太原理工大学研究生(太原理工大学研究生招生网)
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日前，太原理工大学信息与计算机学院张虎林教授课题组在自驱动传感领域取得重要研究进展，研究成果以“Deep Learning Assisted Body Area Triboelectric Hydrogel Sensor Network for Infant Care”为题发表在国际顶级期刊《Advanced Functional Materials》（影响因子18.808）。该论文的第一署名单位为太原理工大学，博士生郭瑞为论文第一作者，张虎林教授与美国加州大学洛杉矶分校陈俊教授为论文共同通讯作者。
随着可穿戴生物技术的发展，智能化的可穿戴电子产品逐渐改变了我们的生活方式。然而，可穿戴电子产品在生物相容性方面有着严格的要求，这极大限制了制备材料的选择。此外，对于婴儿可穿戴电子产品，还需要考虑婴儿误食风险，所有这些都给可穿戴电子设备的设计和制造带来了巨大挑战。
张虎林教授课题组针对上述问题，设计了一种可食用的摩擦电水凝胶传感器。在深度学习算法的帮助下，传感阵列网络实现了对婴儿特定状态的准确识别，并通过开发的手机应用程序，实现了与监护人的一键式交互和实时警告发送。本论文为物联网时代的婴儿可穿戴智能系统设计提供了一个非常有价值的应用范例。
图2.基于可食用摩擦电水凝胶传感器网络的婴儿智能监护系统
婴儿身体脆弱，不能表达自己的感情。持续监测和测量婴儿身体所受的生物力学压力对于避免婴儿受伤和疾病仍然至关重要。本文报道了一种由可食用摩擦电水凝胶传感器组成的全方位婴儿运动监测体区传感器网络。每个软传感器都具有23.1 dB的高信噪比、0.28 V kPa−1的高灵敏度和50 ms的快速响应时间。在深度学习算法的辅助下，体面积传感器网络可以实现婴儿运动模式的识别和识别，分类准确率高达100%。开发了用户友好定制的手机应用程序，提供实时预警和一键守护互动。这种自供电体区传感器网络系统为物联网时代可靠的婴儿护理提供了一个有前景的范例。
该研究工作获得了山西省青年拔尖人才计划和山西省自然科学基金面上项目的资助。
来源：太原理工大学、新材料资讯
论文链接：
https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/adfm.202204803
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