深度学习与柔性电子，专题文献二

可穿戴压力传感器能够舒适地粘附在皮肤上，在声音检测方面具有很大的潜力。然而，基于压力传感器的当前智能语音助手只能识别标准语言，这限制了非标准语言人群的有效沟通。在这里，吉林大学刘方猛&贾晓腾教授等人制备了一种超轻的Ti3C2Tx MXene/壳聚糖/聚偏二氟乙烯复合气凝胶，其检测范围为6.25 Pa至1200 kPa，响应/恢复时间快，滞后性低（13.69%）。可穿戴气凝胶压力传感器可以通过喉部肌肉振动无干扰地检测语音信息，借助卷积神经网络，能够准确识别六种方言（准确率96.2%）和七个不同的单词（准确率96.6%）。这项工作代表了在人类与机器交互和生理信号监测的无声语音识别方面的重要进步。相关研究以“Ti3C2Tx Composite Aerogels Enable Pressure Sensors for Dialect Speech Recognition Assisted by Deep Learning”为题发表在Nano-Micro Letters期刊上。

2. 深度学习辅助的仿生多功能水凝胶电子皮肤

人们对再造具有表皮和真皮功能的人体皮肤以实现与物理世界的互动有着巨大的需求。中山大学吴进&北京大学张海霞&西北工业大学袁伟正教授等人提出了一种仿生、超灵敏、多功能水凝胶电子皮肤(BHES)。它的表皮功能是用具有纳米级皱纹的PET来模拟的，通过在接触电化过程中获得/失去电子的能力来准确识别材料。内部机械感受器由具有粘滑感应功能的指间银电极模拟，以识别纹理/粗糙度。真皮层功能由水凝胶模拟，实现了高灵敏度(1732 mV/Pa) 大压力范围(20-5000 Pa)、低检测限、快速响应(10 ms)/恢复时间(17 ms)的压力传感器。在深度学习的辅助下，该BHES 在识别材料(10种材料的识别率为95.00%)和纹理(4种粗糙度的识别率为97.20%)方面实现了高准确度和最小干扰。通过集成信号采集/处理电路，展示了一种可穿戴无人机控制系统，该系统具有三自由度运动能力，在软机器人、自供电人机交互界面方面具有巨大潜力。相关研究以“Deep-Learning Enabled Active Biomimetic Multifunctional Hydrogel Electronic Skin”为题发表在ACS Nano期刊上。

3. 深度学习辅助多模感知智能织物传感器

用于传感器的智能纺织品被认为是一种优越的平台,可大大提高可穿戴生物电子设备的便利性和舒适性。然而，大多数已报道的基于纺织品的传感器无法充分展示纺织品的固有优势如舒适性、透气性、生物兼容性和环保性，这主要是由于非纺织品或无机成分的内在限制在此，深圳大学周晔教授团队首次报道了一种全纺织、全有机、可清洗和透气的传感器，它具有可区分的压力接近和温度传感功能。它具有多种传感功能和出色的可清洗性。这种全织物传感器还可以无缝集成到各种类型的织物中，在不牺牲生物兼容性和舒适性的前提下，实现对人体活动和非接触式刺激的大范围传感。此外，通过与深度学习技术相结合，全织物传感系统还能识别物体形状、非接触轨迹甚至环境温度。这些成果为设计低成本、可清洗、舒适、生物兼容的绿色纺织电子产品开辟了一条新途径，为智能纺织品提供了有意义的指导。相关研究以“All-Organic Smart Textile Sensor for Deep-Learning-Assisted Multimodal Sensing”为题发表在Advanced Functional Materials期刊上。

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视频号：#柔性电子那些事