Frontiers in Physics 是一本覆盖物理学全领域的开放获取期刊，致力于发表实验物理、计算物理与理论物理等方向的高质量研究，内容涵盖基本粒子、复杂系统及相关应用，旨在推动物理学前沿成果的开放传播，并加深学界对物理世界本质的理解。
Frontiers in Physics 是一本覆盖物理学全领域的开放获取期刊，致力于发表实验物理、计算物理与理论物理等方向的高质量研究，内容涵盖基本粒子、复杂系统及相关应用，旨在推动物理学前沿成果的开放传播，并加深学界对物理世界本质的理解。
交叉学科物理前沿综述征稿：聚焦实验、计算与理论物理交叉领域的重要进展，欢迎研究现状、领域挑战与未来方向的综述投稿。
人工智能光电信号处理专刊征稿：面向通信、成像与传感中的噪声干扰、信号失真等难题，聚焦深度学习与机器学习驱动的信号分类与去噪方法，提升处理速度、精度与适应性。
多模态传感信息获取与应用（第四卷）征稿：面向工业生产、航天、海洋探测、环境保护与医学诊断等领域，关注高灵敏度、高分辨率、可实时观测的高性能传感器，以及计算机与先进信号处理方法的应用。
核物理综述专刊征稿：聚焦核结构与核反应、强子物理与量子色动力学、相对论重离子碰撞、核天体物理等方向。
复杂系统演化动力学专刊征稿：聚焦演化博弈论、传播动力学、观点动力学与网络科学，关注合作、扩散过程与涌现性集体现象，以及在经济、金融、管理和数字平台等社会技术系统中的应用。
低空智能网络专刊征稿：面向无人机通信与协同感知，聚焦多径散射、绕射与多普勒效应等电磁传播机理，以及低空无线信道的物理层安全，应用场景涵盖应急响应、城市物流与基础设施巡检。
Saad Zafar Khan, Nazeefa Muzammil, Salman Ghafoor, Haibat Khan, Syed Mohammad Hasan Zaidi, Abdulah Jeza Aljohani, Imran Aziz*
该研究比较了量子长短期记忆网络（QLSTM）与经典 LSTM 在太阳能发电时间序列预测中的表现，结果显示 QLSTM 在训练收敛速度和测试损失方面具有潜在优势，为量子机器学习应用于可再生能源预测提供了初步证据。
Xiao-Dong Liu, Qian-Hua Chen, Run-Sheng Zhao, Guang-Zhe Liu, Shuai Guan, Liang-Long Wu, Xing-Kui Fan*
该研究提出一种基于四维混沌系统的量子图像加密算法，通过结合 GQIR 编码、混沌密钥和 Arnold 变换提升图像加密的安全性、抗攻击能力与密钥空间。
Yanqi Song, Jing Li, Yusen Wu*, Sujuan Qin*, Qiaoyan Wen, Fei Gao
该研究提出一种资源高效的量子卷积神经网络（RE-QCNN），通过降低量子卷积层前向与反向传播的计算资源需求，在 MNIST 和 Fashion-MNIST 图像分类任务中实现了较高准确率。
Ke Song, Jing Feng*, Duo Chen
该综述总结了深度学习在医学超声成像中的应用进展，涵盖从图像重建到临床诊断的多个环节，并指出其在降低计算复杂度和辅助初学者操作方面的潜力。
Yifei Yang*
该综述探讨了量子计算在等离子体物理模拟中的应用潜力，重点分析其如何帮助解决湍流、波粒相互作用和磁流体不稳定性等复杂问题，从而推动聚变能源和高能物理研究。
Chen Xu*, Umair Ali Khan, Salman Ghafoor, Jawad Mirza, Abdulah Jeza Aljohani, Imran Aziz*
该研究提出一种结合 DPSK 与 PPM 调制的地面—GEO—LEO 卫星光无线通信方案，可在提升频谱效率和数据安全性的同时实现多通道高速无误码传输。
Takayuki Miyagi*
该综述介绍了基于手征有效场论和多体计算方法的从头算核半径研究进展，重点讨论其在预测中子皮厚度等难以直接实验测量的核结构性质中的价值。
Peter V. Coveney*, Roger R. Highfield
该文章指出当前 AI 在科学理解、机制解释、不确定性量化和物理规律表达方面仍存在明显局限，并主张以物理理论的严谨性推动下一代 AI 的发展。
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中国科学院上海药物研究所
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