高增益多频带圆极化双层超表面贴片阵列天线设计研究 学术背景与研究动机 太赫兹（Terahertz, THz）频段通信近年来因其在无线通信系统中扩展带宽的潜力而受到广泛关注。然而，太赫兹系统的应用面临诸多挑战，其中信号衰减和带宽不足是主要问题。为了解决这些问题，设计高性能天线成为关键。传统的微带天线虽然具有简单的设计，但其窄带宽和低增益限制了其在太赫兹频段的应用。此外，圆极化（Circular Polarization, CP）技术能够有效减少发射器和接收器之间的极化失配，从而提高通信质量。 为了应对上述挑战，研究人员提出了一种结合双馈贴片阵列天线和双层超表面（Metasurface）的新型设计。这种设计旨在实现高增益、多频带圆极化特性，并通过优化天线结构和材料选择来提升性能。本研究的目标是开...

钙钛矿太阳能电池的数值模拟与性能优化：基于Cs₂TiBr₆材料的研究 学术背景 近年来，钙钛矿太阳能电池（Perovskite Solar Cells, PSCs）因其卓越的光电特性而备受关注。这类材料具有合适的带隙、高载流子迁移率、显著的扩散长度和优异的光吸收系数等优势，使其在光伏领域迅速崛起。然而，传统铅基钙钛矿材料存在毒性问题、稳定性不足以及寿命短等缺陷，限制了其大规模应用。为了解决这些问题，研究人员开始探索无毒、稳定的替代材料。其中，铯钛溴化物（Cs₂TiBr₆）作为一种单卤化物钙钛矿材料，因其低毒性和高稳定性成为研究热点。 Cs₂TiBr₆是一种不含铅的环保型材料，具有直接带隙约为1.8 eV的特性，适合用于高效太阳能电池的开发。此外，这种材料还表现出较高的热稳定性和化学稳定性，为...

基于相干叠加和归一化分解的非对称光学密码系统 背景介绍 随着信息安全需求的不断增长，光学图像加密技术在过去三十年中引起了广泛关注。这种技术利用光的多种自由度（如振幅、相位、波长、偏振等）实现高速并行处理，为图像加密提供了独特的优势。然而，传统的光学加密方法存在一些局限性，例如“轮廓问题”（即部分原始信息可能在解密过程中泄露）、存储复杂值密文图像的需求增加以及多图像加密（Multiple Image Encryption, MIE）中的串扰噪声问题。 为了克服这些限制，Mohamed G. Abdelfattah等人提出了一种基于相干叠加和归一化分解的非对称光学密码系统。该研究旨在解决以下关键问题： 1. 轮廓问题：通过引入混沌随机幅度掩模（Chaotic Random Amplitude M...

Learning with Enriched Inductive Biases for Vision-Language Models 研究背景与问题提出 近年来，视觉-语言模型（Vision-Language Models, VLMs）在计算机视觉和自然语言处理领域取得了显著进展。这些模型通过大规模图像-文本对进行预训练，能够构建统一的多模态表示空间，从而在多种下游任务中表现出色。然而，在少样本学习（few-shot learning）场景下，如何有效地调整这些模型以适应特定任务，同时保持良好的泛化能力，仍然是一个亟待解决的问题。 现有方法通常依赖于提示工程（prompt engineering）或参数高效微调（Parameter-Efficient Fine-Tuning, PEFT）策略...

通用哺乳动物姿态估计的研究进展 研究背景与问题提出 在计算机视觉领域，姿态估计是一项基础且重要的任务，其目标是定位图像中目标对象的关键点位置。近年来，人类姿态估计取得了显著进展，但动物姿态估计（Animal Pose Estimation）的研究仍处于初步阶段。相比于人类姿态估计，动物姿态估计面临更大的挑战，主要体现在以下几个方面： 物种多样性：不同物种之间的外观和姿态差异巨大，例如猫科动物中的豹和家猫在外形、大小和颜色上存在显著区别。 数据稀缺性：现有的动物姿态数据集规模远小于人类姿态数据集。例如，最大的哺乳动物姿态数据集AP-10k包含约10,000张图像，而COCO数据集则包含超过200,000张标注图像。 姿态变化复杂性：动物的姿态变化范围更大，例如羚羊站立时的鼻子与眼睛距离较近，而...

SEAFormer++——为移动视觉识别设计的高效Transformer架构 研究背景与问题提出 近年来，计算机视觉领域经历了从卷积神经网络（CNN）到基于Transformer的方法的重大转变。然而，尽管Vision Transformer在许多任务中表现出卓越的全局上下文建模能力，其高昂的计算成本和内存需求使其难以部署在移动设备上，尤其是处理高分辨率图像时。为了满足移动设备对低延迟和高效性能的需求，研究者们提出了多种轻量化方法，例如局部注意力机制、轴向注意力（Axial Attention）和动态图消息传递等。但这些方法仍无法充分解决高分辨率输入下的高延迟问题。 针对这一挑战，Qiang Wan等人提出了Squeeze-Enhanced Axial Transformer（SEAForm...