷积网络的红外弱小目标检测方法，有效提升了检测性能，为复杂背景中目标检测提供了新方案。”摘要：在航空预警领域，红外弱小目标检测技术对远距离全天候战场感知至关重要。针对复杂背景下红外弱小目标像素占比少、特征匮乏导致的目标检测概率低、虚警率高的问题，提出了一种基于时空三维卷积网络的复杂背景下红外弱小目标检测方法。该方法提出了二维卷积与三维卷积相结合的特征提取主干网络，结合空间纹理特征及帧间运动特征实现目标结构与时域变化的协同感知；针对红外弱小目标特点，设计了局部对比度模块，扩大感受野，从而进行特征增强；引入非对称注意力机制进行特征融合，增加纹理信息与位置信息保留；最终通过点回归损失函数，计算得到检测结果。实验在公共数据集与自建数据集分别进行训练与测试。结果表明，改进后的算法与现有红外弱小目标检测网络相比，召回率的提升率不小于7.52%，平均精度提升率不小于6.46%。可以有效应用于复杂背景中红外弱小目标检测，并体现了良好的鲁棒性和适应性。关键词：红外弱小目标;深度学习;目标检测;时空三维卷积62|100|0更新时间：2025-11-24
- “在太阳能发电领域，研究人员提出了SCA-YOLOv8n检测模型，有效提升了光伏板缺陷检测的精度与可靠性。”摘要：作为太阳能发电系统核心组件的光伏板，其表面缺陷会对光电转换效率与使用寿命产生严重影响。针对光伏板缺陷检测中存在的微小缺陷识别难度大、缺陷与背景对比度低等问题，本研究提出SCA-YOLOv8n检测模型。首先，设计了SCConv交叉耦合模块，通过空间-通道特征交互式重构，在减少冗余信息的同时增强模型对多尺度缺陷特征的提取能力；其次，构建坐标注意力（CoordAtt）机制，从通道与空间维度聚焦缺陷区域，抑制背景干扰；最后，嵌入轻量化自适应下采样（ADown）模块替代传统跨步卷积，在降低计算复杂度的同时减少特征信息丢失。实验结果显示，改进模型的mAP@0.5达到94.4%，较原始YOLOv8n模型提升2.0%，且参数量降低了5.0%，GFLOPs降低了4.9%。上述结果充分验证了该改进方案能够在实现模型轻量化的同时，显著提升光伏板缺陷检测的精度与可靠性。关键词：光伏板缺陷检测;YOLOv8n;SCConv;CoordAtt;ADown91|41|0更新时间：2025-11-24
- “最新研究提出基于Transformer的目标跟踪算法，有效应对遮挡和相似物干扰，提升跟踪性能。”摘要：针对单目标跟踪中因目标遮挡与相似物体干扰导致的跟踪性能下降问题，本文提出一种基于Transformer与跟踪轨迹的目标跟踪算法。该算法以Vision Transformer（ViT）作为主干网络，为缓解Transformer在特征提取过程中对背景信息敏感的问题，引入一种聚焦层以调整注意力分布，增强目标区域的权重并抑制背景噪声；同时设计了混合注意力模块，对模板与搜索区域进行特征解耦，模板区域采用自注意力机制强化目标特征，搜索区域则通过交叉注意力融合全局上下文信息。此外，算法引入一种基于跟踪轨迹的后处理器，将历史跟踪结果序列构建为目标轨迹，并利用卡尔曼滤波评估预测边界框的可信度。若可信度高于设定阈值，则直接输出预测框；否则对预测框及候选框进行反向跟踪，生成多条轨迹并计算其与目标轨迹的匹配度，择优选择边界框以优化跟踪结果。训练阶段采用EIoU损失函数进行边界框回归，进一步提升定位精度。实验结果表明，所提算法在GOT-10K数据集上的平均重叠率（AO）达到74.6%，在UAV123数据集上的精度（P）为91.4%，同时在LaSOT、TrackingNet和OTB100等数据集上也表现出优良的跟踪性能。可视化结果验证了该算法在遮挡与相似物干扰等复杂场景下仍能保持稳定与准确的跟踪效果。关键词：目标跟踪;注意力机制;跟踪轨迹;目标遮挡;相似物干扰67|70|0更新时间：2025-11-24
- “在视频摘要领域，研究者提出了一种新模型，通过多尺度时间偏移与可形变局部注意力机制，有效提升了视频摘要的准确性和有效性。”摘要：针对视频摘要任务中多尺度时序建模以及局部特征建模不足的问题，本文提出一种结合多尺度时间偏移与可形变局部注意力机制的视频摘要模型。首先，设计了多尺度自适应双向时间偏移模块（MAB-TSM），通过可学习的动态位移步长预测与多尺度膨胀卷积，实现视频长短期时序依赖的自适应建模；其次，设计可形变局部注意力模块（DALAM），结合动态视频分割策略与自适应采样位置调整机制，在降低计算复杂度的同时增强局部关键区域的精细化特征表达能力；此外，改进跨尺度融合的BiFPN网络，在BiFPN的基础上引入跨尺度注意力增强模块，提升多尺度特征的互补性表达。提出的模型在SumMe与TVSum数据集上进行了多次实验，模型在规范模式下的F1分数分别达56.8%和62.6%，优于现有方法，且Kendall秩相关系数和Spearman秩相关系数分别达到0.153和0.200，体现了很好的一致性。实验结果证明了该模型在视频摘要任务的准确性和有效性。关键词：视频摘要;多尺度时序建模;时间偏移模块;可形变注意力;局部注意力机制53|47|0更新时间：2025-11-24
- “在无人机航拍图像领域，HMD-YOLO算法通过优化检测精度和效率，有效提升了小目标检测性能。”摘要：无人机航拍图像中的小目标检测常受到目标尺寸过小、背景环境复杂以及计算资源受限等因素的影响，现有的无人机目标检测模型普遍存在精度不足的问题，且在检测精度与检测效率之间难以实现良好的平衡。为应对上述挑战，本文提出了一种基于YOLOv11s改进的小目标检测算法——HMD-YOLO。首先，设计了HR-MSCA（High-Resolution Multi-Scale Convolutional Attention）模块，该模块通过分辨率增强与多尺度卷积注意力协同的联合设计实现小目标检测优化；其次，在模型的颈部使用轻量且高效的上采样器Litesample替换模型原有的上采样器；此外，设计了Wise-IoU损失函数以提高边界损失框的精度和模型性能；最后，引入动态检测头，进一步增强模型对小目标的检测精度。实验结果表明，在VisDrone2019数据集中，改进的模型在mAP@0.5和mAP@0.95指标上达到了49.98%和30.73%，相比YOLO v11s提高了12.15%和8.22%。实验结果验证了改进方法的有效性。在TinyPerson数据集上进行了泛化实验，结果表明检测精度有明显的提升。关键词：无人机航拍检测;小目标识别;YOLOv11;HMD-YOLO101|76|0更新时间：2025-11-24
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