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量子增强光学相干断层扫描（OCT）：压缩态光场对生物组织成像穿透深度与分辨率的协同提升

在生物医学成像领域，光学相干断层扫描(OCT)凭借其非侵入性和微米级分辨率，已成为眼科、心血管和皮肤科疾病诊断的核心工具。然而，传统OCT技术受限于经典光场的散粒噪声极限，其穿透深度与分辨率难以同时突破。量子增强OCT通过引入压缩态光场，利用量子噪声压缩效应突破经典物理瓶颈，为生物组织成像带来革命性变革。

医疗电子
2026-01-13

OCT 生物医学成像
量子随机数生成器的集成化设计，硅光子的熵源稳定性优化与实时后处理算法

在量子信息科技领域，量子随机数生成器(QRNG)凭借其基于量子力学内禀随机性的物理本源特性，成为密码学、科学计算和人工智能等领域的核心安全基础设施。然而，传统QRNG系统面临熵源稳定性不足、后处理算法效率低下以及集成化程度低等瓶颈，制约了其在大规模商用场景。本文将从量子熵源的物理机制出发，解析硅光子集成化设计在熵源稳定性优化中的关键作用，并探讨高速实时后处理算法的技术突破与产业应用价值。

智能应用
2026-01-13

硅光子量子随机数生成器
量子导航系统的多传感器融合算法：冷原子惯性传感器与光纤陀螺的协同定位误差抑制

在惯性导航领域，传统机械陀螺受限于摩擦噪声与漂移累积，而光纤陀螺(FOG)虽通过萨格纳克效应实现高精度角速度测量，仍面临环境温度与振动干扰的挑战。冷原子惯性传感器凭借量子相干性，在长时间导航中展现出亚微伽级加速度与纳弧度级角速度测量潜力，但其动态响应速度与数据更新率不足。将冷原子传感器与光纤陀螺通过多传感器融合算法协同工作，可实现优势互补，显著抑制定位误差，成为量子导航系统的核心技术路径。

测试测量
2026-01-13

光纤陀螺量子导航
基于AI的引力波探测数据清洗，LIGO噪声抑制的时频域深度滤波器设计

引力波探测作为现代天文学的前沿领域，其核心挑战在于从极微弱的信号中分离出宇宙事件产生的时空涟漪。LIGO(激光干涉引力波天文台)作为首个直接探测引力波的设施，其探测精度达到10⁻¹⁸米量级，但极端灵敏性也使其极易受到环境噪声干扰。传统时频域滤波技术受限于线性模型假设，难以处理非平稳、非高斯噪声。近年来，AI与深度学习技术的突破为引力波数据清洗提供了新范式，尤其是基于强化学习的时频域深度滤波器设计，正在重塑引力波探测的噪声抑制框架。

测试测量
2026-01-13

AI 引力波探测
工业控制安全审计的SIEM系统架构设计，分布式流处理引擎的百万级日志秒级响应方案

工业控制系统(ICS)涵盖SCADA、DCS、PLC等核心组件，其安全审计需应对物理安全、网络安全、设备安全等多维度威胁。传统审计方案依赖人工核查与单点工具，存在数据孤岛、响应滞后等问题。SIEM(安全信息和事件管理)系统通过整合多源日志、实时关联分析，成为工业控制安全审计的核心支撑。其核心原理体现在三方面：

工业控制
2026-01-13

工业控制安全审计 SIEM
工业控制设备固件日志的篡改检测：基于哈希链与区块链的日志完整性验证与防抵赖机制

工业控制设备(如PLC、DCS控制器)的固件日志成为记录设备运行状态、安全事件及操作行为的核心数据源。然而，传统日志存储方案存在单点篡改风险，攻击者可通过修改日志掩盖非法操作痕迹，导致安全事件难以溯源。基于哈希链与区块链的日志完整性验证技术，通过密码学算法与分布式共识机制构建防篡改体系，为工业控制设备日志提供可信保障。

工业控制
2026-01-13

工业控制固件日志
强电系统包括什么？如何辨别强电与弱电

在这篇文章中，小编将为大家带来强电的相关报道。如果你对本文即将要讲解的内容存在一定兴趣，不妨继续往下阅读哦。

工业控制
2026-01-13

弱电强电强电系统
基于量子点荧光的光谱分析技术：半导体量子点的单粒子发光特性与重金属检测灵敏度

在环境监测与公共健康领域，重金属污染因其隐蔽性、累积性和不可逆性成为全球性挑战。传统重金属检测方法如原子吸收光谱(AAS)和电感耦合等离子体质谱(ICP-MS)虽具备高精度，但存在设备昂贵、操作复杂、检测周期长等局限。近年来，基于半导体量子点(Quantum Dots, QDs)的荧光光谱分析技术凭借其独特的单粒子发光特性，在重金属检测中展现出超高灵敏度和实时监测能力，成为环境科学领域的研究热点。

测试测量
2026-01-13

光谱分析量子点荧光
基于深度学习的工业CT图像缺陷检测，0.1mm级微裂纹识别与三维重建算法

工业CT(计算机断层扫描)技术通过X射线穿透物体并重建三维结构，已成为航空航天、汽车制造、新能源等领域的关键无损检测手段。然而，传统工业CT图像分析依赖人工判读或阈值分割算法，对0.1mm级微裂纹、气孔等缺陷的识别存在漏检率高、效率低等问题。深度学习技术的引入，尤其是多尺度卷积神经网络(CNN)与三维重建算法的融合，实现了从二维断层图像到三维缺陷模型的自动化、高精度分析，推动了工业检测向智能化、微纳化方向发展。

工业控制
2026-01-13

深度学习缺陷检测工业CT图像
基于用户行为分析（UEBA）的工业控制异常检测：登录频率、操作序列与权限变更的关联规则挖掘

工业控制系统(ICS)作为能源、制造、交通等关键基础设施的核心，其安全性直接关系到国家安全与社会稳定。传统安全防护手段(如防火墙、入侵检测系统)侧重于网络边界防护，难以应对内部人员的误操作或恶意攻击。用户行为分析(User and Entity Behavior Analytics, UEBA)通过挖掘用户行为模式中的异常特征，成为工业控制安全领域的研究热点。本文聚焦登录频率、操作序列与权限变更三大行为维度，探讨基于关联规则挖掘的异常检测方法，实现从单点行为到多维行为模式的智能分析。

工业控制
2026-01-13

工业控制 UEBA

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