基于铸型微铸造3D打印的多材料仿生电子器件研究 学术背景 随着仿生电子技术的快速发展，模拟人类感知功能的电子皮肤（Electronic Skin, E-skin）和柔性传感器在机器人、医疗设备和人机交互等领域展现出广阔的应用前景。然而，现有的仿生电子器件在材料选择、结构复杂性和功能集成方面面临诸多挑战。特别是，如何在不破坏材料性能的前提下，实现多种高难度材料的自由组装和多功能集成，成为当前研究的瓶颈。 传统的制造方法，如电纺、光刻和转移印刷，往往难以同时满足材料多样性和复杂结构的需求。3D打印技术虽然为复杂结构的制造提供了可能，但在处理多种高难度材料时，仍然面临材料兼容性、结构分辨率不足等问题。为了解决这些问题，研究人员借鉴了古代失蜡铸造（Lost-wax Casting）的技术思路，提出了...

基于离子动力学的汗液指纹识别技术：喷墨打印有机电化学晶体管阵列的研究 学术背景 汗液作为一种非侵入性的生物标志物，蕴含着丰富的生理信息，能够反映人体的健康状况，如水分平衡、疾病标志物等。然而，汗液成分复杂，包含多种离子和分子，传统的汗液监测设备通常依赖于具有特定生物识别元件（如离子选择性膜和酶）的传感器，这些传感器需要通过复杂的化学修饰来选择性结合特定的离子或分子。然而，这种复杂的化学修饰过程可能导致信号漂移和干扰，限制了其广泛应用。为了解决这一问题，研究者提出了一种基于离子动力学的汗液指纹识别策略，结合喷墨打印的有机电化学晶体管（Organic Electrochemical Transistor, OECT）阵列和人工智能算法，实现了对汗液成分的高效检测和分析。 论文来源 该研究由来自P...

漂浮式全向液滴振动发电器：突破性研究 学术背景 随着物联网（IoT）设备在海洋环境监测中的广泛应用，如何在不依赖电网的情况下为这些设备提供稳定电力成为了一个亟待解决的问题。传统的风力、太阳能等可再生能源在海洋环境中存在局限性，而摩擦电纳米发电机（Triboelectric Nanogenerator, TENG）因其高效的机械能转换能力被认为是一种有潜力的解决方案。然而，现有的TENG设备大多依赖于固体-固体界面摩擦，存在磨损问题，限制了其长期使用。此外，许多液滴基TENG只能单向收集能量，无法适应海洋环境中不可预测的多向波动。 为了解决这些问题，研究团队提出了一种基于液滴的全向振动发电器（Floating Droplet-based Electricity Generator, FDEG）...

随着人工智能（AI）技术的快速发展，深度学习在复杂任务中取得了显著进展。然而，深度学习的成功在很大程度上依赖于大量标注数据，而数据的标注过程不仅耗时、劳动密集，还需要专业的领域知识，成本高昂。特别是在一些专业领域中，如机器人技能学习、催化剂发现、药物发现和蛋白质生产优化等，获取标注数据的难度和成本尤其突出。为了解决这一问题，深度贝叶斯主动学习（Deep Bayesian Active Learning, DBAL）应运而生。DBAL通过主动选择最有信息量的数据进行标注，显著提高了标注效率，从而在有限标注数据的情况下实现高质量的学习。 然而，DBAL的实现面临着一个重要的技术挑战：它需要处理大量的随机变量和高带宽的数据传输，这对传统的确定性硬件提出了极高的要求。传统的互补金属氧化物半导体（Co...

多智能体混合环境协作导航研究：基于关系图学习的强化学习新方法 移动机器人技术正随着人工智能领域的发展迎来应用热潮，其中导航能力是移动机器人研究的核心热点之一。传统导航方法在面对动态环境、障碍物规避以及多机器人协作任务时，往往面临算法复杂度、计算资源消耗以及模型普适性的问题。针对这些问题，来自Central South University与Zhejiang University of Technology的研究团队提出了一种基于关系图注意力网络（Graph Attention Network, GAT）的新方法，称为GAR-CoNav，为混合环境中的多目标协作导航问题（Multi-Robot Cooperative Navigation Problem, MCNP）提供了新的解决方案。这篇发...