脑脊液通过颈淋巴管排出的数值模拟研究 背景介绍 脑脊液（Cerebrospinal Fluid, CSF）是围绕大脑和脊髓流动的透明液体，其主要功能是为中枢神经系统提供物理保护、营养供应以及代谢废物的清除。近年来，越来越多的研究表明，脑脊液的排出不仅通过传统的蛛网膜颗粒吸收，还通过颅底的筛板进入鼻咽部淋巴管，最终到达颈淋巴管（Cervical Lymphatic Vessels, CLVs）。这一排出途径的异常与多种神经系统疾病（如创伤性脑损伤、神经退行性疾病等）密切相关。然而，由于颈淋巴管的解剖结构和物理特性尚未完全明确，脑脊液通过颈淋巴管排出的机制仍存在许多未解之谜。 为了深入理解这一过程，研究人员开发了一种数值模型，模拟脑脊液从筛板到颈淋巴管的排出过程。这项研究不仅为脑脊液排出的生理机...

脑脊液流动动力学及其在药物输送中的应用研究 背景介绍 脑脊液（Cerebrospinal Fluid, CSF）在人类脊髓腔中扮演着至关重要的角色，负责运输溶解的营养物质和废物。由于其脉动性，CSF的流动受到心脏和呼吸周期的影响。近年来，随着对中枢神经系统（Central Nervous System, CNS）疾病治疗需求的增加，如何优化鞘内（Intrathecal, IT）药物输送成为了研究热点。鞘内注射通过利用CSF的流体动力学特性，能够将治疗分子直接输送到中枢神经系统，从而提高治疗效果。 然而，现有的计算流体动力学（Computational Fluid Dynamics, CFD）模型大多基于个体或小群体，由于脊髓腔几何形状的显著变异性，这些研究结果可能无法推广到更广泛的人群。因此...

基于简化核的代价敏感广泛学习系统（SKCSBLS）应对不平衡故障诊断的研究报告 研究背景及意义 进入工业4.0时代，智能制造日益依赖于工业大数据分析，通过提取机器运行数据中的关键信息，可以提升设备健康管理的有效性，从而实现企业生产的安全性和高效性。然而，在实际工业应用中，不平衡数据给智能制造领域的故障诊断带来了严峻挑战。多数情况下，设备运行数据中正常状态的数据占压倒性多数，而故障数据往往稀少。这种类别分布不均衡可能导致模型的预测准确性下降，并使得小类别（故障类别）难以被有效识别。 目前，深度学习方法（如卷积神经网络和递归神经网络）被广泛应用于故障检测。但这些模型需要大量的训练数据，如果数据量有限，则易出现过拟合问题；此外，这些方法的计算复杂度较高，训练耗时较长。因此，科研人员开始关注结构较为...

柔性电子中的液态金属微滴快速三维组装与电气连接研究 简介：研究背景与意义 随着柔性电子技术在软体机器人、可穿戴电子设备、柔性显示屏等领域的广泛应用，如何实现柔性和可拉伸电路的层间电气连接成为该领域的核心挑战之一。传统刚性电子设备中，通过化学或等离子蚀刻等成熟技术完成硅片上的微米至纳米级贯通孔(via)制备。然而，在柔性电子中，这种方法存在流体材料黏度、力学性能失配以及填孔过程低效复杂等问题。尤其是，由于柔性器件的机械动态特性，传统刚性导体制作的贯通孔易成为应力集中区域，从而导致器件的结构性缺陷乃至失效。 为解决这一系列挑战，本研究提出了一种基于液态金属微滴（Liquid Metal Microdroplets, LMMDs）层化沉积的快速制造方法，用以形成柔性电子应用中的三维电气互连。液态金...

关于Cr掺杂V₂O₃薄膜压阻效应的研究及其在MEMS传感器中的应用 学术背景 压阻式微机电系统（MEMS）传感器是一类利用材料的压阻效应将应力变化转化为电阻变化的设备，广泛应用于汽车、航空航天、生物医学和研究领域。目前，大多数压阻式传感器使用掺杂硅作为压阻材料，尽管其易于集成且成本低廉，但其压阻效应有限，纵向压阻系数（Gauge Factor, GF）通常低于120。为了提升传感器性能，研究人员一直在探索新的压阻材料。钒氧化物材料因其独特的压阻特性引起了广泛关注，尤其是Cr掺杂的V₂O₃薄膜，其在室温下通过应变控制表现出显著的电阻变化，显示出作为压阻材料的潜力。 论文来源 本论文由Michiel Gidts、Wei-Fan Hsu、Maria Recaman Payo、Shaswat Kus...

非线性耦合在原子级薄MoS₂纳米机电谐振器中的研究 学术背景 随着纳米技术的快速发展，纳米机电系统（Nanoelectromechanical Systems, NEMS）在传感器、信号处理和量子计算等领域展现出巨大的应用潜力。特别是二维（2D）材料，如二硫化钼（MoS₂），因其原子级厚度、优异的机械性能和电学特性，成为构建NEMS的理想材料。MoS₂等二维材料在纳米尺度下表现出多模态共振和非线性动力学行为，这些特性为研究新型器件物理提供了独特的平台。 在NEMS谐振器中，非线性模态耦合是一个重要的研究课题。当谐振器被驱动到非线性区域时，不同振动模式之间会发生能量交换，导致共振频率的偏移和其他复杂的动力学现象。理解这些非线性耦合机制对于设计高性能的NEMS器件至关重要。然而，现有的研究大多集...

气泡热声模式与光机械传感器的耦合研究 学术背景 气泡在液体中的声学行为一直是物理学和工程学领域的重要研究课题。气泡的振动模式不仅与自然界中的声学现象密切相关，还在微流体、生物传感等领域具有广泛的应用前景。Minnaert呼吸模式是气泡声学中最著名的振动模式，它描述了气泡在液体中的基本振动行为。然而，气泡还支持一系列高阶声学模式，这些模式的理论预测虽然存在，但实验观测却极为罕见。此外，光机械传感器作为一种高灵敏度的探测工具，能够检测微尺度的声学和振动特性，为研究气泡的声学行为提供了新的平台。 本文的研究旨在通过光机械传感器探测气泡的声学模式，特别是高阶声学模式，并探讨气泡与传感器之间的耦合效应。研究不仅有助于深入理解气泡的声学特性，还为优化微机械振荡器的性能提供了新的思路。 论文来源 本文由K...

基于深度强化学习的液体透镜显微镜自动对焦技术研究 学术背景 显微镜成像在科学研究、生物医学研究和工程应用中扮演着至关重要的角色。然而，传统显微镜及其自动对焦技术在实现系统小型化和快速精准对焦方面面临着硬件限制和软件速度缓慢的问题。传统显微镜通常采用多个固定焦距透镜和机械结构来实现放大和对焦功能，导致设备体积庞大、对焦速度慢，难以在狭小空间内快速操作。液体透镜（liquid lens）因其无机械部件、通过电信号调节焦距的特点，具有体积小、响应速度快、制造成本低等优势，成为解决这些问题的潜在方案。 近年来，人工智能和新光学元件的发展为显微镜自动对焦技术带来了新的研究方向。传统的自动对焦方法依赖于图像清晰度评估，通常需要多次图像采集和评估，速度较慢。深度学习技术的引入使得直接从单张图像预测焦平面位...

基于低噪声振荡读出电路的高分辨率MEMS石英谐振加速度计研究 学术背景 微机电系统（MEMS）加速度计在惯性导航、地震检测、可穿戴设备和智能机器人等领域有着广泛的应用。特别是在卫星控制和无人水下航行器等应用中，高分辨率和低漂移的加速度测量是至关重要的性能指标。MEMS谐振加速度计通过将输入加速度信号调制到载波频率，并输出敏感元件的谐振频率作为测量值，相较于幅度输出型加速度计（如MEMS电容加速度计）具有更低的噪声水平。此外，谐振加速度计还具有高分辨率、宽量程、大动态范围和良好的环境适应性等优点，逐渐成为高分辨率MEMS加速度计的研究热点。 然而，MEMS谐振加速度计在静态输入条件下（通常为0 g加载）的加速度输出波动主要源于温度场波动或背景噪声等环境因素。虽然温度引入的趋势可以通过多项式拟合...

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...