溫度監測是工業與日常生活中不可或缺的一部分,傳統的溫度傳感器、紅外溫度檢測等設備盡管精確,但布線復雜,成本高昂,且存在與電子設備相關的潛在安全風險,因此需要仔細考慮其應用的場景,這讓其使用收到限制。
圖1 深度學習模型示意圖
圖2 CLCE的顏色變化功能
圖3 基于CLCE薄膜顏色的溫度檢測模型(CTVPM)及其溫度檢測
圖4 基于CLCE陣列的溫度檢測模型(CATMM)及其溫度分布映射
圖5 利用CATMM進行表面溫度監測
該工作展示了CLCE在智能溫度傳感和實時溫度監測中的潛在應用,并為機器學習技術在材料科學領域的創新應用提供了一個新的視角和技術框架。
江賽華教授簡介:
江賽華,華南理工大學機械與汽車工程學院,2014年博士畢業于中國科學技術大學火災科學國家重點實驗室,同年獲得香港城市大學聯合培養博士學位,曾在2017-2020年間于賓夕法尼亞大學從事博士后研究工作。研究方向主要為智能安全傳感、新能源與材料安全技術及理論研究。主持國家自然科學基金、科技部重點研發計劃專題、科技部外國專家項目、廣東省自然科學基金、中國博士后基金、公安部重點實驗室項目、廣州市科技項目等20余項科研項目,參與多項國家重點研發計劃及973計劃項目。在Advanced Functional Materials, Nano Energy, Chemical Engineering Journal, Journal of hazardous materials、Journal of Materials Chemistry A 等國際期刊共發表 SCI 收錄論文超110篇,授權發明專利17項,登記軟著1項,省部級科技成果登記1件。研究論文得到同行的積極評價(引用數累計超過4700次,h-index 為 39)。研究成果獲中國安全生產協會科學技術進步獎一等獎、中國特種設備檢驗協會科學技術獎二等獎等獎勵多項。
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