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超越ChatGPT：生成式AI的机遇、 风险与挑战
杂志”，https：//www.accenture.com/us-en/blogs/industry-digitization/how-ai-driven-generative-design-disrupts-tradition-
另纸様式2-2 化学分析申请表
单位： 方法： C、S：□ 燃烧后红外吸收法 O：□ 氦气熔融后红外吸收法 N：□ 氦气气流中熔融后热导法 H：□ 氩气气流中熔融后热导法 ：□ ICP原子发射光谱法 ：□ ICP质谱法 ：□
入口式脑机接口设备的兼容安全性讨论
5 上海交通大学生物医学工程学院，上海，200030 【摘要】脑机接口(BCI)设备是进行神经刺激和记录的重要工具，在神经系统疾病的诊断和治疗中有着广阔的应用前景。此外，磁共振成像(MRI)是一种有效且非侵入性的全脑信号捕获技术，可以提供大脑结构和激活模式的详细信息。将BCI设备的神经刺激/记录功能与MRI的非侵入性检测功能相结合对脑功能分析具有重要意义。然而，这种结合对神经接口设备的磁和电性能提出了特定的要求。首先探讨了BCI设备与MRI之间的相互作用，随后对二者结合可能产生的安全风险进行总结和整理，从BCI设备的金属电极、导线等危害的来源入手，分析了存在的问题，并总结了目前的研究对策。最后，简要讨论了BCI磁共振安全性的监管问题，并提出了增强相关BCI设备磁共振兼容性的建议。
PEDOT:PSS在压阻式柔性压力传感器中的应用研究进展
压力传感器在可穿戴电子设备和电子皮肤中充当核心组件时，已经获得了更广泛的市场。为了实现高性能柔性压力传感器，研究人员对传感器材料，结构和设备设计进行了创新研究。聚（3,4-乙二醇二噻吩）：聚苯乙烯磺酸盐（PEDOT：PSS）是一种广泛使用的导电聚合物，由于其异常电导率，易于处理，易于处理和生物相容性，因此引起了相当大的关注。作为一种多功能且灵活的功能，PEDOT：PSS可以将其发展为各种形式，对新兴的传感应用具有重要意义。本文概述了使用PEDOT：PSS的最新进步：用于灵活的压电传感器的PSS，同时还讨论了其在此类传感器中的应用以及用于提高其性能的方法和机制。
非侵入式异步脑机接口技术研究综述
接口技术［j］。信号处理期刊，2023年，39 （8）：1386-1398。doi：10。16798/j。ISSN。 1003-0530。 2023。ISSN。1003-0530。2023。
装载系统 - Technip Energies
ALLS：振幅液化天然气装载系统 ARCOS：铰接式刚性悬链卸载系统 ATOL：铰接式串联海上装载机 CPMS：恒定位置和管理系统 DCMA-S：双配重海上臂结构 e-MLA：电动海上装载臂 ERS：紧急释放系统 ESD：紧急关闭 FLNG：浮式液化天然气
八轴铰接机器人和五个...
摘要：激光金属沉积（LMD）是一种添加剂制造（AM）工艺，能够为航空航天和石油和天然气行业生产大型组件。这是通过将沉积头安装在运动系统上（例如铰接机器人或龙门计算机数值控制（CNC）机器）来实现的，该机器可以扫描大容量。铰接式机器人比CNC机器更具灵活性，更便宜，而CNC机器另一方面更准确。本研究将两个LMD系统与不同的运动体系结构（即八轴铰接的机器人和五轴CNC龙门机）进行了比较，以产生大型燃气涡轮机轴对称成分。将相同的过程参数应用于两个机器。沉积的组件在几何形状上没有显着差异，表明两台机器的精确性不同的性能不会影响结果。发现表明LMD可以始终如一地生产具有两种设备的大规模轴对称金属组件。对于此类应用程序，用户可以选择在灵活性和成本是必不可少的情况下，例如在研究环境中或CNC机器时使用铰接式机器人，在工业环境中，易于编程和过程标准化是重要元素，例如在工业环境中。
TAC-MAN：触觉通知的铰接物体的无效操纵
这项工作得到了国家科学技术重大项目（2022ZD0114900）的部分支持Horizon Europe框架通过可触及的项目（101092518）。（Zihang Zhao和Yuyang li对这项工作也同样贡献。相应的作者：Lecheng Ruan和Yixin Zhu。）Zihang Zhao和Yixin Zhu曾与中国北京大学100871北京大学的人工智能研究所一起（电子邮件：zhaozihang@stu@stu.pku.edu.edu.cn; yixin.zhu@pku.edu.edu.cn）。Yuyang Li和Zhenghao Qi曾在中国北京大学，北京大学，北京大学和北京通用人工智能研究所，中国北京100080，中国以及自动化部，北京大学，北京大学，北京大学，北京大学，北京大学，北京100084，中国（电子邮件）： {liyuyang20，qi-zh21}@mails.tsinghua.edu.cn）。Wanlin Li与中国北京100080的北京通用人工智能研究所合作（电子邮件：liwanlin@bigai.ai）。Lecheng Ruan曾在中国北京100871的北京大学工程学院以及中国武汉430075的PKU-Wuhan人工智能研究所（Ruanlecheng@ucucla.edu）任职。Zihang Zhao和Lecheng Ruan在这项工作中也部分地在北京通用人工智能研究所中。数字对象标识符（DOI）：请参阅此页面的顶部。Kaspar Althoefer曾在英国伦敦皇后大学伦敦皇后大学工程与材料科学学院内的高级机器人中心 @皇后玛丽（Queen Mary），伦敦E1 4NS（电子邮件：k.althoefer@qmul.ac.uk）。