近年来大数据，云计算发展迅速，ChatGPT等AI模型的发展，标志着人工智能的到来，它们将重新定义我们与物理世界的交互方式，将物理世界与人工智能连接的核心技术之一便是柔性传感器；许多机器学习算法是基于传感器进行的，比如卷积神经网络（CNN）,人工神经网络（ANN）以及循环神经网络（RNN）；这些算法通过对传感器得到的电信号进行处理，除去异常值，去噪并进行归一化处理，将电信号转换成易于模型分析的数据集，在这个过程中电信号的采集对于传感器具有较高的要求，比如高灵敏度，高分辨率，低的漂移，以及良好的循环稳定性；传统的刚性传感器具有良好的循环稳定性与准确性，但刚性传感器难以弯曲，在人机交互领域无法满足需求，而柔性传感器可以弯曲适应各种曲面，更加贴合人体曲线，能够很好地与人体或物体配合，提供舒适的体验；柔性压电传感器作为柔性传感器的一个分支，将物理信号转化为机器可识别的电信号，利用压电效应制造的压电传感器具有很高的灵敏度，能够检测微小的压力变化，在医疗诊断、运动监测等领域能够提供精确的数据；与传统的刚性传感器相比，柔性压电传感器更轻、更灵活，能够以更便捷的方式集成到衣物、配件、或其他设备中，提高了便携性和舒适度，可以广泛应用于智能穿戴、虚拟现实、人机交互、医疗健康监测等领域。
原文链接：
https://doi.org/10.1016/j.cej.2024.157399
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