摘要：每个指尖有 3,000 多个接触感受器，它们在很大程度上对压力做出必定的反响。人类在操作物体时十分依靠指尖的感觉。短少这种感觉对上肢截肢者来说是一个共同的应战。

  每个指尖有 3,000 多个接触感受器，它们在很大程度上对压力做出必定的反响。人类在操作物体时十分依靠指尖的感觉。短少这种感觉对上肢截肢者来说是一个共同的应战。尽管今天有几种高科技、灵活的假肢可用，但它们都短少接触的感觉。短少这种感觉反响会导致物体无意中被假手坠落或压碎。

  为了完成更天然的假手触感，佛罗里达大西洋大学工程与计算机科学学院的研讨人员及其合作者率先在假手的指尖上运用液态金属将可拉伸的触觉传感器结合在一同。该技能封装在有机硅弹性体中，与传统传感器比较具有要害优势，包含高导电性、顺应性、柔韧性和可拉伸性。这种分层的多指触觉集成能够为人工手供给更高水平的智能。

  关于这项宣布在《Sensors》杂志上的研讨，研讨人员运用假肢上的单个指尖来区别沿不同纹路外表滑动的不同速度。四种不同的纹路有一个可变参数：脊之间的间隔。为经历测验纹路和速度，研讨人员练习了四种机器学习算法。关于十个外表中的每一个，收集了 20 次实验以测验机器学习算法区别由随机生成的四种不同纹路摆放组成的十种不同杂乱外表的才能。

  现已对用于人工手的触觉传感器进行了很多研讨，但仍然需要在轻型、低成本、巩固的多模态触觉传感器方面获得发展，资深作者、副教授 Erik Engeberg 博士说。海洋与机械工程系以及 FAU Stiles-Nicholson 脑研讨所和 FAU 传感与嵌入式网络系统工程研讨所 (I-SENSE) 的成员，他与榜首作者和博士一同进行了这项研讨。 在咱们的研讨中，来自一切单个指尖的触觉信息为更高的手部感知水平奠定了根底，能够区别十个杂乱的、多纹路的外表，而运用来自单个指尖的朴实部分信息是不可能做到的。

  K-最近邻 (KNN)、支撑向量机 (SVM)、随机森林 (RF) 和神经网络 (NN)。提取液态金属传感器的时频特征来练习和测验机器学习算法。神经网络通常在运用单个手指的速度和纹路查验测验方面体现最好，而且运用四个手指一起运用四个液态金属传感器区别十个不同的多纹路外表的准确度为 99.2% 。

  关于企图无缝参加惯例活动的个人来说，失掉上肢可能是一项艰巨的应战，工程与计算机科学学院院长 Stella Batalama 博士说。尽管假肢的前进是有利的，能够让截肢者更好地实行日常责任，但他们并没有为他们供给触觉等感官信息。他们也无法让他们用意念天然地操控假肢。有了这个凭仗咱们研讨团队的最新技能，咱们离为世界各地的人们供给一种更天然的假肢设备又近了一步，这种假肢设备能感觉并对环境做出反响。

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  RFID智能柜的呈现也代表了RFID职业的一种前进。技能的前进不会中止，未来还会衍生出更多RFID的场景使用。

  王林在承受RFID世界网长达两个小时的采访中，环绕自身在Farsens并购前后的考虑做了一次翔实陈说，让人更能了解到这起并购是理性考量的成果，尽管仍不失冒险的一面。

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