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复制 Cynandra opis 蝴蝶的结构颜色，用于仿生双色滤光片
微结构或纳米结构会引起衍射、干涉和散射。[3] 以这种方式产生的结构色通常与角度有关（彩虹色），与光吸收产生的颜色相比，结构色更鲜艳、可调且稳定。[4] 到目前为止，已有多种光子结构被用于产生结构色并取代传统的色素沉着。这些包括可调高折射率光子玻璃、微米级球形胶体组件和衍射光栅结构。[5,6] 虽然仿生光子结构已被用于创造高度饱和的结构色，但它们制造困难且成本高，不适合大规模生产。此外，整个可见光谱范围内对新的仿生结构色的需求尚未得到满足。因此，更好地理解结构着色的潜在机制无疑将改善颜色特性和寿命。虽然自然界中存在大量结构色的例子，但由于蝴蝶翅膀的光子纳米结构颜色鲜艳，因此人们对其的研究兴趣颇多。[7,8] 例如，Vigneron 等人发现，Pierella luna（月神蝴蝶）翅膀鳞片产生的彩虹色效应是由整个鳞片的宏观变形引起的，当翅膀被白光照射时，就像衍射光栅一样分解
仿生学中的多感觉整合：相关性和前景
摘要 综述目的 本综述旨在强调与仿生肢体和体感反馈恢复相关的多感觉整合过程日益增长的重要性。 最新发现 通过神经刺激恢复准现实感觉已被证明可为肢体截肢者带来功能和运动益处。近期，与人工触觉相关的认知过程似乎在假肢的完全整合和接受中发挥着至关重要的作用。 摘要 仿生肢体中实现的人工感觉反馈增强了截肢者对假肢的认知整合。多感觉体验是可以测量的，必须在设计新型体感神经假体时予以考虑，其目标是为假肢使用者提供逼真的感觉体验。正确整合这些感觉信号将保证更高水平的认知益处，从而实现更好的假肢并减少感知到的肢体扭曲。
用最小的认知网格分析仿生系统的解释力
在本文中，我认为混合仿生系统的人工组成部分不起直接的解释作用，即，在模拟的术语中，在它们嵌入的系统的总体上。更准确地说，我声称确定这种人工设备的输出，替换生物组织并与其他生物组织相关的内部程序不能直接解释它们代替它们的生物组分的相应机制（因此，无法用来解释该本地机制来解释该生物学或认知的局部机制，以确定这种总体或认识性的模型。i对使用最小认知网格（MCG）的分析进行了这种分析，这是一个在Lieto中提出的新框架（人工思维的认知设计，2021年），以对生物学上和认知上平淡的人工系统的认识论和解释性状态进行排名。尽管缺乏人工组件的直接机械解释，但是我还认为，混合仿生系统可以具有与使用整体结构设计方法构建的AI系统相似的间接解释作用（但包括部分功能组件）。尤其是，生物系统部分的人工置换可以为i）在混合生物学 - 人工系统的整体功能和ii）全球洞察力的整体功能中提供该部分的局部功能说明，以实现与此类艺术元素相关的生物学元素的结构机制。
溶剂驱动的仿生软传感器和执行器
通过合规运动，他们的环境，例如pH，[6,7]温度，[8-10]湿度，[11-15]和光[16-18]。他们发挥了巨大的潜力来满足人造肌肉，能量发电机，阀门，握手，游泳者和步行者领域的感测和致动要求。最近，据报道了溶剂蒸气驱动的软驱动器[19-21]，并被视为人类 - 环境相互作用的有前途的设备。当前，分子吸收驱动的软致动器通常仅限于水，乙醇和丙酮蒸气，从而阻止其在晚期可穿戴应用中使用。最近对工程智能材料[22-25]及其作为软执行器的应用[26]表现出复杂的三维形状变形，已广泛审查以进行更全面的分析。简而言之，可以通过将非均匀的外部刺激应用于各向同性结构或通过各向异性执行器的概念来诱导3维（3D）变形，而后者是诱导可编程和可控制变形的有利选择。迄今为止，已经报道了一大批杂种结构，例如双层，梯度和图案结构。[27]在本文中，我们通过开发能够以受控方式精确曲线和扭曲的溶剂响应式仿生软执行器来利用这种方法。它们基于Su-8光敏环氧树脂的刚性微纹理，该树脂在聚二甲基硅氧烷（PDMS）薄膜的一个或两个侧面图案化，以模拟生物生物。[30–35]将所得的微型结构软致动器与双层执行器进行比较，该动力器由在挥发性有机化合物（VOC）下膨胀的活性层组成，并沉积在被动层的顶部。PDM属于硅胶类，是高性能溶剂响应式软动力执行器的出色候选材料，因为它固有的机械灵活性和耐用性，可反复变形。PDMS除了在暴露于VOC时肿胀的能力外，还表现出较高的热和湿度稳定性。实际上，PDM经常用于分析化学领域[28]，例如作为水性培养基中采样分析物分子的有效矩阵材料。[29]尽管对于应用数量不需要PDM的肿胀，但它作为分子驱动的软设备的驱动材料提供了极好的选择性。据报道，基于PDM的聚合物构造的各种自我折叠微观结构已据报道，驱动机制，包括双层和表面张力驱动结构之间的热，磁性，应力不匹配。
仿生酶 - 米切尔自组装系统，用于半人工光合作用
摘要：超分子表面活性剂为构造太阳能燃料合成系统的多功能平台，例如，通过将两亲光感应器和催化剂的自组装成各种超分子结构。然而，在太阳能燃料生产中对两亲光的光敏剂的利用主要集中在产生气态产物上，例如分子氢（H 2），一氧化碳（CO）和甲烷（CH 4），而甲烷（CH 4）的合成催化剂（TON）的合成催化剂属于合成催化剂，通常是在数百万范围内的合成催化剂。受到生物脂质 - 蛋白质相互作用的启发，我们在此提出了一种新型的生物杂交组装策略，该策略利用光敏剂作为表面活性剂形成胶束支架，该胶束支架与酶（即氢化酶），即半人工光合作用。具体而言，具有[ruthenium tris（2,2'-二吡啶）] 2+头组与酶相关时具有高光催化活性的表面活性剂，因为它们具有阳性带电的[RU] 2+中心的静电相互作用，可以与酶相互作用，以与酶相互作用，以使胶束上的电子转移在胶束eNzeme-Enzyzyzyzyzeme-Enzyzeme-Enzeme-Enzeme-Enzeme-Enzeme-Enzeme-Enzeme-Enzeme-Enzeme-Enzeme界面相互作用。时间分辨的吸收和发射
洞察人类和超级人工智能应用的仿生大脑建模（BB）
数学建模是在其所有流中建模有效，有效的人工智能的最重要方面，例如，弱-AI，strong-ai，super-ai，super-ai，ultra-ai，hultohoid，bunderoid，bionic brain，cyborg，cyborg，enerative-a，机器学习，机器学习，机器视觉，图像处理，图像处理，自然语言处理，自然语言处理，深度学习，ANN，ANN，GP，GA等。与数学建模一起在其中适合映射的位置也是重要的考虑因素。对于某些逻辑，数学模型无法理解准确性的理论建模和映射也非常有用。因此，在我的论文[1]中，“针对人形和超级人工智能应用的仿生大脑建模（BB）的见解”我同样使用了概念，无论有用的数学建模和映射和理论建模以及理论建模和映射和工程师“ Bionic Brain”用于使用ANN，GP，GA，GA，GA，GA和几种本质模型的“ Bionic Brain”。我向所有读者，学生，研究人员保证，本文非常有用，易于理解的数学和理论建模概念和映射仿生机器人机器人工程的仿生大脑，并涵盖所有分析，设计和开发必需品。
洞察人类和超级人工智能应用的仿生大脑建模（BB）
数学建模是在其所有流中建模有效，有效的人工智能的最重要方面，例如，弱-AI，strong-ai，super-ai，super-ai，ultra-ai，hultohoid，bunderoid，bionic brain，cyborg，cyborg，enerative-a，机器学习，机器学习，机器视觉，图像处理，图像处理，自然语言处理，自然语言处理，深度学习，ANN，ANN，GP，GA等。与数学建模一起在其中适合映射的位置也是重要的考虑因素。对于某些逻辑，数学模型无法理解准确性的理论建模和映射也非常有用。因此，在我的论文[1]中，“针对人形和超级人工智能应用的仿生大脑建模（BB）的见解”我同样使用了概念，无论有用的数学建模和映射和理论建模以及理论建模和映射和工程师“ Bionic Brain”用于使用ANN，GP，GA，GA，GA，GA和几种本质模型的“ Bionic Brain”。我向所有读者，学生，研究人员保证，本文非常有用，易于理解的数学和理论建模概念和映射仿生机器人机器人工程的仿生大脑，并涵盖所有分析，设计和开发必需品。
2025; 15(6): 2579-2596. doi: 10.7150/thno.102584 研究论文 纳米纤维/网状人工仿生硬脑膜促进神经干细胞分化
1.山东大学齐鲁医院骨科、山东大学骨科中心、山东大学齐鲁医学院，济南 250012。2.山东大学高等医学研究院，济南 250012。3.山东大学齐鲁医学院山东大学第二医院，济南 250033。4.天津医科大学总医院骨科、脊髓损伤国际科技合作基地、天津市脊柱脊髓重点实验室，天津 300052。5.齐鲁工业大学（山东省科学院）先进材料研究院，济南 250014。6.山东大学生殖医学中心，山东济南 250012。
基于肌电图的仿生信号处理...
Aerobotix Technosolutions，印度马哈拉施特拉邦科尔哈普尔 摘要 EMG 传感器已广泛应用于辅助技术、生物医学和人机界面。本文讨论了具有紧凑设计和信号采集的 EMG 传感器的开发。该系统捕获、过滤和放大肌肉信号，以使其可用于假肢、康复和诊断等许多领域。 关键词：EMG 信号、辅助设备、信号放大、信号处理、肌电图、仿生手臂、康复、生物医学、脑机接口、可穿戴技术、神经肌肉功能、假肢设备、电信号、神经康复、外骨骼。 I. 介绍 肌电图传感器捕捉肌肉收缩引起的电活动，这使得它能够应用于仿生手臂、康复、生物医学诊断、人机界面等广泛的领域。使用 EMG 传感器，我们可以记录肌肉产生的电活动，这有助于物理治疗师分析肌肉活动并识别薄弱的肌肉。因此，可以使用该数据为患者创建康复程序。它用于外骨骼和仿生手臂，为身体残疾的患者提供运动支持。它们有助于通过适应用户独特的肌肉模式和力量来定制辅助设备。传感器越紧凑，用户体验就越好。这些传感器将监测肌肉健康并防止慢性病患者的肌肉萎缩。据世界卫生组织称，全世界约有 3000 万人需要假肢或其他辅助设备。肌电图传感器在改善辅助技术领域的生活质量方面发挥着重要作用。机器学习的技术进步将提高传感器的效率。它将根据用户的数据进行学习，并能够在仿生手臂的情况下提供快速的实时反馈。本文介绍了一种紧凑型肌电图传感器电路的开发和实现。二、文献综述在 Crea 等人 (2019) 进行的研究中，肌电图信号允许用户使用肌肉收缩来控制假肢。根据 Liao 等人的研究，肌电图信号允许用户使用肌肉收缩来控制假肢。 (2020)，研究使用带有机器学习算法的 EMG 传感器，这将实现精确控制，减少反馈时间和自然运动。根据 Basmajian 等人 (2017) 的说法，功能性电刺激 (FES) 对于脊髓损伤患者的康复 EMG 传感器起着至关重要的作用。刺激特定肌肉有助于患者恢复运动控制。
传统涡轮机与仿生涡轮机的气动比较，以增强低风条件下的风能应用
摘要。预计到 2050 年，风能将占全球产量的 35%，其中位于高风速地区的大型风力发电场将做出重大贡献。然而，在低风速地区，需要调整涡轮机以最大程度地提高效率。这导致了基于仿生原理的叶片的开发，这些叶片可提高此类条件下的性能。为了验证这种方法，提出了对传统涡轮机和仿生涡轮机进行空气动力学比较分析的建议。所提出的方法涉及使用计算流体动力学 (CFD) 模拟和叶片元素动量理论 (BEMT) 来预测两种设计的行为。评估功率系数 (Cp)、推力 (Ct)、轴向力和扭矩等变量，比较转子在相同条件下的性能。目标是确定仿生涡轮机的可行性及其在低风速（从 2.5 m/s 开始）下对水平轴风力涡轮机的适应性。经 CFD 和 BEMT 模拟验证的结果显示，仿生涡轮机的性能比传统转子高出 33%，凸显了其在恶劣环境条件下提高风能效率的潜力，尤其是在风速较低或不稳定的地区。这证明了仿生设计在增强可再生能源技术方面的可行性。