XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System微型机
带有微型机器人的脱离MEMS扫描仪的微型LIDAR
摘要 - 光检测和范围（LIDAR）已被广泛用于空中监视和自动驾驶。如果配备LIDAR，机器人技术甚至微型机器人的能力都可以大大增强，但是必须使用非常轻巧和小的LIDAR。微型机器人的尺寸接近鸟类或昆虫，几乎所有现有的激光雷达都太重了，对它们来说太大了。在这项工作中，提出并证明了其光学扫描仪的新型MEMS LIDAR，其光学扫描仪已被提出并证明。扫描仪头将通过移动的微型机器人携带，而雷达底座则固定在地面上。有一条薄而柔性的光学/电缆，将扫描仪头连接到底座。扫描仪头由一个MEMS镜子和一个棒镜组成，它的重量仅为10 g，长4厘米。mems镜的光圈为1.2 mm×1.4 mm，可以扫描9°×8°的视场（FOV）。由于微型机器人和光学扫描仪头部相对于光学接收器的移动，IMU（惯性测量单元）已嵌入扫描仪头中以跟踪运动，并且已经开发出算法以重建真实点云。可移动的底圈可以每秒获取400点，并检测到最多35厘米的目标。微型机器人在移动时可以携带扫描仪的头部，并且可以在LiDAR底座生成点云。这种新的LIDAR配置可实现微型机器人的范围，映射，跟踪和缩放扫描。
三叶非球面 Janus 的制造及开环控制
简介。不受束缚的微型机器人可以以微创方式输送治疗剂 [1]，进入人体其他无法到达的区域 [2, 3]。这些微型机器人在生物医学中的潜在应用非常广泛，从传感 [4-7] 到药物输送 [8-10]，甚至再生医学 [11] 等。特别是，微型机器人非常适合再生医学中的细胞应用，因为它们可以快速穿透细胞并实现有效的细胞内输送 [3]。旨在修复受损或患病的组织和器官 [12] 的细胞疗法需要将细胞精确运送到目标位置进行移植 [13, 14]。任何细胞输送失败都可能导致严重的免疫反应 [15]。因此，确保准确、无创地输送细胞至关重要，而微型机器人可以发挥至关重要的作用 [16]。
通过缩小通道的确定性滚动和折叠膜
平坦的膜无处不在地变成自然界和人造世界中神秘的复杂形状。在复杂性背后，已连续发现清晰的确定性变形模式是基本应用规则，但仍未实现。在这里，我们破译了薄膜的两种元素变形模式，随着通过缩小的通道的流动滚动和折叠。我们验证这两种模式将厚度范围从微米到原子量表的宽度范围的膜变形。它们的出现和确定性折叠数与föppl -vonKármán数量和收缩比定量相关。揭露的确定性变形模式可以指导二维纸的可折叠设计器微型机器人和精致的结构，并提供了生物形态遗传决定论之外的另一种机械原理。
用于靶向治疗的可变形软磁微型机器人的建模与表征
摘要 — 磁性纳米粒子 (MNP) 在许多生物医学应用中是非常有吸引力的组件，特别是作为用于靶向治疗的治疗性磁性微载体 (TMMC)。虽然可以使用外部磁场有效地收集和运输 MNP，但最佳输送方式尚未得到充分研究。在本文中，我们讨论了可变形软磁微型机器人在不同磁场条件下的建模和特性描述。所考虑的微型机器人由浸入不同载体流体中的超顺磁性氧化铁 (SPIO) 组成，并且已经在弱磁场下通过实验表征了其行为。实验结果清楚地表明，观察结果正确地遵循了模型预测。具有可控形状变形的软磁微型机器人由于其特性对环境条件（例如容器尺寸、速度、剪切应力）的适应性而具有巨大的靶向药物输送潜力。
定制设计水基纳米反应器技术，用于在大气条件下生产可加工的 40 纳米以下 3D COF 纳米颗粒
共价有机骨架 (COF) 是具有固有孔隙率的晶体材料，可在各个领域提供广泛的潜在应用。然而，COF 研究领域的主要目标是实现最稳定的热力学产物，同时达到实现特定功能所必需的尺寸和结构。虽然在 2D COF 的合成和加工方面取得了重大进展，但可加工的 3D COF 纳米晶体的开发仍然具有挑战性。本文介绍了一种在环境条件下生产可加工的亚 40 纳米 3D COF 纳米粒子的水基纳米反应器技术。值得注意的是，这项技术不仅提高了合成的 3D COF 的可加工性，而且还揭示了它们在以前未探索过的领域（如纳米/微型机器人和生物医学）中的应用令人兴奋的可能性，这些领域受到较大晶体的限制。
定制设计水基纳米反应器技术，用于在大气条件下生产可加工的 40 纳米以下 3D COF 纳米颗粒
共价有机骨架 (COF) 是具有固有孔隙率的晶体材料，可在各个领域提供广泛的潜在应用。然而，COF 研究领域的主要目标是实现最稳定的热力学产物，同时达到实现特定功能所必需的尺寸和结构。虽然在 2D COF 的合成和加工方面取得了重大进展，但可加工的 3D COF 纳米晶体的开发仍然具有挑战性。本文介绍了一种在环境条件下生产可加工的亚 40 纳米 3D COF 纳米粒子的水基纳米反应器技术。值得注意的是，这项技术不仅提高了合成 3D COF 的可加工性，而且还揭示了它们在以前未探索过的领域（如纳米/微型机器人和生物医学）中的应用令人兴奋的可能性，这些领域受到较大晶体的限制。
基于先进微纳米制造技术的微型人工复眼
复眼 (CE) 是一种先进的光学视觉系统，具有大视场、无限景深和动态成像能力等显著特点，在机器人视觉、无人机检测和医学诊断等应用领域展现出巨大潜力。与主要由多摄像机阵列组成的宏观 CE 相比，紧凑型集成 CE 因其便携性以及可与微型机器人和体内医疗设施灵活集成的可能性而备受关注。到目前为止，人们已经在这个领域投入了相当大的努力，其中制造技术对于开发能够进行大视场成像、深度信息收集和三维成像的人工 CE (ACE) 至关重要。先进 ACE 的实际应用面临挑战和机遇。本文回顾了制造 ACE 的最新技术，然后简要总结了它们在不同领域的潜在应用。最后，讨论了 ACE 当前面临的挑战和前景。
评论文章的微小机器学习资源
我们每天在能够在其内部运行机器学习模型的电子设备中使用2500亿微控制器。不幸的是，这些微控制器中的大多数在计算资源（例如内存使用情况或时钟速度）方面受到了高度限制。这些与使用基本计算机在教学和运行机器学习模型中起关键作用的资源完全相同。但是，在微控制器环境中，有限的资源构成了重要的区别。因此，必须创建一种称为微型机器学习的新范式，以满足嵌入式设备的约束要求。在这篇综述中，我们讨论了可用于克服这些资源不同崇拜的微小机器学习和不同方法的资源优化挑战。此外，我们总结了微小的机器学习框架，库，开发环境和工具的当前状态。微型机器学习设备的基准测试是另一件事。微控制器的这些相同约束以及硬件和软件的多样性转向基准挑战，在嵌入式设备之间可靠地测量性能差异之前，必须解决这些挑战。我们还讨论了新兴技术和方法，以增强和扩展微小的机器学习过程并提高数据隐私和安全性。最终，我们就微型机器学习及其未来的发展做出了结论。
微生物细胞作为微生物：从药物递送到晚期生物传感器
摘要：提出的综述着重于基于微生物细胞的系统。这种方法基于微生物作为机器人的主要部分，该机器人负责运动，货物运输，在某些情况下是有用化学物质的产生。这种微型机器人中的活细胞既有优点又具有缺点。关于优点，有必要提及细胞的运动性，这可能是天然趋化性或光的动力，具体取决于生物体。有通过将纳米颗粒添加到其表面的方法来制造细胞的方法。今天，已经广泛讨论了此类微型机器人的发展结果。已经表明，有可能将不同类型的出租车组合起来，以根据微生物的细胞和解决任务的效率来提高微生物的控制水平。另一个优势是应用合成生物学的全部潜力，使细胞的行为更加可控制和复杂。在微型机器人应用的背景下讨论了货物，高级传感，开/关开关和其他有希望的方法的生物合成。因此，合成生物学应用提供了基于微生物细胞的微生物发育的显着观点。从微生物细胞的性质（例如外部因素的数量影响细胞，潜在的免疫反应等）等性质之后的缺点。他们在应用程序中提供了几个局限性，但不会根据微生物的细胞来降低微生物的明亮视角。