Jan, 2024

基于自驱动传感器和深度学习的人工智能应用进展

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TL;DR在物联网时代，如何开发具有可持续电源供应、易部署和灵活使用的智能传感器系统已成为一个难题。本文基于 TENG 的智能声音监测和识别系统，旨在评估万能传感器网络中声音感知模块架构的可行性。
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发现论文，激发创造
  • 基于柔性摩擦电传感器的智能医疗物联网健康监测系统及其在虚拟现实中的应用

    通过灵活可穿戴摩擦电传感器和深度学习辅助数据分析的协同集成，我们设计了一个强大而智能的医疗物联网系统，实现了对帕金森病患者肢体运动的准确检测和细致分析，从而为患者的状况提供了有见地的反馈和综合评估。

    Sep, 2023

  • 基于大型语言模型的多模态应变感知系统：张力几何形状识别、监测与人机交互

    智能张力完整性研究了基于张力的系统在动态探索不平衡和不可预测环境，尤其是空间探索方面的应用，通过深度学习模型和大型语言模型实现了自感应张力结构，使用的多模态应变传感器数量为 24 个。

    Jun, 2024

  • 基于人工神经网络的实时 ENG 信号分类技术用于植入式神经界面

    通过使用多种人工神经网络从大鼠坐骨神经的电神经图（ENG）信号中提取感觉刺激，本研究分析了四种不同类型的人工神经网络对实时分类的可行性，并通过准确率、F1 得分和预测时间的比较评估了它们的性能。结果表明，某些人工神经网络更适用于实时应用，能在低处理时间内实现大于 90％的准确率，对于病理恢复具有足够的效果。

    Mar, 2024

  • 智能选择传感器数据传输的插件式微型 AI 模块

    提出了一种新的传感模块，通过在传感器附近集成高效的机器学习模型，为传感框架提供智能数据传输能力，以解决当前传感系统中缺乏定向智能的问题，并通过调节数据传输频率，仅传输有价值的数据并丢弃无关信息。该模型经过量化和优化，用于实时传感器控制，结合定制化的训练过程和利用时间信息的 “懒惰” 传感器停用策略来增强框架性能，通过软件和硬件组件实现。实验证明，利用该模块的框架在能源消耗和存储方面实现了超过 85％的系统效率，并对性能几乎没有影响。该方法有潜力显著减少传感器的数据输出，从而惠及各种物联网应用。

    Feb, 2024

  • 先进热力致动器的机器学习辅助精准位置控制和热调节

    使用基于机器学习的恒功率开环控制器，能够通过构建位移轨迹和所需功率之间的映射，实现对尼龙人工肌肉的位置控制，无需外部传感器。

    Oct, 2023

  • 低功耗可穿戴物联网系统实时癫痫发作检测的多对一知识蒸馏

    提出一种多对一的信号知识蒸馏方法，用于开发 IoT 可穿戴系统中能够处理单一生物信号并达到与原多生物信号深度神经网络相媲美的精度的解决方案，并在几个最新的边缘计算平台上进行综合模拟实验分析以评估该方法在现实生活场景中的可行性，应用于癫痫性发作检测。

    Jul, 2022

  • 设备上的软传感器：基于水位传感器数据的实时流体流量估计

    本研究通过在设备上部署软传感器，提高传感器融合和感知能力，改善能源效率，并利用可编程逻辑门阵列（FPGA）和微控制器单元的协同整合，提供了一种具有潜力的创新方法来高效地执行实时推理任务。

    Nov, 2023

  • 基于物理传感器的深度学习摔倒检测系统

    基于嵌入式传感器的跌倒检测是近年来的一个实际且流行的研究方向，本文构建了一个完整的系统 TSFallDetect，利用时间序列数据提出了一个新的基于深度学习模型的跌倒预测方法，通过实证研究表明该深度学习模型在跌倒检测领域具有更多的潜在优势。

    Feb, 2024

  • On-Device Learning: 基于神经网络的现场可训练边缘 AI

    本文介绍了一种基于神经网络的设备本地 (on-device) 学习方法，该方法能够在低端设备上提高边缘人工智能 (Edge AI) 应用的精确度并节省计算和通信成本，特别是在有噪声的环境下重训练 (retraining) 后可显著提高异物检测 (anomaly detection) 的准确性。

    Mar, 2022

  • 迈向下一代人工智能：催化神经 AI 革命

    研究人员提出要加快人工智能领域的发展，必须在神经人工智能的基础研究上投资，其中核心是实体图灵测试，要求人工智能的动物模型实现与其动物同类水平的感知运动交互，这将提供下一代人工智能的发展路线图。

    Oct, 2022