XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System仿生
使用仿生假手进行手势设计
摘要：脑机接口 (BCI) 系统通过检索脑电波并将其解释为机器指令来控制外部设备。该系统利用脑电图 (EEG) 接收、处理和分类信号，通过大脑产生的信号进行控制。本文重点介绍 BCI 的心理任务设计，通过放置在三维 (3D) 打印耳机上的 EEG 梳状电极获取心理活动产生的信号。实验涉及眨眼左眼和右眼来控制原型轮椅的前后移动。实验测量是使用 Cyton 板进行的，信息通过蓝牙传输，随后经过处理并翻译给轮椅以执行活动。该系统已成功实现利用大脑信号对辅助设备的实时控制。关键词：辅助设备；脑机接口；Cyton；心理活动；心理任务；轮椅。
自然风格的仿生表面，用于控制细菌附着和生物膜发育
估计，由于抗生素耐药细菌引起的感染每年享有70万寿命。如果耐药细菌继续以相同的速度进化，则预计到2050年，该数字将增加到1000万。[5]同样，生物和非生物表面上生物膜的形成对人类健康也面临着另一个重大挑战。生物膜形成。[2,3,6]在生物膜形成期间，微生物经历了几种生物学变化，导致细胞外聚合物物质（EPS）产生。EPS矩阵可防止并从攻击生物膜的化学物质和其他毒素中产生微生物。这使得很难使用传统的抗生素治疗生物膜，并使微生物获得抗菌抗性。[7]解决此问题的一种方法是使用抗菌材料和表面，以抑制抑制性细胞的附着和生物膜的形成。[4,8–13]这种抗菌材料作为工程材料的作用至关重要，因为这些材料可能有助于我们减少对抗生素和消毒剂的依赖。已经采用了各种技术来制造抗臭材料，包括用杀菌层涂上材料表面。[11,14–18]常见方法是基于从材料表面（例如金属衍生物和抗生素）释放杀菌剂的。[24]因此，当地形特征的尺寸在亚微米和纳米长度尺度中时，表面会抑制细菌的附着。[18]一种替代方法涉及将微/纳米摄影应用于消除细菌细胞的应用，并且在过去十年中，这种方法引起了很大的兴趣。[19-21]具有独特的微/纳米尺度表面纹理和特征的材料已被证明可以有效禁止细菌附着并防止生物膜形成。[22,23]提出，当地形特征的尺寸小于细菌细胞的尺寸时，降低了附着的细胞的可用接触区域。由于其表面地形特征，许多天然材料已经获得了防染色和反抗性行为。[11,25,26]这激发了科学家开发类似的材料和结构，这些材料和结构限制了生物膜形成并积极消除与表面接触的细菌。这样的
多液滴撞击仿生莲花表面振动能量的高效回收
液滴撞击动力学一直是液滴研究的重点和热点，深入挖掘液滴撞击动力学机理有利于自上而下指导和优化材料设计。随着高速成像技术的发展和创新[13]，液滴撞击的瞬态流动可以在微观时间尺度上被清晰地记录下来。单个液滴在不同表面的撞击得到了更广泛的研究。Richard等人认为液滴撞击光滑超疏水表面的接触时间与撞击速度无关，而与液滴半径的3/2次方成正比。[14]对于具有圆对称扩散和反冲的液滴撞击，存在一个接触时间的理论极限（ / / 2.2 0 3 t R τ ρ σ = ≥ ∗，[15]其中，ρ是液体的密度，R 0是液滴半径，σ是其表面张力，t是固液接触时间）。为了突破这一极限，科学家通过设计和修改超疏水材料的表面结构，强化和精确控制单个液滴的反弹行为，如减少4倍接触时间的煎饼反弹[16]和7300 r min −1 的旋转反弹[17]。虽然这些研究已经被广泛应用于解决喷墨打印[18]、微流体[19]和喷雾[20]的问题，但较少受到关注的多液滴模型在自然界、日常生活和工程中更为常见和适用（例如，冻雨对电网的灾难性影响）。多液滴模型可分为连续液滴[21]、液滴列车[22]、同时液滴[23]和液滴喷雾[24]等。越接近真实情况，越复杂，研究难度越大。[25]作为该领域的先驱，Fujimoto等人[26]和Schwarzmann等人[27]在多液滴模型中[28]进行了系统研究。采用闪光照相法和数值模拟相结合的方法，研究了液滴直径和撞击速度对液滴撞击固体的影响。[26，27] Sanjay等人用撞击油滴从超疏水表面提起静止的油滴，观察到了随着韦伯数（ρσ=02WeDv，其中D0为液滴直径，v为撞击速度）和质心偏移而产生的六种结果，其中四种结果不是聚结而是反弹。[28] Damak等人实验研究了液滴连续撞击超疏水表面的最大膨胀直径和回缩速率，并建立了通用模型来描述它们。[29]由于多体问题的复杂性和相互作用，大多数学者主要使用数值模拟
仿生空间三维阵列多焦点超透镜的理论设计
摘要：随着微纳光学的发展，超表面作为新型电磁波控制器件受到越来越多的关注，其中超透镜由于其独特的光学性质，作为超表面的典型应用得到了开发和应用。然而，以前的大多数超透镜只能产生一个焦点，严重限制了它们的应用。受苍蝇复眼的启发，我们提出了一种特殊的空间多焦点超透镜。我们的超透镜可以反转入射圆偏振光的偏振态，然后将其聚焦。此外，通过设计合理的相位和区域分布，可以实现水平排列的多焦点超透镜，这与垂直排列的多焦点超透镜类似。最重要的是，通过结合这两种分布方法，可以很好地实现具有低串扰的空间三维阵列多焦点超透镜。所提出的仿生三维阵列多焦点超透镜具有惊人的聚焦效果，有望在成像、纳米粒子操控、光通信等领域得到应用。
仿生人工自我恢复使机器能够自主恢复健康
摘要 本文探讨的工程自修复理论是在仿生学研究中应运而生的，旨在满足现代高风险流程制造和航空航天飞行器发展的巨大需求。仿生学开启了人工制品向自然物学习的新时代。随着工业互联网和人工智能技术的飞速发展，人们对故障产生和发展规律有了深刻认识，为工程自修复理论的产生提供了契机。工程自修复拓展了控制论和工程控制论的研究领域，赋予机器人类和动物特有的自我修复机制，使机器能够储存、补充和激活自我修复能量来维持机体健康。人工智能仿生研究大大加强了模仿人脑的功能，却忽视了人类和动物维持自身健康的重要系统和功能——自我修复系统和自我修复功能。人工智能模仿人脑有意识的思维控制行为，实现自动化、智能化，使机器更加聪明。人工自愈可以模仿人类无意识思维的自我恢复机制，预防和抑制运行中的故障，实现自我恢复，有可能使机器更加健康。人工自愈技术包括自我修复、补偿、自我保护和自我恢复调控等。工程自愈是机器乃至人工系统自主健康的基础，是仿生学的一个新的研究领域，在工程上有着广阔的应用前景。
Erythro–Magneto–HA–Virosome：一种用于肺部主动靶向药物的仿生药物输送系统
摘要：在过去的几十年中，由于药物在治疗物质的生物利用度、吸收率和药代动力学中起着至关重要的作用，寻找更有效、更具选择性的给药途径引起了人们的极大关注。肺部给药已成为医疗保健研究领域科学和生物医学研究的一个有吸引力的目标，因为肺部由于其高渗透性和大的吸收表面积以及良好的血液供应，能够吸收药物进行局部沉积或全身给药。然而，肺部药物输送相对复杂，需要采取一些策略来减轻机械、化学和免疫屏障的影响。在此，工程红细胞，即红细胞-磁-血凝素 (HA)-病毒体 (EMHV)，被用作一种有效向肺部输送药物的新策略。 EMHV 生物基载体利用磁性纳米粒子的物理特性，在外部磁场的作用下，静脉注射后实现有效靶向。此外，EMHV 膜上存在血凝素融合蛋白，使 DDS 能够锚定并与目标组织融合，并局部释放治疗化合物。我们对 EMHV 的生物力学和生物物理特性（例如膜的坚固性和可变形性以及高磁化率）及其体内生物分布的研究结果突出表明，这种生物启发式 DDS 是一种有前途的药物控制和肺部靶向输送平台，并且是满足未满足的临床需求的吸入疗法的宝贵替代方案。
仿生可拉伸传感器，用于可穿戴设备连续监测人类和动物的呼吸模式
等人报告称，呼吸频率是响应身体内部问题而首先发生变化的生命体征之一。[6] 尽管呼吸频率具有临床重要性，但呼吸频率仍然是监测最少的生命体征之一，通常依赖于医疗专业人员不频繁的视觉评估（即定期观察患者胸部的运动）。[7] 视觉测量容易出错，特别是当患者意识到他们的呼吸正在受到监测时，不频繁的测量可能会错过与呼吸模式有关的重要事件。[8,9] 监测呼吸活动（例如呼吸频率）对动物和人类同样重要，甚至更重要；因为动物无法传达疼痛或不适。[10] 研究表明，呼吸（即模式、速率和深度）的变化可能表明狗的身体或情绪压力、心脏、呼吸和其他健康相关问题（包括中暑）。 [11] 对于某些动物，例如狗，由人类手动测量或在陌生环境中测量呼吸活动也可能因情绪因素而导致测量不可靠，从而导致不良的临床决策和结果。 [12] 在包括麻醉在内的各种程序中，监测实验动物（如大鼠）的呼吸也同样重要，但现有的仪器价格昂贵且不精确。 [13]
人工智能时代仿生神经元接口的三维激光直写：原理、材料与应用
摘要：仿生神经元接口 (BNI) 的创建已成为从神经科学到人工智能等不同研究领域的当务之急。BNI 是二维或三维 (3D) 人工接口，模仿生物神经网络的几何和功能特征，以重建、理解和改善神经元功能。BNI 的研究是治疗神经元疾病和创建创新人工神经网络 (ANN) 的关键。为了实现这些目标，3D 直接激光写入 (DLW) 已被证明是一种用于复杂几何形状 BNI 的强大方法。然而，对 BNI 的大规模、高速制造的需求要求将 DLW 技术与 ANN 相结合。ANN 是一种受生物神经元启发的计算算法，已显示出前所未有的提高数据处理效率的能力。ANN 与 DLW 技术的结合为高效制造大规模 BNI 提供了一条创新途径，也可以启发为 ANN 设计和优化新型 BNI。本观点回顾了 BNI 的 DLW 进展，并讨论了 ANN 在 BNI 设计和制造中的作用。
用最小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中的人工组件不起直接解释作用，即在模拟方面，在其所嵌入系统的整体背景中。更准确地说，我认为确定此类人工设备输出的内部程序，替代生物组织并连接到其他生物组织，不能用于直接解释它们所替代的生物组件的相应机制（因此不能用于解释确定此类仿生模型复制的整体生物或认知功能的局部机制）。我基于使用最小认知网格 (MCG) 进行这一分析，这是 Lieto (人工智能认知设计，2021) 中提出的一种新框架，用于对生物和认知启发的人工系统的认识论和解释地位进行排名。尽管缺乏来自人工组件的直接机械解释，但我认为混合仿生系统可以发挥间接解释作用，类似于使用整体结构设计方法（但包括部分采用功能组件）构建的一些人工智能系统所发挥的作用。特别是，生物系统部件的人工替换可以提供 i）在混合生物-人工系统整体功能背景下对该部件的局部功能说明；ii）对与此类人工设备相连的生物元素的结构机制提供整体见解。