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清华大学《CEJ》：用于人-机器人超声波加密通信的机器学习增强多功能石墨烯电子贴片

材料分析与应用 2025-03-03 16:31
文章摘要
本研究由清华大学计算机系孙富春课题组在《Chemical Engineering Journal》上发表，首次提出了一种基于激光诱导石墨烯（LIG）的多功能电子贴片（GEPs），实现了手势识别与超声波加密通信的双重功能。该研究通过集成机器学习技术，利用卷积神经网络（CNN）提高手势识别的准确率，同时开发了基于超声波的加密通信技术，有效抵抗电磁干扰。实验结果显示，GEPs在200 Hz至50 kHz的频率范围内表现出优异的声压级输出，手势识别准确率高达92.37%。这一技术为人机交互和信息安全领域提供了新的解决方案，具有广泛的应用潜力，特别是在军事、医疗和智能家居等领域。
清华大学《CEJ》：用于人-机器人超声波加密通信的机器学习增强多功能石墨烯电子贴片
查看文献： Machine learning-enhanced multifunctional graphene electronic patches for gesture recognition and human-robots ultrasound encryption communication
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