本发明涉及果蔬检测设备技术领域，公开了一种便携式果蔬内部腐烂变质检测装置及其检测方法，包括：箱体，在所述箱体的内部构造有容纳空间；设置在所述容纳空间中并用于照射待测果蔬的光照结构；设置在所述箱体的内部并能够沿所述箱体的纵向进行上下往复运动的果蔬支撑结构；设置在所述箱体的内部并位于所述果蔬支撑结构的下方的光谱传导器件，用于传导待测果蔬中的光谱信号；设置

近日，上海交通大学电子系义理林教授课题组基于智能锁模算法、时间拉伸技术和实时高速电路建立的实时光谱分析控制平台，实现了锁模激光器输出飞秒脉冲的实时光谱调控，对飞秒激光器的设计具有重要的应用价值。相关成果以“Intelligent control of mode-locked femtosecond pulses by time-stretch-assisted real-time spectral analysis”为题目于2020年1月发表于国际光学顶尖期刊《Light: Science & Applications》（中科院长春光机所与Nature出版集团合办期刊），并入选为封面文章，在“News & Views”栏目被专门评述。博士生蒲国庆为第一作者，义理林教授为通信作者。 图说：期刊封面文章 飞秒尺度（1E-15秒）脉冲对应着原子分子、材料、生物蛋白、化学反应等丰富物质体系的众多超快过程，有着广泛而重要的应用。锁模激光器作为产生飞秒脉冲的重要基础研究工具，在物理、化学、生物、材料、信息科学等领域都有广泛的应用。飞秒锁模激光器自上世纪六十年代发明以来，与其相关的研究分别于1999，2005，2018年获得过诺贝尔奖。 随着超快光学的快速发展，越来越多的前沿应用需要对飞秒脉冲的时域和光谱进行精细控制。由于飞秒脉冲的产生涉及非常复杂的非线性和色散传输效应，达到特定脉冲状态的稳态输出需要对激光器多个参数在高维空间进行优化，传统基于激光器光学设计和优化的方法已被证明难以精确实现。 通过对飞秒脉冲状态进行智能识别，结合智能算法对激光器多参数进行全局优化，有望获得理想的飞秒脉冲输出，但其主要挑战在于飞秒脉冲难以实时精确识别。低速时域采样无法识别飞秒脉冲宽度和形状，光谱仪虽可识别飞秒脉冲积分光谱但无法识别其瞬时光谱，因此传统方法都无法做到实时控制飞秒脉冲精确锁模状态。为了解决这一难题，义理林教授课题组提出在锁模控制环内引入时间拉伸-色散傅里叶变换（TS-DFT）技术，通过时域到光谱的转换，采用低速时域采样即可识别飞秒脉冲对应的瞬时光谱宽度和形状。结合智能控制算法，实现了以1.4nm为精度对飞秒脉冲光谱宽带从10nm到40nm进行可编程控制，光谱形状可编程为高斯型或三角形等。这是本领域首次实现飞秒锁模脉冲光谱宽度和形状高精度实时编程控制，解决了飞秒锁模脉冲锁模状态无法精确调控的难题。 基于实时的光谱控制，该研究还展示了从窄谱锁模态至宽谱锁模态以及从三角形光谱脉冲态至宽谱锁模态的演变过程，发现两者动力学过程具有相似性，提出了目标锁模状态可能决定中间动力学过程的猜想，为人们进一步探索锁模激光器内部机理提供新视角。 图说：基于快速光谱分析的飞秒锁模脉冲智能控制 非线性光学著名专家John Dudley教授（欧洲物理学会主席，IEEE/OSA Fellow）在《Light: Science & Applications》的“News & Views”栏目撰文介绍此项工作，认为本工作极具创新性，开拓了研究锁模动力学新的可能性，很可能应用于多种锁模光纤激光器中。 义理林教授课题组过去六年来一直致力于解决飞秒锁模激光器的智能控制问题，2019年发表在光学领域顶级期刊《Optica》的“智能锁模激光器”成果入选美国光学学会旗下新闻杂志《Optics & Photonics News》2019年光学年度进展“Optics in 2019”。该方向工作部分得到国家自然科学基金（61575122）的支持。《Light: Science & Applications》论文全文https://www.nature.com/articles/s41377-020-0251-x《Light: Science & Applications》“New & Views”评述论文https://www.nature.com/articles/s41377-020-0270-7

近日，北京联通在通州城区的居民区场景率先完成华为最新一代MetaAAU产品64T64RMetaAAU商用试点。

用次氧化锌粉浆液吸收治理低浓度 SO 2 烟气，同时实现次氧化锌粉中伴生有价组元的耦合提取；采用亚硫酸锌浆液的催化氧化方法，同时实现了浆液中 F、Cl 离子的耦合共沉淀；优化创新了高砷含氟、氯物料的硫酸化焙烧脱砷/脱氟/脱氯技术，实现了砷/氟/氯的协同治理；优化创新了铟的富集、提取技术，形成绿色、高效的次氧化锌粉深度治理低浓度 SO 2 烟气耦合提取有价组元新技术。

研究团队全面对比了现有的河流障碍物检测方法（记录、计数和分类），包括实地调查、建模模拟、自动化检测等。研究表明，不完整的障碍物数据库，特别是当大量的小型障碍物数据缺乏时，会导致水资源管理不可靠和低效的生态修复效率。

本发明提供了一种基于电流检测及压电介质的宽频空间电场探测头、其检测电路及其探测方法，涉及电场探测技术领域。探测头包括压电介质，配置在压电介质上下表面的上电极板和下电极板，设置在上电极板上方的半圆形电极；半圆形电极与上电极板通过导电介质连接，半圆形电极与下电极板通过绝缘介质支撑相连；上下电极板各自设有一个可变电容基板，两个可变电容基板在压电介质的一侧弯折后表面附有导电层；两个导电层在一侧以预定间隙平行排布，其投影面的重叠面积可在预定范围内变化，形成一个可变电容，可变电容连接外部的检测电路。本发明利用压电介质形变产生可变电容，利用双电流差分回路进行检测，从而反映空间电场大小，功耗低、适用性好。

为了消除传统图像描述深层模型中图像与文本间的虚假关联，该论文引入因果图外部知识，通过揭示视觉域与语言域混淆机理，在目标检测和描述生成中同时进行因果干预，阻断图像视觉特征与描述文本之间的后门路径。

本发明提出一种基于多智能体强化学习的运输车路径优化方法，该方法涉及智能优化技术领域，  我国AGV每年新增装机量自2010年起迅速增长，自2013年起年同比增速维持在50%以上。目前AGV产品主要集中于中低端市场，产品功能比较单一。而一些大型汽车、家电企业希望通过获得AGV系统和整机产品的相关技术，自己实现AGV产品的定制化生产。在此背景下，从AGV制造商的角度来说，要从国内严重同质化的中低端AGV产品中脱颖而出，从软件系统上提供先进的路径规划方法，并且在未来不断升级，未尝不是一种提升产品服务质量、赢得客户青睐的做法。随着硬件性能的提高和计算技术的发展，系统仿真得以在越来越短的时间之内完成，以每辆AGV为单位进行微观系统仿真可以更好地反映AGV之间的相互影响。而强化学习方法作为一种利用交互和反馈进行策略优化的机器学习方法，正好可以利用AGV交互的数据为每辆AGV规划路径，使总的生产效率或搬运效率最高,从而降低物料搬运的成本。