基于LiDAR引导的几何预训练方法提升视觉中心3D目标检测性能 背景介绍 近年来，多摄像头3D目标检测在自动驾驶领域受到了广泛关注。然而，基于视觉的方法在从RGB图像中精确提取几何信息方面仍面临挑战。现有的方法通常利用深度相关任务对图像骨干网络进行预训练以获取空间信息，但这些方法忽略了视角转换的关键问题，导致空间知识在图像骨干和视角转换模块之间存在错位，从而影响了性能。为了解决这一问题，本文提出了一种新颖的几何感知预训练框架——GAPretrain。 论文来源 该论文由Linyan Huang, Huijie Wang, Jia Zeng等作者撰写，他们分别来自厦门大学人工智能系、上海AI实验室OpenDriveLab以及上海交通大学。论文发表于《International Journal ...

自由电子共振跃迁辐射与Brewster随机性的研究 学术背景 自由电子辐射（Free-electron radiation），如切伦科夫辐射（Cherenkov radiation）和跃迁辐射（transition radiation），是电子与介质相互作用时产生光的基本机制。这些现象在核物理、宇宙学、电子显微镜、激光、粒子探测等领域具有广泛的应用。然而，当电子与随机介质相互作用时，自由电子辐射的特征通常是随机的，这限制了其在精确控制和操纵光发射方面的应用。 为了克服这一限制，研究者们探索了如何在特定类型的长期结构随机性中实现自由电子辐射的强度和方向性不变性。这一问题在光子学和光子应用领域具有重要的科学意义和应用价值。本研究揭示了通过Brewster效应和精心设计的相位相干条件，可以实现自由...

压电定位平台的滞回非线性系统自适应量化控制研究 背景介绍 在现代高精度定位系统中，智能材料（如压电陶瓷）因其优异的性能被广泛应用于微纳制造、软机器人等领域。然而，这些材料固有的滞回非线性（Hysteresis Nonlinearity）特性使得系统的输入与输出呈现复杂的循环关系，导致定位不准确，甚至可能引发系统不稳定。因此，如何有效控制滞回非线性系统成为当前研究的热点问题。此外，实际应用中还存在不规则约束（Irregular Constraints）的问题，即系统在某些时刻受到约束，而在其他时刻则不受约束。传统的控制方法通常仅适用于全程约束或无约束的情况，无法有效处理这种间歇性约束。为此，Heyu Hu等研究者提出了一种自适应量化控制方案，旨在解决滞回非线性系统在存在不规则约束情况下的跟踪控...

模块化脑机接口：神经记录、神经刺激与药物递送的创新突破 学术背景 脑机接口（Brain-Machine Interface, BMI）是神经科学与临床医学中的重要工具，能够实现大脑与外部世界之间的电荷、物质与信息交互，广泛应用于神经解码、神经系统疾病的诊断与治疗以及脑科学研究。随着神经科学的发展，多模态脑机接口（multimodal BMI）引起了广泛关注，这类接口能够同时支持神经记录、神经刺激和药物递送等多种功能。然而，现有的多模态脑机接口大多针对特定场景设计，具有高度集成的固定配置，难以适应不同实验需求。 针对这一问题，Sheng等人提出了一种模块化的多模态脑机接口，旨在通过灵活的模块化设计，使脑机接口能够根据不同实验需求调整配置、模态和功能。这种设计不仅提高了设备的适应性，还为需要多种...

实时呼吸监测用超低功耗二氧化碳传感器的研究 学术背景介绍 二氧化碳（CO₂）是人体呼吸过程中产生的重要气体，其浓度的实时监测对诊断和治疗呼吸系统疾病（如哮喘、呼吸困难、睡眠呼吸暂停）以及代谢性疾病至关重要。传统的CO₂监测方法，如动脉血气分析，具有侵入性，不适合长期连续监测。虽然非分散红外吸收（NDIR）传感器被广泛使用，但其体积大、功耗高，限制了其在便携式设备中的应用。 近年来，光化学传感器因其体积小、灵敏度高而成为非侵入性CO₂检测的潜在候选者。然而，光化学传感器的短寿命和染料光漂白问题制约了其在长期呼吸监测中的应用。为了解决这些问题，Kim等人开发了一种基于荧光pH指示剂的新型光化学CO₂传感器，其具有超低功耗和增强的稳定性，为实时呼吸监测提供了可能。 论文来源 本论文由韩国科学技术院...