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一、背景介紹以“大腦”為代表的神經系統是生物體最復雜、精密的器官和系統，是人類歷經千萬年持續自然進化和篩選而獲得的高效率、低功耗的“處理器+存儲器”，這無疑是人工智能模仿的最佳模型。對大腦的研究已成為二十一世紀的重要科學問題之一，但人類對于大腦的認知還處于初步探索階段，認識大腦并與之進行交互已成為腦研究的重要目的，使用儀器和設備對包括大腦在內的神經系統的活動情況進行調節和記錄是研究中的一個關鍵任務。在過去的幾十年內，人們已陸續開發出許多有效的方案來執行這一任務，例如光遺傳方法...

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...

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...