論文の概要: Progress in artificial intelligence applications based on the
combination of self-driven sensors and deep learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.09442v3
- Date: Tue, 12 Mar 2024 11:14:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-14 00:46:13.565606
- Title: Progress in artificial intelligence applications based on the
combination of self-driven sensors and deep learning
- Title（参考訳）: 自己駆動型センサとディープラーニングを組み合わせた人工知能応用の進歩
- Authors: Weixiang Wan, Wenjian Sun, Qiang Zeng, Linying Pan, Jingyu Xu, Bo Liu
- Abstract要約: Wang Zhong linと彼のチームは、マックスウェル変位電流を駆動力として、機械的刺激を直接電気信号に変換する三誘電体ナノジェネレータ(TENG)を発明した。
本稿では,優れた音声認識能力を有するTENGのインテリジェントな音響監視・認識システムについて述べる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.117706409613191
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In the era of Internet of Things, how to develop a smart sensor system with
sustainable power supply, easy deployment and flexible use has become a
difficult problem to be solved. The traditional power supply has problems such
as frequent replacement or charging when in use, which limits the development
of wearable devices. The contact-to-separate friction nanogenerator (TENG) was
prepared by using polychotomy thy lene (PTFE) and aluminum (AI) foils. Human
motion energy was collected by human body arrangement, and human motion posture
was monitored according to the changes of output electrical signals. In 2012,
Academician Wang Zhong lin and his team invented the triboelectric
nanogenerator (TENG), which uses Maxwell displacement current as a driving
force to directly convert mechanical stimuli into electrical signals, so it can
be used as a self-driven sensor. Teng-based sensors have the advantages of
simple structure and high instantaneous power density, which provides an
important means for building intelligent sensor systems. At the same time,
machine learning, as a technology with low cost, short development cycle,
strong data processing ability and prediction ability, has a significant effect
on the processing of a large number of electrical signals generated by TENG,
and the combination with TENG sensors will promote the rapid development of
intelligent sensor networks in the future. Therefore, this paper is based on
the intelligent sound monitoring and recognition system of TENG, which has good
sound recognition capability, and aims to evaluate the feasibility of the sound
perception module architecture in ubiquitous sensor networks.
- Abstract（参考訳）: モノのインターネット時代において、持続可能な電源、展開が容易で柔軟な使用が可能なスマートセンサーシステムの開発は、解決が難しい問題となっている。
従来の電源には、頻繁に交換や充電といった問題があり、ウェアラブルデバイスの開発を制限している。
接触分離摩擦ナノ発電機 (teng) を多孔性チレン (ptfe) とアルミニウム (ai) ホイルを用いて作製した。
人間の運動エネルギーは人体アレンジメントによって収集され、出力電気信号の変化に応じて人間の運動姿勢が監視された。
2012年、Academician Wang Zhong lin と彼のチームは、マックスウェルの変位電流を駆動力として、機械的刺激を直接電気信号に変換することで、自己駆動型センサーとして使用できるトリボ誘電体ナノジェネレータ (TENG) を発明した。
テングベースのセンサは、単純な構造と高瞬時電力密度の利点があり、インテリジェントセンサーシステムを構築する上で重要な手段となる。
同時に、低コストで開発サイクルが短く、強力なデータ処理能力と予測能力を持つ機械学習は、TENGが生成する多数の電気信号の処理に重大な影響を及ぼし、TENGセンサーと組み合わせることで、将来的にはインテリジェントセンサーネットワークの急速な開発が促進される。
そこで本稿は, 音声認識能力に優れ, ユビキタスセンサネットワークにおける音認識モジュールアーキテクチャの実現可能性を評価することを目的とした, TENG のインテリジェントな音響監視・認識システムに基づく。
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