有机光伏 （OPV） 可用于收集室内能量，而有机光电探测器 （OPD） 可以像相机一样使用，根据需要利用室内光进行成像基于有机物的光电技术越来越被认为是低功耗室内电子和无线物联网传感器的节能解决方案。这主要是由于与传统的硅基器件相比，它具有出色的灵活性和重量轻。值得注意的是，有机光伏电池（OPV）和有机光电探测器（OPD）是该领域的领先例子。即使在非常低的光照条件下，OPV 也具有非凡的吸收能量和

CamPro驻留在摄像头模块内部，在图像生成过程中实现反面部识别（AFR），即天生的隐私保护，而传统的AFR方法则基于后处理，对摄像头模块输出的原始图像进行脱敏面部识别系统是可以识别图像或视频片段中个人的计算工具，现已在世界范围内广泛使用。然而，一些用户和开发人员提出了与隐私相关的问题，因为根据定义，面部识别技术依赖于捕捉人脸的图像。可以使用面部识别技术在未经授权的情况下通过他/她的脸来识别该人。

Imec在SWIR图像传感器中集成了薄膜固定光电二极管Imec是纳米电子学和数字技术的研究和创新中心，展示了在薄膜图像传感器中成功集成固定光电二极管结构。通过增加一个固定光门和一个转移门，薄膜成像仪的优越吸收品质(波长超过1 μ m)最终可以被利用，以一种经济有效的方式释放出对可见光以外的光的传感潜力。探测可见光以外的波长，例如红外线，具有明显的优势。应用程序包括自动驾驶汽车上

横向底部接触结构可能具有广泛的存储器应用传统内存技术在速度、可扩展性和功耗方面面临限制，因此不适合未来的数据密集型应用。近年来，铁电存储器因其非易失性存储的潜力而引起了极大的兴趣，即使在电源关闭时也能保留数据。二维（2D）范德华材料α-In2Se3也为推进内存技术开辟了新的机会。有趣的是，铁电存储器通过结合α-In2Se3的显著特性向前迈出了一大步。它以高载流子迁移率，可调带隙和原子级强铁电特性而

具有反冲行为的推门的可行性验证在过去的十年里，我们目睹了机器人技术的显著发展，机器人模型可以像人类一样走路、说话和做手势，承担从移动重型机械到精细操纵微小物体的任务，并在崎岖不平的地形上用两条腿或四条腿保持平衡。尽管最新的机器人令人印象深刻，但它们的成就在很大程度上是特定任务编程或人类远程指令的结果。苏黎世联邦理工学院(ETH Zurich)的研究人员开发了一个程序，可以帮助机器人完成不

6G愿景和两类应用：数字孪生和元宇宙《工程》杂志发布了一项关于第六代（6G）移动网络的研究。这份名为“6G的双重标志性特征和关键使能技术”的研究深入分析了移动通信的未来，并强调了定义6G的关键特征和技术。自20世纪80年代第一代(1G)移动网络问世以来，该行业每十年就会经历一次代际升级。目前，第五代(5G)处于商用阶段，第六代(6G)处于研究阶段。6G标准预计将于2025年推出，首个商用版本将于2

使用不同的神经网络处理来自编码孔径采样和多尺度流形采样两种采样方式的数据，以生成九个色带的图像集由图森亚利桑那大学的胡明浩和杭州西湖大学的吴宗亮领导的一个国际研究小组进行了多维计算成像实验，将经典的快照压缩成像系统与他们提出的系统进行了比较，该系统涉及多尺度流形采样和神经减压。他们发现，他们的方法达到了相当的图像质量，并且由于人工神经网络处理能力的预期进步，这种方法具有很强的前景。摄像头和其他传感

今天，OpenAI宣布推出ChatGPT企业版，该平台希望吸引大型企业用户投资其不断增长的软件生态系统。这是一个期待已久的里程碑。毕竟，不仅许多其他公司通过生成式 AI 针对相同的企业业务受众——Cohere 为企业提供定制的大语言模型 （LLM） 选项；Anthropic与Scale AI合作，瞄准企业;甚至Microsoft Azure也有自己的OpenAI服务。尽管如此，作为第一个面向每月拥

（A） 瞬态DPI-HFP/硅弹性体复合材料的制备过程及其在应用触发器时的分解响应。（B） 一个终身可配置的步态机器人的图示，该机器人能够感应周围环境，并在必要时通过触发应用程序拆卸整个系统。（C） 步态机器人暴露于紫外线（365nm）后在120°C下分解30分钟的延时图像韩国研究人员表示，他们已经设计出一种可以自毁的机器人，除了油污水坑之外，不会留下任何痕迹。研究人员使用软机器人——由柔性材料组

多年来，人工智能和设备掌握在IT行业的生成和利用方面处于顶峰。虽然对其改进的安全性仍然存在疑问，但定制软件程序改进公司已经加速了计算机智能技能。在当今国际，人工智能只是一个概念;它已成为每个人的需要。人工智能用于处理那些由于时间限制、倍增范围和强度而无法手动完成的工作。这就是为什么人工智能被广泛用于研究和处理大量信息的原因。人类的大脑也可以做同样的事情，但它在记录范围方面的能力有限，它最好一次吸收

介绍保存模型是模型开发领域的关键部分。为了理解它的意思，让我们用一个非常简单的例子来理解它：假设你正在处理与房租相关的练习问题，给定大量数据点和输入特征。执行EDA、 预处理（可能需要创建额外的特征）并将我们的数据提供给我们的模型，这些步骤是很常见的。在这种情况下，即使我们使用最简单的线性回归模型（多变量），由于它需要所有输入特征和所有参数，其大小可能会变得巨大，而这些参数将非常耗时，需要一次又一

机器学习按照模型类型分为监督学习模型、无监督学习模型两大类。1. 有监督学习有监督学习通常是利用带有专家标注的标签的训练数据，学习一个从输入变量X到输入变量Y的函数映射。Y = f (X)，训练数据通常是(n×x,y)的形式，其中n代表训练样本的大小，x和y分别是变量X和Y的样本值。有监督学习可以被分为两类：分类问题：预测某一样本所属的类别（离散的）。比如判断性别，是否健康等。回归问题：预测某一样

覆盖路径规划场景，agent需要找到一条轨迹，覆盖其视野范围内的所有绿色区域，不飞到障碍物中，并在蓝色着陆区充电无人驾驶飞行器(uav)，通常被称为无人机，已经被证明在解决广泛的现实问题方面是无价的。例如，它们可以协助人类送货、环境监测、电影制作和搜救任务。虽然无人机的性能在过去十年左右有了很大的提高，但它们中的许多仍然具有相对较短的电池寿命，因此它们可能在完成任务之前耗尽电力并停止运行。因此，最