阐述了二次离子质谱（SIMS）与原子探针层析（APT）的工作原理及仪器研制现状，分析了二者在金属、半导体、生物、地质等领域的应用：SIMS可实现痕量组分表征与界面偏聚分析，在半导体杂质检测、失效分析、地质定年与示踪及生物分子成像等方面发挥核心作用；APT能完成材料成分与空间分布的原子级解析，为金属强化机制、半导体掺杂分布、生物矿化及纳米地球化学等研究提供关键支撑。总结了相关标准的制定情况，展望了未来发展趋势，包括仪器向更高灵敏度与分辨率突破、探索新型离子源及原位分析技术，与人工智能融合实现智能化数据处理，以及持续完善标准体系。这些技术将进一步推动先进材料、生命科学、地球科学等前沿领域的发展。
现有基于机器视觉技术的集料级配检测方法主要依据集料尺寸信息进行级配分析，但尺寸信息无法直接反映集料质量，进而导致级配检测误差较大。针对这一问题，提出一种基于形状特征张量的集料级配检测方法。该方法提取集料二维图像尺寸特征及形状特征，依据尺寸特征锚定集料颗粒区间概率分布，同时基于形状特征构建形状特征张量，并借助卷积神经网络预测集料颗粒形状因子；结合集料区间概率分布与形状因子，实现集料颗粒数量向等效球体数量的转换；最终将等效球体数量作为基于贝叶斯统计推断的马尔科夫链蒙特卡洛算法输入数据，得到集料级配检测结果。经实验验证，该方法级配检测绝对误差在±2.5%范围内，满足实际工程现场检测绝对误差±5%的要求，且综合表现优于仅利用尺寸特征的集料级配检测方法。
航空发动机部件在高温环境下因机械问题而引起失配异位导致运行失常，严重影响飞行安全。为实现对恶劣环境下发动机刚性曲面轴的运行状态进行监测，提出了一种基于阻抗匹配和电涡流效应的刚性曲面轴径向位移无线测量方法，利用丝网印刷和高温烧结工艺实现传感器探头的制备，位移信号通过探头与刚性曲面轴之间的电磁耦合进行无线传输到网络分析仪，位移量的变化导致S 11（回波损耗）的变化。测试结果表明，常温条件下在0~15 mm位移范围内位移量与S 11严格单调，验证了该方法在刚性曲面轴位移无线测量的可行性；在200 ℃高温环境下，位移传感器的分辨率可达10 µm，最大重复性误差为1.16%和最大相对误差为1.19%。
三维重建是微创手术精准医疗的关键基础，但腔内纹理匮乏、光照不足等问题，严重影响特征匹配这一核心环节，为此，提出一种基于层次结构强化的特征点匹配方法。首先，设计集成多尺度注意力机制的C-SuperPoint特征提取模型，通过融合多尺度信息增强弱纹理区域检测能力，实验表明其特征点提取数量相较原算法平均提升33.70%；其次，构建基于Transformer架构的P-LightGlue特征匹配算法，先通过粗匹配确定特征点对应关系，再利用渐进一致性采样模块筛选误匹配并拟合模型，实现高精度匹配。多数据集验证显示，P-LightGlue匹配准确率最高达98.72%，最小平均匹配误差仅1.065 1像素，结果证实，C-SuperPoint 可有效提升特征提取效果，P-LightGlue则显著提高了微创手术图像处理的精度与可靠性。
为提高国产海洋温度传感器的测量水平，基于自研海洋温度传感器，开展海洋温度传感器动态温度测量误差及修正方法研究。对自研海洋温度传感器进行稳定性测试和静态水浴精确校准，扩展不确定度为0.93 mK（k = 2）。利用大型高稳定性恒温槽模拟海试工况，分别在5、35 ℃进行动态温度测量实验。结果表明，海洋温度传感器下抛时，测温电路温度变化导致测量温度与实际温度出现偏差，最大偏差近0.40 mK。通过对测温电路温度补偿，可以有效提高测温电路的测量稳定性。研究成果可为国产高精度海洋温度传感器的技术迭代提供关键支撑。
计量实验室低温校准系统中采用比较法的恒温设备常以低温流体为冷源，此类恒温器有低温流体消耗量大、单次维持恒温时间短且不便于非固定场所使用等缺陷，运行成本高且无法满足工业生产中对温度计快速、连续校准的需求。为此，提出了一种以小型脉冲管制冷机为冷源的低温恒温系统系统，建立传热和控制模型实现PID参数的快速评判，采用阱式恒温结构优化系统绝热性能，可实现90～290 K宽温区连续控温，系统温度波动度优于±0.030 K/30 min，径向温度均匀性优于0.010 K，满足常规工业级低温温度传感器200 K以下温度区间的量值溯源需求。
针对现有基于机器学习的超声流量计使用中检验模型存在建模样本量大、测试周期长、效率偏低的问题，基于国家城镇燃气流量标准装置（不确定度 0.26%，k=2）的实验数据，构建了不同样本量下的反向传播（BP）神经网络与随机森林模型。采用算术平均法将初始样本集（时间间隔 6 s/30 s）减半构建小样本集，对比分析表明，小样本量下2种模型的预测性能（以R²和均方根误差为评价指标）均低于初始样本量模型，且BP神经网络整体表现更优。为提升小样本模型性能，采用 ReliefF、递归特征消除（RFE）、随机森林特征3种算法进行优化，结果显示随机森林特征算法优化效果最佳，各流量点预测准确度最高提升48.65%（884 m³/h流量点）。优化后的小样本模型保留9~14个关键特征，其预测性能与初始样本量模型相当，且建模效率显著提升。现场应用验证表明，该模型预测示值误差稳定在±1%以内，可满足天然气输气站超声流量计使用中检验需求。
设计了一种工业机器人运行状态监测系统，该系统利用关节监测装置采集机器人关节运行的音频信号。针对音频信号的异常分析问题，提出了一种SVMD_IBWO_MCKD方法。首先，利用逐次变分模态分解（SVMD）方法将音频信号分解生成多个本征模态函数（IMFs），并通过高斯加权峭度指标筛选出最优IMF；其次，利用改进白鲸优化（IBWO）算法自适应选择最大相关峭度解卷积（MCKD）的参数T、M和L，对筛选出的最优IMF进行MCKD处理；最后，通过包络谱提取工业机器人关节音频信号中的故障特征。实验结果表明：BWO_MCKD 与 WOA_MCKD 方法均未能提取到有效倍频，SSA_MCKD 方法仅能提取到 3 倍频分量；相比之下，SVMD_IBWO_MCKD方法能够有效地提取到关节音频信号中周期故障频率的4倍频。
通过分析宽带声学多普勒流速剖面仪的对流和对底两种工作模式的波束照射区域，采用单位混响体积和单位混响面积替代区域内的散射体，基于混响理论预报模型生成仿真回波声强度，并结合声散射理论分别给出水层散射回波模型和对底散射回波模型的解析式。相较用散射体散射信号叠加的建模方法，该模型用混响体积去代替该区域内所有散射体，大幅减少计算量；同时能准确地预报回波强度，且解析式可直观体现实际环境参数对模型影响，使生成信号更贴近实际情况。设定与实验场地一致的环境参数，模型生成仿真回波信号与实际采集信号对比，在回波强度、概率统计结果以及时域波形上均有良好的一致性。水层散射回波强度预报相对误差<4%，对底散射回波绝对误差<3 dB；仿真回波信号瞬时值和包络分别满足高斯分布和瑞利分布。为验证模型模拟流速准确性与稳定性，重复生成回波信号反复解算多普勒频偏，结果表明相对误差<0.5%，方差<0.7 mm²/s²；同时在不同信噪比下重复验证，明确模型的信噪比适用范围>9 dB场景。
在自由场比较法校准水听器灵敏度的基础上，提出一种适用于原位校准的标准声源法，该方法可在环境补偿的基础上实现阵元灵敏度的校准，从而获得更适应当前环境条件下的灵敏度，相较于实验室校准具有更高的环境适应性和实用性。以15阵元垂直线列阵为实验对象，进行了湖上实验并对标准声源法进行验证，结果表明：该方法与在实验室条件下采用自由场比较法所得的阵元灵敏度级差异多数在±0.8 dB内，最大不超过±1.2 dB，二者具有较高的一致性。分析测量不确定度的主要来源并对其进行评定，最终得到扩展不确定度U=1.65 dB （k=2）。
针对水下多源噪声干扰、动态介质吸收与三维声传播路径畸变对水下无线传感器网络节点定位准确度的不利影响，提出了一种双级接收信号强度指示（RSSI）滤波驱动的水下节点自适应定位（ALAUN-DSRF）算法。首先，设计一种双级滤波架构，用于系统解决复杂海洋环境中异常值与非高斯噪声对RSSI数据质量的干扰；然后，根据修正后的数据与环境参数，基于牛顿迭代法提出水下节点测距优化方法改善水声传播距离估计准确度；最后，将高准确度测距模型与空间运动模型深度融合，设计环境-运动联合自适应无迹卡尔曼节点定位算法，实现动态追踪节点运动状态。实验结果表明：所提ALAUN-DSRF在模拟的动态海洋环境中与传统方法相比，三维定位最低准确度提升率为18.89%~45.65%。
电能质量扰动信号的重要信息在噪声环境下容易被掩盖。为解决去除噪声后信号不平滑及特征信息丢失等问题，提出了1种基于正交匹配追踪（OMP）的改进块匹配和三维滤波（BM3D）的电能质量扰动信号去噪方法。该方法首先通过块匹配操作对含噪信号进行预处理，以获得预备块及其相似的匹配块。随后，在离散余弦变换（DCT）域中，利用OMP算法对这些相似匹配块进行迭代处理，选择与当前残差最相关的特征以逼近最优解，从而提取最相关稀疏系数并有效滤除噪声。最后，将处理后的相似匹配块进行重新整合，得到最终去噪信号。实验结果表明，相比于传统方法所提方法能够显著提升电能质量扰动信号信噪比，大幅降低测量均方误差，并将突变点处的幅值误差降低至0.4%。因此，所提方法在保持去噪信号光滑性的同时能有效保留原始特征信息，从而提升了电能质量扰动信号识别和检测的准确性。
Shapelet用于时间序列特征提取时，子序列的发现过程耗时较长，候选子序列的长度范围难以确定，需要涉及大量的计算和比较，提出一种基于多尺度极值点峰距和改进Shapelet的分类方法。包络峭度作为适应度函数，通过黑翅鸢优化算法对特征模态分解进行参数寻优，将扰动信号分解为多个模态分量，利用排列组合熵进行模态优化筛选，得到多个尺度的IMF极值点峰距，求得最佳的子序列长度范围；然后改进了Shapelet方法，通过子序列块、多损失函数和欧氏距离初始化权重的改进，可直接学习接近最优的子序列片段，从而实现快速分类。利用电能质量扰动仿真信号和多工况轴承信号对所提出的方法进行了验证，对16种仿真环境下的电能质量扰动识别准确率达98.75%，对多工况轴承数据集的分类准确率也高达98.00%，表明所提算法能够快速、准确地进行信号分类识别。
脉冲驱动型交流量子电压超导芯片是约瑟夫森任意波形合成系统（JAWS）的核心器件，其关键技术之一是采用锥形共面波导以保证电流脉冲激励的均匀性，提高结阵抗干扰能力。然而制造过程中引入的层制备尺寸误差Δ和层间横向对准误差δ两种工艺误差导致锥形共面波导实际特征阻抗偏离设计值，影响锥形共面波导的实际工作效果。为量化工艺误差对锥形波导特征阻抗偏移的影响程度，进行了基于三维全波电磁场求解器的特征阻抗仿真。结果表明，波导尾端对工艺误差较敏感；WR层制备尺寸误差Δ WR对特征阻抗偏移影响强于BE层制备尺寸误差Δ BE与δ，最大可超过1.5 Ω；锥形波导特征阻抗随Δ的变化关系近似线性，而与δ呈二次函数关系。
不含氟元素的阴离子表面活性剂十二烷基硫酸钠（SDS）和两性离子表面活性剂椰油酰胺丙基甜菜碱（CAPB）在日化行业应用广泛、价格适中，复配后适合应用于泡沫灭火剂中。实验测定了2种表面活性剂以不同摩尔比复配后体系的表面张力、临界胶束浓度（CMC）和泡沫性能，并结合热力学模型讨论了2种表面活性剂之间的相互作用机制。结果表明，SDS与CAPB的复配体系表现出显著的协同效应，实验测得的CMC均显著低于理想混合模型预测值，且相互作用参数为负值、活度系数小于1，证实了二者在混合胶束中的相互吸引作用。在泡沫性能方面，复配显著增强了泡沫的稳定性，特别是在CAPB摩尔分数为0.3时，泡沫的50%析液时间最长、综合性能最佳。
基于浓度监测的大气CO2排放量反演方法包含高阶非线性项和多变量耦合关系，其复杂性导致传统的测量不确定度评定与表示方法GUM难以对反演结果不确定度进行有效评定。为解决这一问题，基于后验排放量与网格后验通量间的量化关系建立测量模型，结合网格后验通量的联合分布，采用蒙特卡洛法实现对CO2排放量的不确定度评定。以2023年8月份郑州市为案例的实验结果表明，与传统清单法相比，大气反演法所得到模拟浓度在反演站点和验证站点与观测浓度的差异都更小。此外，使用蒙特卡洛评定方法对CO2总排放量进行不确定度评定，并进一步使用自适应蒙特卡洛法验证不确定度结果达到收敛，最终得到CO2总排放量的最佳估计值为4.50 Tg，其标准不确定度为0.31 Tg，概率对称95%包含区间为［3.76， 4.95］ Tg。
为实现手部作用力的准确评估与预测，以解析手部运动的中枢神经调控机制，构建元适应时序蒸馏模型，利用LiteSFT-Transformer教师模型充分挖掘数据时域、频域及空域特征，并运用ProtoMixer学生模型捕捉时序和通道维度关键特征，以提升模型泛化能力；引入条件调制和基于元学习的任务适应模块调节学生模型关键网络层参数，以提升跨任务间知识迁移与特征捕捉能力。设计包含握拳、举水瓶、三指捏动作的手部运动实验范式，利用A型超声采集仪和分布式压力采集系统获取肌肉形态信息和分布式作用力数据，通过压力曲线量化评估各动作的作用力分布特性，运用所研究模型进行手部作用力预测，3个动作力预测的R 2分别达到了0.935、0.944和0.954，并利用LSTM、PatchTST、TimeMixer、TimesNet进行对比分析，以验证模型有效性，进一步进行消融实验以研究模型各模块的贡献度。
B型利钠肽（BNP）及其N端无活性片段NT-proBNP，是心力衰竭诊断与管理的重要疾病标志物，但不同检测平台与方法间结果差异显著，影响临床阈值设定与数据可比性。相关差异既源于标志物在体内的表达与代谢特性，也与体外检测中抗体识别策略和校准体系不统一密切相关。近年来，围绕BNP类标志物的标准化研究不断推进，在参考测量程序、标准物质及外部质量评价等方面取得进展。中国计量科学研究院研制出全球首个可溯源至国际单位制的BNP与NT-proBNP溶液标准物质，并推动液相色谱-质谱等技术用于候选参考方法构建，为提升检测准确性和跨平台一致性奠定基础。通过系统梳理分子特性、检测差异与标准化路径，可为心力衰竭标志物检测的计量体系建设提供参考。
