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Low water vapor and air permeability is a persistent challenge in wearable and on-skin electronics, as it reduces wearing comfort, and leads to skin irritation and inflammation in the long term. To tackle this issue, Zheng and coworkers designed a stretchable conductor based on an elastomeric fiber mat coated by liquid metal. After simple activation via stretching, the flexible conductor was endowed with excellent permeability, good stretchability, exceptional electrical stability, and good biocompatibility, ascribed to the mesh-like structure and the vertically buckled structure of the liquid metal. Based on the intriguing properties of the material, it was employed in a multi-functional wearable device, able to detect the heartbeat and sweat while serving as a heating device. The corresponding research has been published in Nature Materials and can be accessed at https://doi.org/10.1038/s41563-020-00902-3. 相似文献
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为研究一种新型图像去噪的手段,采用机器学习中的自编码器模型对图像进行优化。通过对原始的清晰图像添加噪声,作为编码器模型的输入数据,未添加噪声的原始图像作为标准值,对编码器模型进行训练以提高其图像去噪能力。结果表明,经过一定程度训练的自编码器模型,具备了一定的图像去噪功能。 相似文献
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本文介绍一致空间的理想导集映射,并对这些映射的像展开研究.同时,介绍I-Hurewicz有界性的概念,研究I-Hurewicz有界性的基础拓扑运算性质.最后,得到一致空间中I-Hurewicz有界性的一个等价刻画. 相似文献
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印刷电路板 (printed circuit board,PCB)在实际生产过程中存在缺陷样式多种多样、缺陷小、缺陷位置难以定位的问题,而一个巨大的模型难以实现实时检测的要求,且大量的深度可分离卷积层建立的轻量级模型也不能达到足够的精度,为此提出一种基于YOLOv5s的PCB缺陷检测算法。 将原始Backbone的Conv模块跟C3模块用GhostConv替换,在Neck部分则引入了一种新的轻量级卷积技术GSConv,减轻模型大小的同时保持精度,GSConv在模型的准确性和速度之间完成了一个极好的权衡,针对许多注意力模块无法关注全局信息同时模型大的问题,提出了多尺度的轻量化双通道注意力模块(double channel depthwise attention module,DWAM),进一步提高模型精度。通过多组实验, 结果表明,改进算法所有类别的平均mAP为99.14%,且模型的GFLOPs为7.194 G,Params为7.175,原始的YOLOv5s平均mAP为96.86%,GFLOPs为6.89 G,Params为6.596,虽然Params以及GFLOPs有所增大,但是还是满足轻量网络的要求,并且精度相对于YOLOv5s提高了2.25%,且对于每个类别的缺陷识别准确率都有改善,大幅减少计算量和模型参数的同时保证了准确率,满足工业检测生产需求的同时便于移动端部署。 相似文献
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We study the regularity of weak solutions to a class of second order parabolic system under only the assumption of continuous coefficients.We prove that the wea... 相似文献
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摔倒检测大都依靠传感器设备,此类方法受设备自身和环境因素影响较大,常常无法发挥该有的作用,同时,基于视觉的方法往往实时性较差,鲁棒性不强。针对上述问题,本文提出了一种鲁棒性强、能有效部署在嵌入式设备上的轻量化摔倒检测算法。以YOLOv5为基准模型,首先,融合轻量级注意力机制模块,使网络更关注要识别的目标区域,增强网络的识别精度。其次,使用模型压缩方法对模型进行剪枝,减小模型体积和计算量,使模型轻量化,以提高推理速度和便于部署在嵌入式设备中。最后,对剪枝后的模型进行知识蒸馏,在不提升模型复杂度的前提下提升模型的检测精度。实验结果表明:本文模型相较于基准模型,mAP增加了1.7%,召回率提高了1.2%,模型体积减小了79.1%,浮点运算量降低了70.9%。将本文模型部署在嵌入式设备Jetson Nano上,检测速率达到13.2 frame/s,基本满足实时性摔倒检测的要求。 相似文献
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