的决策层。在训练过程中，人类驾驶员对RL智能体进行实时监督，当其学习状态不合理时，利用人类引导决策代替机器决策，以此辅助学习过程。然后，将决策指令输出给控制层，使用模型预测控制

Learning，ML)技术正在彻底改变我们生活的许多方面。然而，在基于云计算的中心化机器学习架构下，海量数据通常需要被上传至云服务器进行集中式处理，因此易引发数据在网络传输过程中潜在的安全问题。

摘要当前光学和智能的主要研究场景在空气和真空中，而在占自然界很大比例的各类水体中的研究却未成体系。事实上，江河湖海之中，云雾雨雪之时也都是光学和智能的重要赛道，有着极多的应用和潜力。例如，光学成像是智能视觉的数据源头，光与物质的相互作用机理是成像的本质，更是视觉研究的根基。近年来，光学研究在水体中的需求日渐突出，为涉水视觉等很多智能应用带来了新的机遇和挑战。作为“涉水光学”的提出者和践行者，李学龙教授在《中国科学：信息科学》撰写了57页约五万字的长文

Mbit/s。实验结果本文所提出的优化方法在UVLC实验平台上进行了验证。所使用的UVLC发射器件为蓝光LED，工作偏置电流为160

最新录用了由深圳市大数据研究院朱光旭博士担任第一作者、香港中文大学（深圳）许杰、崔曙光教授共同担任通信作者的综述文章“Pushing

峰值功率受限光通信系统的灵活离散多音信号优化◆

发表观点文章，首次揭示了在极低时延条件下MIMO无线传输存在的信道容量崩塌效应。文章基于空时互换原理，提出空时二维信道编码技术以实现6G极致连接，并对其发展前景进行了展望。You

受雷达观测角度、电磁频率和目标姿态等多种因素影响，飞鸟目标的回波功率通常表现为随机不规律的起伏，导致目标量测易丢失而出现航迹中断。(2)

随着越来越多的车辆安装了无线接口，车联网成为了无线泛在互联的重要部分。这也导致无线网络的网络规模、覆盖范围和密度持续增长，同时网络拓扑、信道状态和业务需求等在快速变化。在大数据驱动下，业界普遍认为机器学习或深度学习技术将能解决传统最优化理论无法解决的通信和组网难题。由于车联网是动态变化、空时域具有强耦合性的大规模无线网络，机器学习或深度学习技术如何应用于车联网中是个复杂的问题。特征提取是一种可以减少输入、简化数据驱动的学习过程、提高效率的有效手段。如，提取并构建车载的移动性模型表征共享不同城市间的特征，可以避免海量原始数据的处理和传输，能显著减少通信带宽需求、增强学习结果的泛化性和保护隐私。Science

范式是科学共同体的世界观和方法论，本质上体现为理论体系和框架，在该体系框架内的理论、法则、定律具有普适性。信息网络发展范式是网络科学的理论基础和实践规范，将范式研究实践于网络领域具有重要的价值。Science

光网络作为信息基础设施宽带化的基石，正朝着动态、可靠、智能的方向演进。光网络规模、容量和光层设备十分庞大，一旦发生故障影响面极大，海量数据丢失、大型计算中断，核心信息传递受阻，无论政企、金融、科教、交通、制造业等，还是个人用户，都将遭受巨大损失。因此，保障大规模光网络的安全可靠运行意义重大。近年来，以各类机器学习算法为代表的人工智能技术被应用于光网络故障管理中，得到了学术界和工业界的广泛关注，而基于机器学习的光网络故障管理技术可以有效防范故障发生，加快故障定位和网络恢复，从而保证网络健康稳定运行，目前已成为智能光网络研究领域中的前沿热点。Science

ImageNet100/1000上进行了大量实验。图4汇报了在不同的基准设定下，各个算法的准确率随类别数目的增加的变化曲线，表1汇报了在10阶段CIFAR100上各个算法的准确率数值变化。图4

模态是指一种信息来源或形态，人类可以通过各种模态信息，从多个角度感知世界。随着对地观测技术蓬勃发展，已实现通过全色、多光谱、合成孔径雷达等多体制传感器开展对地观测。多模态遥感图像解译已日渐成为一个研究热点，并逐步应用于城市规划、灾害监测、国土资源普查等多个领域。图1

子空间干扰下宽带雷达目标斜对称自适应检测方法◆

8，其中任意一个散射系数的取值范围是[0，1]。本文假设整个成像区域的位置是已知的，但是不知道散射体具体处于哪个位置。本文的设备检测误差用误包率(packet

研究意义自主着陆是无人机最基本、最关键的功能，与各种民用和军事任务密切相关，如搜索救援、物流配送和紧急着陆等。但由于近地情况极为复杂，这项任务往往伴随着很大的风险。尤其当无人机在非合作环境下自主着陆时，其核心难题是于如何选择安全的着陆地点。目前大多数解决方案是寻找平坦的地面作为着陆点，使用机载传感器进行深度估计，例如单目摄像机、双目摄像机或超声波雷达，以获得地面和无人机之间的相对距离，进一步计算出地形的倾斜度和颠簸程度；还有研究通过单应性估计或深度学习方法直接检测地面的水平区域。然而这些研究的主要问题是，由于缺乏可靠的测距传感器和鲁棒算法，这些方法无法自我评估和纠正其结果，从而导致在不熟悉的环境中泛化能力差，甚至导致无人机坠毁。更重要的是，仅仅根据地形平坦性会导致无人机选择错误的着陆地点（如平静的湖泊）或降落在次优地点（如有不明显石头的草地或建筑物的屋顶）。本文工作在本文中，我们提出了一个可靠的多传感器系统和鲁棒的地形理解模型，该模型可以同时推断地面的平坦度和安全性，以克服过往研究中的问题，如图1所示。具体而言，我们构建了一个配备轻型高精度双目视觉与激光雷达系统的无人机平台，提出了一个名为TerrainNet的模型，通过同时执行深度补全和弱监督语义分割，从形态学和语义两方面实现对地形的全面理解。在模型推理阶段，我们的模型能够自我评估预测深度图的准确性，并动态选择激光雷达的积累时间，从而自适应地平衡模型的精度和速度，确保准确的深度估计。该功能大大提高了模型的鲁棒性，并确保无人机能够在完全未知的环境中安全着陆。为了训练该模型，利用我们的无人机平台收集了一个新的低空航拍图像数据集，其中包含约30000张自动稀疏标注的深度图和3000张手动标注的语义分割图。在这个数据集上，我们验证了TerrainNet可以有效地同时学习两个任务，即使数据量不平衡，也比单独学习每个任务效果更优。使用精心设计的网络结构、损失函数和多任务学习范式，我们的模型取得了比现有基于深度估计的着陆方法更好的效果。我们的着陆点选择方法经过验证，能够在不同复杂环境下成功找到安全区域，准确率高达98%。此外，我们在真实无人机上进行了完整的自主着陆实验，验证了我们整体着陆策略的有效性和鲁棒性。本文的贡献如下：(1)

GHz。天线采用了射频多层PCB工艺技术，一体化实现了电源、逻辑控制、射频馈电等电路与堆叠贴片天线的高密度集成。基于硅基65nm

抗干扰的集成量子秘钥分发系统SCIS集成电路、光电子和量子学科文章合辑《中国科学：信息科学》|

可以处理任何高维数据集，其噪声和通信成本并不会因高维而大幅增加。因此，可以保持高数据效用，同时以低通信成本提供强大的隐私保护。SamPrivSyn

Moco方法，场景中心目标聚焦良好，场景边缘目标存在严重散焦；基于NCS的自聚焦方法可以提升场景右端边缘的聚焦效果，场景左端边缘存在散焦；所提方法对整个场景的聚焦效果较好。图3

通过对上述绑定的有效解耦与动态关联，将互联网的工作模式由“业务被动适应网络”转变为“网络主动适配业务”，旨在为不同类别用户按需提供高效、差异化与可定制化的网络通信服务。Science

图5-6绘制了平均可达速率随传输信噪比变化.图7绘制了平均可达速率随角度扩展的变化.图8显示所提算法的能量效率明显高于传统混合预编码的能量效率.下图显示了对多用户预编码场景进行仿真实验的结果.

10.1360/SSI-2022-0186.(扫描二维码，免费下载全文PDF)本文内容可能会与最终出版文章有微小差异，点击下方阅读原文按钮，快速获取文章最新版本。《中国科学：信息科学》|

技术能够显著提升无线通信系统的能量效率和频谱效率，其关键前提是获取精确的信道状态信息。然而导频复用造成的导频污染问题严重影响信道估计精度，成为制约大规模MIMO

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ABP方法明显提升中后部的关系词的性能.本文内容可能会与最终出版文章有微小差异，点击下方阅读原文按钮，快速获取文章最新版本。《中国科学：信息科学》|

进一步验证了本方法在建筑物分割和多级变化检测两个任务中的有效性.本文内容可能会与最终出版文章有微小差异，点击下方阅读原文按钮，快速获取文章最新版本。《中国科学：信息科学》|

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Linear-quadratic

驱动的光通信专题本文内容可能会与最终出版文章有微小差异，点击下方阅读原文按钮，快速获取文章最新版本。《中国科学：信息科学》|

验证了所提出的智能架构可以实现知识的生成和任务的自主执行.本文内容可能会与最终出版文章有微小差异，点击下方阅读原文按钮，快速获取文章最新版本。《中国科学：信息科学》|

物联网场景下基于联邦学习的纹理表示问题、基于机器学习网络入侵系统的后门攻击问题、基于机器学习的电磁频率指纹认证问题、基于深度强化学习的网络探测攻击防御问题、基于随机平滑的补丁攻击可验证防御问题.

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教授英国皇家工程院院士相关阅读SCIS集成电路、光电子和量子学科文章合辑中科院前沿论坛综述：集成电路与光电芯片发展战略研究量子信息专题

因此成为近年来的研究热点.长春光机所王立军院士团队近期在《中国科学：信息科学》中英文版发表了综述文章“宽调谐窄线宽外腔半导体激光器研究进展”（Advances

利用杂波协方差矩阵斜对称信息，求解未知参数在零假设下的最大似然估计，通过Fisher信息矩阵分块求逆，构建了距离扩展目标Rao斜对称自适应检测器，实现了对不同强度干扰信号的有效抑制；(2)

10.1007/s11432-022-3509-6研究意义量子通信网络是当前量子科技发展的一个重要方向。在量子通信网络中，网络用户能够实现量子通信。量子密钥分发

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院士中国科学技术大学中科院量子信息重点实验室本文内容可能会与最终出版文章有微小差异，点击下方阅读原文按钮，快速获取文章最新版本。《中国科学：信息科学》|

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这种对比反差恰好说明了提出方法中虚拟探索的可靠性.本文内容可能会与最终出版文章有微小差异，点击下方阅读原文按钮，快速获取文章最新版本。《中国科学：信息科学》|

进而也保证了无人机着舰飞行控制策略的有效性.本文内容可能会与最终出版文章有微小差异，点击下方阅读原文按钮，快速获取文章最新版本。《中国科学：信息科学》|

Transformation

实验结果证明了本文针对仿猎鹰扑翼飞行器设计的自主飞行控制系统的可行性和良好性能.本文内容可能会与最终出版文章有微小差异，点击下方阅读原文按钮，快速获取文章最新版本。《中国科学：信息科学》|

特邀英国帝国理工学院的凌聪教授，担任通信作者撰写了综述文章，发表在2022年第62卷第1期。

10.1007/s11432-021-3416-y

通过统计分析莲叶展开法搜索点分配、基于RRT*的距离矩阵计算以及和声搜索算法求解TSP的运算时长和运算结果指标,

高可靠低时延短报文业务普遍存在于大规模物联网、空天地一体化网络等新型通信系统。如何在有限码长约束下，在纠错能力与时间复杂度之间实现最佳折中，是当前信道编码领域的热点和难点问题。香农奖得主、极化码发明者Erdal

太赫兹波兼具光子与电磁波的双重属性，在6G通信、医学成像、空间探索、物质分析等领域有广阔的应用前景。然而，相对于其他电磁波而言，太赫兹波的产生和探测也更困难，以至于控制太赫兹波并不容易。光学超表面是一种通过控制光的各种物理特性(包括频率、偏振、振幅、相位、轨道角动量和自旋角动量等)在空间域操纵光信息的新型器件，是现代微纳光子学研究的重要课题之一。光学超表面的快速发展有效提升了人们对太赫兹波的操控能力。近年来，通过优化结构设计和空间布局，研究者提出了空间交织超表面。它们可以被视为两个或更多超表面的集合。空间交织超表面可以保持在空间交织之前的超表面的原始功能，也可诱导相消或相长干涉以生成新功能。因此，在偏振、相位、轨道角动量、自旋角动量和波的多重物理性质方面，空间交织超表面可能具有比普通超表面更强大的光操纵能力。Science