基于电热驱动的Al-SiO₂双材料微夹持器的研究 学术背景 微夹持器（microgripper）在微米和纳米尺度的组装与操作中扮演着至关重要的角色，广泛应用于微电子、MEMS（微机电系统）和生物医学工程等领域。为了确保对脆弱材料和微小物体的安全操作，微夹持器需要具备高精度、快速响应、易于操作、强可靠性和低功耗等特性。尽管已有多种驱动机制的微夹持器被开发出来，如静电驱动、电磁驱动、光驱动等，但这些技术仍存在一些局限性，例如光驱动微夹持器需要特定的光源和光学路径，静电驱动微夹持器需要高电压，电磁驱动微夹持器则涉及复杂的磁场生成系统。因此，开发一种高性能、小型化、易于操作且广泛适用的微夹持器仍然具有重要意义。 电热驱动微夹持器因其结构简单、驱动电压低且能够实现显著的结构变形而备受关注。本文研究团队...

基于FingerNeRF的3D手指生物识别研究综述 背景与研究意义 随着生物识别技术的发展，三维(3D)生物识别因其更高的准确性、更强的抗伪装能力以及对拍摄角度变化的鲁棒性，逐渐成为主流研究方向之一。其中，3D手指生物识别技术因其生物特征（如指纹、指静脉、指关节等）易于获取且广泛使用，在学术界和工业界备受关注。然而，现有的3D生物识别方法普遍依赖显式的3D重建技术，这些方法在实际应用中面临两大挑战： 信息丢失：显式重建过程中不可避免地会丢失部分细节信息，直接影响后续识别任务的性能。 硬件与算法的紧耦合性：重建算法往往与特定硬件设备绑定，缺乏通用性，难以适应不同模态的数据或设备。 为解决上述问题，研究者提出了一种基于隐式神经辐射场（Neural Radiance Fields, NeRF）的F...

研究背景与研究意义 近年来，视频理解领域中弱监督在线活动检测（Weakly Supervised Online Activity Detection, WS-OAD）作为高水平视频理解的一个重要课题，得到了广泛关注。其主要目标是通过仅使用廉价的视频级标注，在流媒体视频中逐帧检测正在进行的活动。这一任务在许多实际应用场景中具有重要价值，包括自动驾驶、公共安全监控、机器人导航及增强现实等。 尽管全监督方法（Fully Supervised Methods）已在在线活动检测（OAD）中取得了显著进展，但它们严重依赖于密集的帧级注释（Frame-level Annotations），这不仅成本高昂且易受噪声影响，从而限制了模型的扩展性。弱监督设置旨在解决这一问题，但因其在线约束（Online Con...

动态注意力视觉语言Transformer网络用于行人再识别的研究报告 近年来，基于多模态的行人再识别（Person Re-Identification, ReID）技术在计算机视觉领域受到越来越多的关注。行人再识别旨在通过跨摄像机视角识别特定行人，是安全与监控应用（如寻找失踪人员、追踪犯罪分子）的关键技术。然而，多模态ReID技术融合视觉和文本信息时面临重大挑战，包括特征融合的偏差以及领域差异对模型性能的影响。 本文由Guifang Zhang、Shijun Tan、Zhe Ji和Yuming Fang等人撰写，来自江西财经大学计算与人工智能学院及纽卡斯尔大学纽卡斯尔商学院，发表于2024年《International Journal of Computer Vision》。研究提出了一种动...

研究亮点：基于伪监督和适应性音视频融合的低光照活动识别 学术背景 本文主要探讨在低光照环境中识别活动的挑战。现有的活动识别技术在光照充足的条件下表现优异，但面对低光照视频时却常常失效。这种局限性主要源于两个原因：一是缺乏带标注的低光照训练数据，二是低光照环境下视频的颜色对比度降低，导致视觉信息损失。此外，传统的基于视频图像增强的解决方案，尽管在一定程度上改善了图像质量，但常因引入颜色失真和视频帧不连续性等问题，对活动识别任务产生负面影响。 低光照活动识别在多个应用领域具有重要意义，包括智能家居、自主驾驶、安全监控以及野生动物观察等。因此，本文作者提出了一种新的方法，通过结合伪监督学习和自适应音视频融合技术，显著改善低光照环境下的活动识别性能。 研究来源 这项研究由University of ...