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長久以來，物理學家和化學家都夢想著可以從實驗中對分子軌道進行成像研究，從而直接探索原子、分子或新型納米結構的電學、光學和化學特性。在分子體系中，最高占據分子軌道（HOMO）和未占據分子軌道（LUMO）統稱為“前線軌道”，它們決定著分子的電子得失和轉移能力，進而決定分子間反應的空間取向等重要性質。確定分子軌道特性主要有飛秒激光光譜學和掃描探針顯微鏡等方法，這些方法引起了研究人員的廣泛興趣，但有局限性。例如，基于超短激光脈沖驅動的分子高次諧波輻射只限于研究簡單的氣體分子，基于掃描...

算力、算法和數據：人工智能發展的“三駕馬車”以深度學習為核心的人工智能正在推動人類社會向著智能時代不斷邁進，而算力、算法和數據則是驅動人工智能發展的“三駕馬車”。其中，因芯片制程不斷逼近其物理極限，傳統電子計算的算力供給能力與人工智能催生出的巨大算力缺口之間的失配越來越大，這意味著我們亟需尋找新的算力增長點以滿足智能時代的海量算力需求。由于深度學習中80%以上的計算都是矩陣-矩陣乘加運算[1]，而矩陣計算在傳統馮·諾伊曼型計算系統中運行會產生龐大的數據訪存需求，這將導致計算能...

一、引言高強度飛秒激光在介質中傳輸時，在多種非線性效應的共同作用下，可以克服衍射極限進行自引導傳輸，并產生等離子體通道。這一現象被稱為飛秒激光成絲。憑借鉗制光強高、傳輸距離遠、可在復雜大氣環境中穿行的優勢，飛秒激光成絲在遠程大氣污染監測方面展現出巨大的優勢。光絲激光雷達技術可以實現大氣多物態、多組分同步監測，包括對金屬、鹽氣溶膠、氣體、液體、生物成分等的監測，有望彌補傳統大氣污染探測激光雷達的不足。面向大氣污染遠程探測的應用需求，提高探測信號的強度及信噪比對光絲激光雷達技術發...

如何獲得高質量、高精度的激光是激光技術基礎研究和應用研究中廣受關注的課題，而人工智能算法正是實現激光光束質量預測和調控的有效手段。針對現有簡單仿真模型對復雜光學系統預測能力不足的問題，哈爾濱工業大學劉國棟團隊將深度神經網絡與Frantz-Nodvik方程相結合，提出了一種優于傳統擬合方法的大功率ICF激光系統中主放大器輸出能量預測新方法（圖1）。國防科技大學周樸團隊不僅利用深度學習技術實現了少模光纖激光器光束傳播因子M2的準確預測，還通過深度學習網絡補償和優化算法消除了高功率...

研究背景高功率飛秒激光在太赫茲產生、阿秒脈沖產生和光學頻率梳等科研領域和工業領域有著重大應用價值。基于傳統塊狀增益介質的鎖模激光器在高功率下受到熱透鏡效應的限制，目前輸出的最大功率在20W左右。薄片激光器利用多通泵浦結構，將泵浦光多次反射至厚度為百微米量級的片狀增益介質上，以實現高效率的泵浦吸收。極薄的增益介質結合背向冷卻技術，大大減小了熱透鏡效應與非線性效應的影響，可實現更高功率的飛秒脈沖輸出。結合克爾透鏡鎖模技術的薄片振蕩器，是目前獲取脈沖寬度為百飛秒量級的高平均功率激光...

研究背景正如沒有相同的兩片葉子一樣，世界上也沒有一模一樣的兩個細胞。細胞作為生命的最小單位，承載著許多絢麗生命現象的發生。每個細胞都是無二的，異質性是細胞的天然特性之一，看似相同的一群細胞，其內部有可能存在著本質的差別。研究單個細胞可以很好的認識到細胞異質性，更好的對疾病進行解讀。單細胞分析對細胞異質學、遺傳代謝、基因工程領域及毒性檢測方面的研究具有重要意義，而單細胞分析的前提是捕獲單個細胞并形成單細胞陣列。目前，常用的細胞捕獲方法大多數與微流控技術相結合，主要包括單光束激光...

研究背景光電探測器是一類具有代表性的光電器件，可根據各種原理將光信號轉換為電信號，在高速光通信、航空航天、深空探測、環境監測等領域具有廣泛應用。根據光電探測器的工作波長，分為寬帶光電探測器和窄帶光電探測器。寬帶光電探測器波長范圍覆蓋紫外，紅外和可見光區域，主要應用在多色光探測和成像方面，窄帶光電探測器可用于光學成像、通信和生物傳感等方面。金屬納米顆粒的表面等離激元共振效應（SPR）是由入射電磁波誘導金屬納米顆粒共振產生的，對入射波長敏感性高，基于金屬納米顆粒的鈣鈦礦光電探測器...

研究背景雙光子激光直寫是一種新興的微納加工手段。該技術利用飛秒激光使光刻膠在激光焦點位置發生雙光子聚合，特征尺寸可達百納米級，結合壓電位移臺或激光掃描器件可實現高精度任意三維結構制備。目前，該技術已被廣泛應用在微納光學、材料、生命科學、微流控、微機械、集成光學等多個重要領域。多光束并行刻寫技術可有效提升刻寫速度，是雙光子激光直寫技術進一步提升與發展的重要途經，有望實現高精度、大尺寸結構的高速加工。然而目前的并行刻寫技術在產生方式、刻寫策略以及拼接精度方面還有不少問題，需要不斷...