图文简介
打开网易新闻 查看精彩图片
打开网易新闻 查看精彩图片
大规模的物联网进展缓慢。对此的一种解释是，电池与这种大规模的物联网不兼容。能量收集技术的使用是电池的有前途的替代品之一。另一方面，引入自供电系统将为无数挑战铺平道路，包括在大多数能量收集方式中发电量相当小的巨大挑战。有必要为电子设备设想一个有效的工作条件，理想情况下利用大多数能量收集系统产生的相对较低的功率。在这种情况下，降低有源运行电子系统的功耗是一个很好的方法。
打开网易新闻 查看精彩图片
本综述介绍了结合机器学习和自供电传感器/系统在能量采集、输出性能和电源管理方面的显著优势。我们探索了自供电传感器/系统的新范式，重点关注机器学习如何帮助从医疗保健到智能系统的应用。尽管将机器学习与自供电系统相结合被证明具有许多令人兴奋的新应用和优势，但随着它从研究设施转变为现实世界的实施，必须解决技术、道德和安全问题。在此背景下，还讨论了机器学习系统在实际应用中的技术和伦理影响。
打开网易新闻 查看精彩图片
自供电集成系统
打开网易新闻 查看精彩图片
基于摩擦电、压电和热电原理的能量收集装置的优缺点比较
打开网易新闻 查看精彩图片
论文信息
基于压电、摩擦电和热释电原理的自供电传感器/系统的历史里程碑
打开网易新闻 查看精彩图片
具有ML 技术的摩擦电传感器的代表性实时应用
论文题目：Self-powered sensing systems with learning capability
通讯作者：Wan Shou，Omid Mahian，ZhongLin Wang
通讯单位：麻省理工学院，佐治亚理工学院材料科学与工程学院
小编有话说：本公众号推送内容仅作高分子能源领域科研人员学术交流使用，不用作任何商业活动
热门跟贴