单传感器振动心动图生成多模态心血管波形 背景介绍 心血管疾病（Cardiovascular Disease, CVD）作为全球范围内致病率和致死率最高的疾病之一，每年影响着数以亿计的患者，对全球医疗体系造成了巨大负担。据文献统计，每年因心血管疾病花费的医疗费用高达数十亿美元，且影响着患者的生产力与生活质量。多种风险因素如高血压、糖尿病、肥胖以及久坐不动的生活方式普遍存在，使得CVD防治难度加大。 早发现、早干预是提升CVD管理效率、减少严重心血管事件的关键，这其中可穿戴健康监测技术逐渐成为热点。通过日常佩戴心脏生理参数监测设备，患者可以主动了解自身健康状况，配合医生实现精准的个体化管理。当前主流的心血管监测技术有： 心电图（Electrocardiography, ECG）： 通过记录心脏电...

随着人工智能（AI）技术的快速发展，人工神经网络（Artificial Neural Networks, ANNs）在多个领域取得了显著成就。然而，传统的神经网络训练方法——尤其是反向传播算法（Backpropagation）——在硬件实现上存在诸多挑战。反向传播算法虽然在软件中高效，但在硬件中实现时，要求计算路径可逆、每个神经元需要大量内存，并且需要计算激活函数的导数，这些条件在硬件中难以满足。此外，传统的互补金属氧化物半导体（CMOS）硬件在训练和部署这些算法时，能源消耗巨大，限制了其扩展性和广泛应用。 为了解决这些问题，研究人员开始探索脑启发（brain-inspired）的硬件解决方案，尤其是模拟神经形态硬件（analog neuromorphic hardware）。这类硬件能够以...

学术背景 随着信息时代的到来，集成电路（Integrated Circuits, ICs）成为了推动技术进步的核心力量。然而，传统的集成光子学平台（如硅、氮化硅等）在材料特性上存在诸多限制，例如硅的间接带隙限制了其在激光应用中的使用，而硅在近红外波段的强双光子吸收也限制了其在非线性光学应用中的表现。为了克服这些限制，研究人员开始探索将具有优异光学特性的二维材料（2D Materials）集成到光子芯片上。二维材料，如石墨烯（Graphene）、过渡金属二硫化物（Transition Metal Dichalcogenides, TMDCs）、黑磷（Black Phosphorus, BP）等，展现出超高的载流子迁移率、宽带光学响应、层依赖的可调带隙等特性，为下一代光子集成电路（Photoni...

学术背景 随着全球能源危机的加剧和环境保护意识的提升，建筑管理系统（Building Management Systems, BMS）的智能化与高效化成为了学术界和工业界关注的焦点。传统的BMS依赖于基于规则的控制方法，无法动态适应环境变化，如能源价格波动和气象条件的变化。近年来，机器学习（Machine Learning, ML）和人工智能（Artificial Intelligence, AI）技术的快速发展为BMS的智能化提供了新的可能性。然而，现有的BMS在实时数据处理和决策响应方面仍存在不足，尤其是在资源受限的环境中，如何实现低延迟、高吞吐量的ML模型部署成为了一个亟待解决的问题。 为此，Mohammed Mshragi和Ioan Petri等学者在2025年发表了一篇题为《快速机...

学术背景 近年来，纳米技术和物联网（IoT）的快速发展催生了一个革命性的领域——纳米物联网（IoNT）。纳米物联网将纳米级设备与互联网连接，使其能够在农业、军事、多媒体和医疗等领域中发挥重要作用。然而，尽管纳米物联网和机器学习（ML）都取得了显著进展，但关于两者如何结合的全面研究却相对缺乏。现有的研究主要集中在纳米物联网的架构、通信方法和特定领域的应用上，而忽略了机器学习在数据处理、异常检测和安全方面的潜力。因此，本文旨在填补这一空白，通过深入分析纳米物联网与机器学习的结合，探讨机器学习在纳米物联网中的最新应用，并系统地讨论这一结合所面临的挑战。 论文来源 本文由Aryan Rana、Deepika Gautam、Pankaj Kumar、Kranti Kumar、Athanasios V....