第二十一届全国核电子学与核探测技术学术年会

当前，高能物理科学研究正迈入AI4Science时代，人工智能技术成为科学发现的重要推动力。在AI4Science时代，数据的指数级增长以及机器学习、深度学习和大模型等技术的广泛应用，给数据存储系统带来了新的挑战，涉及数据集预处理、大规模训练和推理等方面。本报告旨在结合高能物理科学数据处理的需求，首先介绍当前国内外数据存储技术的现状，随后探讨AI4Science时代存储技术在介质、架构、多云协同和应用模式等方面的新发展。最后，展望了未来的发展趋势并进行总结。

脉冲射线束成像是研究惯性约束聚变等核反应装置性能的核心测量技术之一，测量对象为MeV中子、伽马射线束，时间尺度从ns到μs，空间尺度从亚mm到10cm。报告介绍了研究团队近年来在发展脉冲射线束成像技术、研制成像系统所取得的主要进展，包括：(1) 设计了非对顶双截锥大视场厚针孔和高探测效率环形编码孔；(2) 基于物理改性技术发展了快时间响应大面积图像转换屏，理论分析和实验研究了MeV中子、伽马射线束图像转换屏的基本性能；(3) 系统研究了快响应像增强器的时间选通特性和空间分辨率特性，设计了一种亚ns时间响应可见光像增强器；(4) 基于一种特殊的全局快门驱动时序设计，研发了百ns爆光双帧CMOS相机，拓展了单套成像系统动态范围。报告还对脉冲射线束成像领域中的超快时间分辨、超高空间分辨、高维成像等技术挑战进行了讨论。

在国家安全学科建设大背景下，国家安全学中的核安全是学科交叉的新生事物，国家安全下核安全的定义和范畴需要重新探讨。

加速器质谱（AMS）是测量长寿命核素灵敏度最高的分析技术，报告对AMS的发展历史、结构特点和发展现状进行简要介绍；对中国原子能科学研究院研制的中国第一台AMS装置和近年来自主研发的系列专用AMS装置及其性能进行介绍；对AMS在地质、环境、考古、核物理及天体物理等领域的应用进行介绍。