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受大脑启发的人工智能
当前的人工智能 (AI) 模型通常专注于通过细致的参数调整和优化技术来提高性能。然而，这些模型背后的基本设计原则受到的关注相对较少，这可能会限制我们对它们的潜力和约束的理解。这篇全面的评论探讨了塑造现代 AI 模型（即脑启发式人工智能 (BIAI)）的各种设计灵感。我们提出了一个分类框架，将 BIAI 方法分为物理结构启发模型和人类行为启发模型。我们还研究了不同 BIAI 模型擅长的实际应用，强调了它们的实际优势和部署挑战。通过深入研究这些领域，我们提供新的见解并提出未来的研究方向，以推动创新并解决该领域当前的空白。这篇评论为研究人员和从业者提供了 BIAI 格局的全面概述，帮助他们发挥其潜力并加快 AI 发展的进步。
自然界的最新进展启发了自动系统的摩擦电纳米生成器
抽象的摩擦电纳米生成剂（Tengs）站在能量收集创新的最前沿，通过扭矩电信和静电诱导将机械能转化为电力。这项开创性的技术解决了对可持续和可再生能源解决方案的迫切需求，为自动系统开辟了新的途径。尽管有潜力，但Tengs仍面临挑战，例如材料优化，以增强摩擦电效应，可伸缩性和在各种条件下提高转化效率。耐用性和环境稳定性也构成了重大障碍，需要对更弹性的系统进行进一步的研究。自然启发的Teng设计通过模拟生物学过程和结构（例如植物的能量机制和动物皮肤的质感表面）提供了有希望的解决方案。这种仿生方法已导致材料特性，结构设计和整体性能的显着改善，包括提高能量转换效率和环境鲁棒性。对生物启发的Tengs的探索已解锁了能源收集，自动传感和可穿戴电子产品的新可能性，强调通过创新设计降低能耗和提高效率。本综述封装了自然界中的挑战和进步，激发了滕斯的启发，强调了仿生原理的整合以克服当前的局限性。通过专注于增强电气性能，生物降解性和自我修复功能，自然启发了Tengs为更可持续和多功能的能源解决方案铺平了道路。
提取橙子果皮的几何形状和拓扑结构以设计仿生能量吸收材料
由于进化，许多生物材料已经发展出不规则结构，从而具有出色的机械性能，例如高刚度重量比和良好的能量吸收。然而，在合成材料中复制这些不规则的生物结构仍然是一个复杂的设计和制造挑战。这里介绍了一种仿生材料设计方法，该方法将不规则结构描述为构建块（也称为瓷砖）和连接它们的规则的网络。合成材料不是一对一复制生物结构，而是以与生物材料相同的瓷砖分布和连接规则生成，并且结果表明这些等效材料具有与生物材料相似的结构与性能关系。为了演示该方法，研究了橙子的果皮，橙子是柑橘家族的一员，以其保护性和吸收能量的能力而闻名。聚合物样品在准静态和动态压缩下生成并表征，并显示出空间变化的刚度和良好的能量吸收，如生物材料中所见。通过量化哪些图块和连接规则在响应负载时局部变形，还可以确定如何在空间上控制刚度和能量吸收。
细胞外基质启发的伤口愈合的生物材料
由于DM相关的血管并发症，DM患者的伤口愈合能力也受到严重影响，并可能导致慢性伤口的形成。糖尿病足溃疡（DFU）特别普遍，影响了约19-34％的DM患者[6]。溃疡是由神经病，循环DYS功能和创伤的组合发展而来的[7]。包括爪脚趾在内的解剖畸形特别容易受到DM诱导的神经病的导致DFU和慢性伤口的发展，以及长期糖尿病患者的高压和重复创伤的区域[8，9]。由于DFU的非治疗性质以及开放伤口对环境的一致暴露，微生物感染和严重感染骨骼受累或骨髓炎，是主要的
因果关系启发性的歧视性特征学习，用于步态识别的三重领域
摘要。步态识别是一种生物识别技术，可以通过步行方式区分个人。但是，在准确提取身份特征时，以前的方法会面临挑战，因为十个特征与非身份线索纠缠在一起。为了应对这一挑战，我们提出了CLTD，这是一种因果关系启发的歧视性特征学习模块，旨在有效消除三重域中的混杂因素，即空间，时间和光谱。具体来说，我们可以使用跨像素的注意力生成器（CPAG）生成空间和时间域中事实和反事实特征的出现分布。然后，我们将傅立叶投影头（FPH）介绍给项目空间特征到光谱空间，从而保留基本信息，同时降低计算成本。此外，我们采用了一种具有对比度学习的优化方法，从而在同一主题的序列之间执行语义一致性约束。我们的方法在挑战性数据集上表现出了显着的性能提高，从而证明了其有效性。此外，它可以无缝集成到现有的步态识别方法中。
具有林德布拉德主方程和干扰测量的量子启发语言模型用于情绪分析
量子启发模型在许多下游语言任务（如问答和情感分析）中表现出色。然而，最近的模型主要关注嵌入和测量操作，忽略了量子演化过程的重要性。在这项工作中，我们提出了一种新型的量子启发神经网络 LI-QiLM，它集成了林德布拉德主方程 (LME) 来建模演化过程和干涉测量过程，提供更多的物理意义以增强可解释性。我们对六个情感分析数据集进行了全面的实验。与传统神经网络、基于 Transformer 的预训练模型和量子启发模型（如 CICWE-QNN 和 ComplexQNN）相比，所提出的方法在六个常用的情感分析数据集上表现出卓越的准确率和 F1 分数。额外的消融测试验证了 LME 和干涉测量的有效性。
明确的放心激发了您的行动
侧门镜是车辆外部的少数部分之一，因此需要高耐热性，以抵御高温和水的耐用性，以承受恶劣的天气，强烈的振动和其他恶劣的驾驶条件。从设计阶段的一开始，我们就会想到可靠的功能和质量，将我们对机械电路设计的知识与光学（镜像）技术相结合。利用我们在后视镜方面的专业知识，我们继续解决市场问题，制造商需要提出尖端功能和设计，包括世界第一，充满经验，知识和我们经过验证的发展设计。
自动驾驶汽车赛车的平衡奖励启发的增强学习
自动驾驶汽车赛车引起了广泛的兴趣，因为它在极限的自动驾驶中具有巨大的潜力。基于模型和基于学习的方法已被广泛用于自主赛车。但是，基于模型的方法在仅可用局部感知时无法应对动态环境。作为比较，基于学习的方法可以在本地感知下处理复杂的环境。最近，深度强化学习（DRL）在自主赛车上越来越受欢迎。DRL通过处理复杂情况并利用本地信息来优于传统的基于学习的方法。DRL算法，例如近端政策算法，可以在自动驾驶竞争中的执行时间和安全性之间达到良好的平衡。但是，传统DRL方法的训练结果在决策中表现出不一致的正确性。决策中的不稳定引入了自动驾驶汽车赛车的安全问题，例如碰撞到轨道边界中。所提出的算法能够避免碰撞并提高训练质量。在物理发动机上的仿真结果表明，所提出的算法在避免碰撞中的其他DRL算法优于其他DRL算法，在急剧弯曲期间实现更安全的控制以及多个轨道之间的较高训练质量。关键字：自动驾驶汽车赛车，本地规划，近端政策优化，平衡奖励功能。
机器人技术的微扫描启发的活动摄像机
神经形态视觉传感器或事件摄像机使人们对极低的反应时间的视觉感知，为高动力机器人应用开辟了新的途径。这些事件摄像机的输出取决于运动和纹理。但是，事件摄像机无法捕获与相机运动平行的对象边缘。这是传感器固有的问题，因此具有挑战性地求解算法。人类的视力涉及使用小型眼动的主动机制，即最突出的动作，这是最突出的动作。通过在固定过程中不断地移动眼睛，微扫视可以基本上保持纹理稳定性和持久性。受微观启发的启发，我们设计了一个基于事件的感知系统，能够同时保持低反应时间和稳定的质感。在此示例中，将旋转的楔形棱镜安装在事件摄像头的光圈前，以重定向光线和触发事件。旋转楔形棱镜的几何光学器件允许对额外的旋转运动进行算法补偿，从而导致稳定的纹理外观和高信息输出，而与外部运动无关。硬件设备和软件解决方案都集成到系统中，我们称之为人工微扫视增强事件摄像头（AMI-EV）。基准比较验证了在标准摄像机和事件摄像机无法交付的情况下，AMI-EV记录的出色数据质量。各种现实世界的实验表明了系统的潜力，可以促进低级和高级视力任务的机器人感知。