四足机器人应用的柔性步态传感器研究 背景介绍 随着机器人在日常生活和工业生产中的广泛应用，尤其是在需要标准化、持久性和重负荷操作的场景中，智能机器人的发展逐渐成为趋势。然而，机器人在复杂环境中的操作仍面临诸多挑战，例如救援任务、自动化物流、自主运输和智能家居等领域。这些机器人需要理解其工作环境并自主操作，而机械运动的稳定性是其中的关键因素。传统的稳定性保障方法包括使用精确的传感器来监测姿态和环境，并结合复杂的控制系统来调整运动。然而，随着应用场景的复杂化，现有的传感器技术已无法满足需求，特别是在不规则地形和障碍物导航方面。 为了应对这些挑战，研究人员开始探索新型传感器技术，尤其是能够同时检测压力和振动的柔性传感器。这类传感器可以模仿生物机械感受器的功能，帮助机器人更好地感知外部环境。本研究提...

压力下表现失常的神经基础——对灵长类大脑奖励信号与运动准备过程的互动解析 研究背景 “压力下表现失常”（choking under pressure）指在重要时刻因压力而未能达到预期表现的现象，典型的例子包括专业运动员在关键比赛中的失误。然而，这种现象不仅局限于体育竞技，在学术考试、视频游戏、解谜等日常情境中也普遍存在。之前的神经影像学研究暗示，压力下表现失常可能涉及到奖励和运动控制的神经结构，然而具体的神经机制尚不清楚。 为更好地理解该现象背后的神经机制，来自美国卡耐基梅隆大学（Carnegie Mellon University）和匹兹堡大学（University of Pittsburgh）等机构的Adam L. Smoulder和Aaron P. Batista等研究人员联合开展了一...

科学数据报道 | K-emophone: 一种带有原地情绪、应激和注意力标签的移动和可穿戴数据集 背景介绍 随着低成本移动和可穿戴传感器的普及，许多研究已经利用这些设备来跟踪和分析人类的心理健康、生产力以及行为模式。然而，迄今为止，尽管在实验室环境下采集的数据集已有所发展，仍存在缺少在真实世界情境中采集到情绪、应激和注意力等标签的数据集，这限制了情感计算 (Affective Computing) 和人机交互 (Human-computer Interaction) 领域的研究进展。 研究来源 本文的研究由Soowon Kang、Woohyeok Choi、Cheul Young Park、Narae Cha、Auk Kim、Ahsan Habib Khandoker、Leontios Ha...