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基于被动元件构建的软谐振敏感控制器在可穿戴、植入式设备领域由于其具备远程操作/调控能力，受到广泛的关注。这种谐振器设备的无线传输信号通常以矢量格氏（反射系数谱）模式传输，并能够储存和集成多种信息。有鉴于此，韩国科学技术院Steve Park、Sang Ouk Kim等报道了一种含有Ti3C2Tx的装置能够将单个机械刺激信号解卷积得到多模结构。 本文要点： （1）其中MXene的强电磁屏蔽效应能够确保谐振器设备同时对压力和应力进行测试，并且不会发生输出信号的重叠。此外，通过基于卷积的神经网络的深度学习，实现了从不可预见的无线信号中预测压力、应力。此外，该MXene集成的无线设备同样能够集成到皮肤表面上，监测骨科术后康复情况。 （2）通过MXene材料实现的多模信号模式能够**的对多种信息进行处理，并在可穿戴、植入式器件中作为无线传输系统。 参考文献 Gun-Hee Lee, etal., Deep Learning-Based Deconvolution of Mechanical Stimuli with Ti3C2TX MXene Electromagnetic Shield Architecture via Dual-Mode Wireless Signal Variation Mechanism, ACS Nano. 2020 DOI: 10.1021/acsnano.0c05105 https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acsnano.0c05105 以上内容均来自网络，如有侵权，请联系在在线客服删除！谢谢 不用于商业用途用途，不能用于人体实验