无人机自组网（UANET）可通过多跳转发增大通信范围，其中路由算法承担数据包传输路径规划的任务。针对高动态网络下，无人机定位偏差带来的定向天线波束对不准所造成的增益衰减问题，提出一种基于链路质量预测的蚁群路由算法（LQP-ACO）。该算法利用双向门控循环单元-全连接神经网络（BiGRU-FCNN）预测无人机节点之间的链路质量，然后根据预测的链路质量，利用蚁群算法寻找最优的2条路径进行业务数据传输。仿真结果表明，提出的路由算法相较于传统的Dijkstra算法，在随机路点（RWP）及随机游走（RW）移动模型下，丢包率分别降低了2.75%、4.5%。

含水量对化学和制药颗粒产品的属性(例如稳定性和可压缩性)具有重要影响。传统的流化床干燥过程水分检测是采用传统仪表检测过程中的湿度、温度等表征变量进而推测水分含量，这种方法常存在检测不准确、具有滞后性等，已经很难满足现代生产的需求。近红外(NIR)光谱作为一种新型传感器技术可以从分子层面获取过程信息，操作简单，分析速度快，无需对样本预处理等优点被广泛应用于很多领域。目前NIR光谱分析方法主要基于采集样本做离线检测，难以体现生产过程的实时状态。多数情况下采集的NIR光谱的吸收峰严重重叠，导致NIR 光谱的有效信息被各种噪声掩盖。需要采用合适的分析工具进行近红外数据分析和有效信息的提取。传统的算法模型多采用线性或单模型方法，难以有效解决NIR光谱有效信息提取。采用批次颗粒流化床干燥（FBD)过程为检测对象，将近红外光谱应用于流化床制粒干燥过程中，联合XGBoost算法建立颗粒含水量在线测量模型。通过白鲸优化算法获得了模型的最佳参数，进而通过真实的流化床干燥实验验证了该方法的有效性。验证实验中，选取包括水分特征峰且信号较为稳定的波数（4 798～9 423 cm^-1）进行建模。采集的4个批次数据中3个独立批次数据作为训练集来训练模型，第4个批次数据用于测试模型。以均方根误差（RMSE）和决定系数(R²）两个指标评价对建立的模型并进行评估，结果表明优化后的XGBoost模型在各项指标上表现优于PLS和BP-ANN算法建立的模型。所提出的基于近红外光谱和XGBoost的水分含量在线检测模型为流化床干燥过程水分含量的在线检测提供了新思路。

随着我国青少年近视问题呈现低龄化、重度化趋势，近视防控已成为关系民族复兴、国家发展的重要事业。提升近视防控成效需要科普宣讲助力，因此急需一批既具有眼健康专业知识又能进行科普宣讲的近视防控人才。通过“一基础、二加强、三提升”三步走，在大学生中成立近视防控科普宣讲团，探索培养具有科普宣讲能力的高素质近视防控人才的新型育人模式。

Optical fibers are typically used in telecommunications services for data transmission, where the use of fiber tags is essential to distinguish between the different transmission fibers or channels and thus ensure the working functionality of the communication system. Traditional physical entity marking methods for fiber labeling are bulky, easily confused, and, most importantly, the label information can be accessed easily by all potential users. This work proposes an encrypted optical fiber tag based on an encoded fiber Bragg grating (FBG) array that is fabricated using a point-by-point femtosecond laser pulse chain inscription method. Gratings with different resonant wavelengths and reflectivities are realized by adjusting the grating period and the refractive index modulations. It is demonstrated that a binary data sequence carried by a fiber tag can be inscribed into the fiber core in the form of an FBG array, and the tag data can be encrypted through appropriate design of the spatial distributions of the FBGs with various reflection wavelengths and reflectivities. The proposed fiber tag technology can be used for applications in port identification, encrypted data storage, and transmission in fiber networks.