摘要 整数分解问题既是历史悠久的数学难题,也是RSA公钥密码体系的核心安全基础.自20世纪80年代RSA密码诞生以来,该问题始终是研究热点,相关成果深刻推动了多个领域的发展.特别是Shor量子分解算法的提出,直接促进了量子计算领域的突破.本文系统梳理了该问题的研究历程与关键技术进展,重点分析量子计算时代下研究路径的转变,并针对2022年中国学者提出的可基于现有量子计算机运行的“量子–经典融合分解算法”,展开原理与加速机制讨论.国际最新研究显示,该技术的分解能力已从初期的48比特(2022年)跃升至100比特(2024年).意大利–德国联合团队通过格基约化理论与张量网络复杂度分析,指出其比特资源与时间复杂度均具有多项式约束特征. 2025年英国学者将量经融合算法应用于格的近似最近向量问题,发现在某些条件下,有五阶的加速,建议重新考虑近期的抗量子密码算法的格的维数.文章最后探讨了该算法对未来信息安全格局的潜在影响.

关键词 整数分解; 量子计算; 量子算法; 量子+经典; 量子Schnorr算法; integer factorization; quantum computing; quantum algorithm; quantum+classical; quantum Schnorr algorithm

摘要 集群系统协同定位技术因其在GPS拒止环境中可大幅提升机器人集群自主性和适应性而受到广泛的关注.本文系统地归纳总结了集群协同定位领域的研究结果,包括集群系统分布式协同定位算法、定位性能表征与优化以及协同定位技术在智能集群系统中的应用.本文重点分析了不同集群协同定位方法各自的优缺点,讨论了基于传感器网络部署和智能体轨迹优化的集群系统定位增强方法,指出了集群协同定位方法在分布式形状控制、协同建图与搜索以及隐式协同等具体任务中的重要作用,阐明了未来值得进一步深入研究的开放性问题.

关键词 集群系统; 分布式协同定位; 拓扑条件; 激励条件; 定位性能; swarm systems; distributed cooperative localization; topology condition; excitation condition; localization performance

摘要 空间认知是大脑对空间环境进行感知、理解并记忆的复杂认知功能.人类与许多动物依赖该功能定位自身位置与规划行动路径.大脑中的众多神经细胞会释放出编码外部环境信息的神经信号,帮助动物在大脑中构建环境的基本空间表征.对这些神经信息的探测,是揭示空间认知神经机制的重要途径.同时,这些信息的编码机制也为导航技术提供了仿生学启示.本文总结了目前报道的空间认知细胞及其协同信息编码的模型机制,并阐述了植入式神经微电极、荧光成像和功能成像等检测技术在脑空间认知研究中的重要作用.此外,我们探讨了该领域在空间导航与认知疾病等方向的创新应用,并对未来的发展前景进行了展望.

关键词 空间认知; 神经信息检测; 微电极阵列; 仿生导航; 认知障碍; spatial cognition; neural|information detection; microelectrode arrays; bioinspired navigation; cognitive disorders

摘要 随着光通信系统向集成化发展,集成稀土掺杂波导放大器因其低噪声、长发光寿命及优异温度稳定性成为研究热点.本文系统综述了集成稀土掺杂波导放大器的最新进展,重点探讨了稀土离子光发射理论、关键技术及其系统应用,阐明了泵浦方式、材料体系及波导设计对增益性能的影响机制.展示了目前集成稀土掺杂波导放大器在高速相干通信、片上飞秒脉冲放大及高能调Q激光输出中的多种应用,展现了在宽带光通信与高功率光子集成系统中的潜力.未来将聚焦于多离子协同掺杂、动态可调谐增益谱及高效片上泵浦技术,进一步推动集成光子器件的性能突破与应用拓展.

关键词 集成光学; 稀土掺杂; 光波导放大器; integrated optics; rare earth doping; waveguide amplifier

摘要 多媒体智能计算是融合人工智能与多媒体计算的交叉学科,核心目标是通过对大规模多媒体数据的智能表征、分析与协同计算,实现多模态数据的深度理解、高效服务.多媒体智能计算面临两个重大挑战:(1)多媒体数据实体规模随时间指数增长,关联组合指数爆炸,因此数据实体关联规模面临呈双重指数增长态势的难题;(2)多媒体数据量指数增长,网络结构异构复杂,用户需求动态并发,导致用户访问媒体所需网络资源随时间指数增长.针对多媒体大数据实体关联规模双重指数增长导致的关联与规律难以发现的难题,本文介绍多媒体大数据关联表征理论与方法的新进展,通过揭示图拓扑空间和向量表征空间的映射规律,发现了图非对称传递性向量化度量的统一数学表达,提出了结构保持的深度关联表征方法,建立了微观局部结构与宏观全局结构融合的图关联表征学习模型,实现了图关联表征学习从浅层到深层、从微观结构到宏观结构的跨越.针对异构网络环境下大规模多媒体内容指数增长与网络资源有限的矛盾难题,本文探究用大数据分析理论解决该难题的多媒体网络资源计算新范式,揭示了媒体内容、用户行为和网络拓扑的相互作用机理,提出了基于用户行为的媒体内容传播预测与大规模网络拓扑模型,建立了大规模多媒体的资源跨域协同计算新理论,实现了网络资源配置从被动固化到主动感知的跨越.研究成果推动多媒体智能从语义驱动到关联驱动、从孤立优化到全局协同的跨越,对公共安全、智慧城市、互联网经济等场景具有重要应用价值.

关键词 多媒体大数据; 跨媒体智能; 多媒体资源计算; 大数据分析; multimedia big data; cross-media intelligence; multimedia computing; big data analytics

摘要 当前,星载SAR(synthetic aperture radar)已成为全天时、全天候、全球对地高分成像观测唯一手段.随着各行业对天基雷达观测能力需求的不断提升,星载SAR成像分辨率与幅宽间的矛盾日益凸显.基于多通道技术发展空时频编码成像成为星载SAR同时获取高分辨率与超大宽带的重要途径.本文围绕多通道星载SAR在空间、时间与频谱编码成像中的系列关键技术,如距离模糊抑制、射频干扰抑制与定位、方位向重构及MIMO回波分离等展开阐述.研究结果表明,这些技术可突破传统体制与技术瓶颈,实现高分宽幅对地观测成像,为未来多通道星载SAR的体制优化设计与应用提供技术支撑.

关键词 星载SAR; 多通道; 空时频编码; 高分宽幅; spaceborne SAR; multichannel; space-time-frequency coding; high-resolution and wide-swath

摘要 随着航天技术的发展,太空目标精细感知在动态监测、形变分析和轨道交会中具有重要作用.极端空间环境下的图像退化、高动态场景及多模态融合问题限制了感知精度和效率.本文聚焦极端空间环境目标精细感知的3个核心问题,包括低质图像增强、目标三维重建和目标姿态估计,分析其研究进展与挑战.针对低质图像增强,本文回顾了去噪、去模糊及超分辨率等领域经典方法,讨论了不同方法应对极端光照、各类噪声等干扰的解决思路和优缺点.针对目标三维重建,结合光学重建与点云配准重建技术,探讨动态场景下的优化策略.针对目标姿态估计,分析了高动态环境下的传感器可靠性及高精度推断方法.本文呈现了领域方法发展时间脉络图、方法分类图及数据库与评价指标表,为极端空间感知研究提供全面总结和参考,讨论了未来需要突破的瓶颈问题,助力极端空间环境精细感知新技术的发展.

关键词 太空感知; 低质图像增强; 三维重建; 姿态估计; 极端环境; space perception; low-quality image enhancement; 3D reconstruction; pose estimation; extreme environments

摘要 近年来,人工智能生成内容(artificial intelligence generated content, AIGC)蓬勃发展,为文学创作、新闻报道、智能对话、音视频生成、艺术创作等应用带来了新的机遇,但同时也引发了伪造信息泛滥的隐患,对国家、社会和个人造成潜在威胁,针对这种技术滥用的检测与防范逐渐成为研究热点.本文首先介绍了AIGC伪造技术,从局部伪造和整体生成两个方面介绍了基于一般生成模型的内容生成技术.此外,本文根据生成模态种类的不同梳理归纳了目前基于大模型的整体内容生成技术.然后,从被动检测和主动防御两个维度出发,系统地归纳、分析并比较了当前主流的AIGC伪造取证方法.针对被动检测技术,从图像、视频、音频和文本角度介绍了单模态伪造检测方法,从基于视觉–音频信息和基于视觉–文本信息两个角度介绍了多模态伪造检测方法.针对主动防御技术,从主动干扰技术和主动水印技术两个类别详细介绍和探讨了伪造防御方法.最后,进一步讨论了AIGC伪造内容被动检测和主动防御面临的挑战和发展方向.

关键词 深度伪造; 视频换脸; AIGC; 被动检测; 伪造检测; 主动防御; deepfake; video face swap; passive detection; forgery detection; proactive protection