学术背景 在现代工作环境中，尤其是涉及重复性搬运和弯腰的行业，腰部损伤是一种常见且代价高昂的职业健康问题。根据统计，腰部损伤占美国所有职业性肌肉骨骼损伤的35%。尽管通过人体工程学控制（如减少某些物料搬运任务）可以降低风险，但在许多情况下，完全消除风险暴露并不可行。因此，开发能够辅助工人减轻腰部负担的技术显得尤为重要。 外骨骼（Exoskeletons）和外骨骼服（Exosuits）是近年来兴起的一种可穿戴技术，能够通过提供辅助力来减少腰部损伤的风险。准被动外骨骼（Quasi-passive exos）结合了被动外骨骼的轻便性与主动外骨骼的灵活性，能够在需要时提供辅助力，而在不需要时保持不干扰用户的状态。然而，现有的准被动外骨骼离合器在设计上存在一些局限性，特别是传感和控制能力不足，限制了其...
混合Brinkman型流体在水平太阳能集热板上的传热能力分析 研究背景与问题提出 随着全球对清洁能源需求的不断增长，太阳能作为一种可再生、清洁且低污染的能源，受到了广泛关注。然而，传统的太阳能集热器（如平板太阳能集热器）在吸收太阳辐射和转换热能方面存在效率瓶颈。为了解决这一问题，研究者们提出了使用纳米流体（nanofluids）作为工作流体的新方法。纳米流体是一种由纳米颗粒分散在基础流体（如水、乙二醇等）中形成的悬浮液，其热性能显著优于传统流体。尽管如此，单一类型的纳米流体仍存在局限性，因此近年来，混合纳米流体（hybrid nanofluids）逐渐成为研究热点。 混合纳米流体通过结合不同种类的纳米颗粒（如单壁碳纳米管SWCNTs和多壁碳纳米管MWCNTs），进一步提升了热导率和传热效率。...
基于LiDAR引导的几何预训练方法提升视觉中心3D目标检测性能 背景介绍 近年来，多摄像头3D目标检测在自动驾驶领域受到了广泛关注。然而，基于视觉的方法在从RGB图像中精确提取几何信息方面仍面临挑战。现有的方法通常利用深度相关任务对图像骨干网络进行预训练以获取空间信息，但这些方法忽略了视角转换的关键问题，导致空间知识在图像骨干和视角转换模块之间存在错位，从而影响了性能。为了解决这一问题，本文提出了一种新颖的几何感知预训练框架——GAPretrain。 论文来源 该论文由Linyan Huang, Huijie Wang, Jia Zeng等作者撰写，他们分别来自厦门大学人工智能系、上海AI实验室OpenDriveLab以及上海交通大学。论文发表于《International Journal ...
建筑工人穿戴膝关节外骨骼辅助平衡与工作任务评估 背景介绍 建筑工人在危险的工作环境中面临着严重的安全和健康风险，尤其是在高处施工时，长时间的站立和跪姿可能会导致膝关节损伤、肌肉骨骼疾病以及视觉干扰等因素影响工人的平衡能力。为了防止跌倒和其他工伤事故，研究人员开始关注如何通过技术手段提升建筑工人在这些高风险环境中的平衡能力。膝关节外骨骼（knee exoskeleton）作为一种可穿戴设备，被认为是一种有潜力的干预措施，可以减少膝关节的负荷，帮助工人在各种工作姿势中保持平衡。 本研究的核心在于探讨下肢关节，特别是膝关节，在站立和跪姿中对神经平衡控制策略的影响。同时，研究还评估了高处环境和膝关节外骨骼对建筑工人姿势平衡及焊接任务表现的影响。通过虚拟现实（VR）和混合现实（MR）技术，研究人员模拟...
基于测地距离场的五轴连续扫描方法用于多入口内壁表面检测 背景介绍 在工业应用中，多入口内壁（MEI, Multi-Entrance Inwall）表面因其复杂的拓扑结构和潜在的碰撞风险，精确检测这些表面一直是一个挑战。传统的点对点检测方法效率较低，而近年来开发的五轴连续扫描技术则显著提高了检测效率，为大面积、复杂表面的检测提供了新的可能性。然而，目前五轴连续扫描的路径规划仍然高度依赖人工干预，尤其是针对MEI表面时，由于复杂的碰撞场景和多入口结构，自动化路径生成尤为困难。为此，本文提出了一种基于测地距离场（GDF, Geodesic Distance Field）的新方法，旨在自动、高效地生成五轴连续扫描路径，解决MEI表面检测中的路径规划和碰撞规避问题。 论文来源 本论文由 Yuzhu D...
一种基于观测可信度推断的受限学习网络用于少样本退化建模 学术背景 在复杂工程系统中，多传感器广泛应用于监控设备的退化过程并预测其剩余使用寿命（Remaining Useful Life, RUL）。然而，在仅有少量样本的情况下，确保预测性能仍然具有挑战性。少样本场景下，传感器数据中的不一致观测（discordant observations）会引入大量不确定性，导致经验损失与预期损失相差甚远。此外，学习到的退化模型往往会在有限的可用样本上过拟合，导致模型参数分布偏差，从而限制模型在未见样本上的泛化能力。为了解决这些问题，本论文提出了一种基于观测可信度推断（Observation Credibility Inference, OCI）的受限学习网络，用于少样本退化建模。 该研究旨在开发一种适用...
学术背景 随着人工智能（AI）的快速发展，电子设备在现代生活中的作用日益重要。然而，这些设备在运行过程中会产生大量热量，如果不能有效管理，将会导致性能下降、寿命缩短甚至系统故障。因此，热管理成为未来电子设备发展的关键挑战之一。传统的散热技术虽然有效，但随着设备功率密度的增加，这些技术已经难以满足需求。特别是“暗硅问题”（Dark Silicon Problem）——由于热限制，芯片中并非所有晶体管都能同时工作——进一步加剧了热管理的复杂性。 为了应对这一挑战，来自Shanghai Jiao Tong University和Nanyang Technological University的研究团队在Device期刊上发表了题为《Passive Thermal Management of Ele...
基于滚轮凸轮驱动的压缩弹性热冷却装置：高冷却功率密度的突破 学术背景 随着全球气候变化的加剧，传统的蒸汽压缩（Vapor Compression, VC）制冷技术因其使用氢氟碳化物（Hydrofluorocarbons, HFCs）等制冷剂而备受争议，这些物质具有较高的全球变暖潜势（Global Warming Potential, GWP）。为了应对这一环境问题，研究人员一直在探索更环保的制冷替代方案。弹性热冷却（Elastocaloric Cooling）作为一种基于固态材料的制冷技术，因其零碳排放和高能效潜力而备受关注。弹性热冷却通过材料的应力诱导相变来实现制冷，尤其是利用形状记忆合金（Shape Memory Alloys, SMAs）如镍钛合金（NiTi）在相变过程中释放和吸收的热...
磁驱动胶囊中的自展开片剂用于靶向药物递送 背景介绍 胃肠道（Gastrointestinal, GI）疾病，如炎症性肠病、胃肠道出血和癌症，是全球范围内的重要健康问题。传统的治疗方法，如内窥镜检查和口服药物，虽然在一定程度上有效，但存在许多局限性。例如，内窥镜检查依赖于操作者的技术水平，且难以在单次检查中覆盖整个胃肠道。口服药物则面临药物在胃肠道中降解和吸收受限的问题。 为了解决这些问题，近年来，胶囊内窥镜和药物递送系统得到了广泛关注。然而，现有的胶囊系统在多个病灶的靶向治疗和主动移动能力上仍然存在不足。为此，Lee等人在2025年发表于《Device》期刊上的研究中，提出了一种新型的磁驱动胶囊系统，该系统能够将治疗片（Therapeutic Sheets, TheraS）递送到胃肠道中的特...
多智能体混合环境协作导航研究：基于关系图学习的强化学习新方法 移动机器人技术正随着人工智能领域的发展迎来应用热潮，其中导航能力是移动机器人研究的核心热点之一。传统导航方法在面对动态环境、障碍物规避以及多机器人协作任务时，往往面临算法复杂度、计算资源消耗以及模型普适性的问题。针对这些问题，来自Central South University与Zhejiang University of Technology的研究团队提出了一种基于关系图注意力网络（Graph Attention Network, GAT）的新方法，称为GAR-CoNav，为混合环境中的多目标协作导航问题（Multi-Robot Cooperative Navigation Problem, MCNP）提供了新的解决方案。这篇发...