6、用于即时个人健康监测和人机界面的石墨烯电子纹身传感器

用于即时个人健康监测和人机界面的石墨烯电子纹身传感器

1. 引言

可靠的可穿戴传感器在临床外环境、移动医疗、健身追踪、物联网和人机界面(HMI)等领域具有广阔的应用前景。然而,现有的大多数医疗传感器体积庞大、质地坚硬且成本高昂,不适合这些应用场景。例如,医疗级的电生理传感,如脑电图(EEG)和心电图(ECG),通常使用庞大的数据采集系统,通过导线连接到Ag/AgCl电极,电极借助导电湿凝胶与皮肤接触。这种系统固定不便移动,且由于湿凝胶会随时间变干,信号质量会逐渐下降,因此不适合长期监测。

近年来,电子领域的进步使得小型化可穿戴电子产品和传感器成为现实,如苹果手表和Fitbit设备。但这些可穿戴设备的佩戴体验有限,其硬件与柔软且有弹性的皮肤之间存在明显的机械不匹配问题。这导致它们的功能受限,传感质量也无法达到医疗应用的标准。

电子纹身(e - tattoos)是一类新型的皮肤可穿戴设备,其柔软度和拉伸性与人体组织相近,能够实现更高质量的传感。电子纹身已被应用于记录电生理信号、血氧测量、皮肤温度和水分含量检测,以及汗液中生物标志物的传感等方面。与非贴合皮肤的传感器相比,电子纹身与微观粗糙的皮肤具有良好的贴合性,这使得传感器与皮肤的物理接触面积增大,从而降低了传感器 - 皮肤界面的阻抗,提高了信噪比(SNR)。此外,贴合性还能减少运动伪影,而运动伪影正是传统干式传感器的主要问题。

目前,电子纹身的制造材料主要是脆性金属和传统半导体薄膜,厚度为几百纳米,需要较厚的聚合物基底来确保传感器和电子元件的整体机械柔韧性和稳定运行。这在降低电子纹身整体厚度方面存在根本限制,基于传统材料的电子纹身无法完全贴合皮肤。而且,这些电子设备和传感器不具有光学透明度,在日常活动中,像脸部等

内容概要:本文详细介绍了“秒杀商城”微服务架构的设计与实战全过程,涵盖系统从需求分析、服务拆分、技术选型到核心功能开发、分布式事务处理、容器化部署及监控链路追踪的完整流程。重点解决了高并发场景下的超卖问题,采用Redis预减库存、消息队列削峰、数据库乐观锁等手段保障数据一致性,并通过Nacos实现服务注册发现与配置管理,利用Seata处理跨服务分布式事务,结合RabbitMQ实现异步下单,提升系统吞吐能力。同时,项目支持Docker Compose快速部署Kubernetes生产级编排,集成Sleuth+Zipkin链路追踪与Prometheus+Grafana监控体系,构建可观测性强的微服务系统。; 适合人群:具备Java基础Spring Boot开发经验,熟悉微服务基本概念的中高级研发人员,尤其是希望深入理解高并发系统设计、分布式事务、服务治理等核心技术的开发者;适合工作2-5年、有志于转型微服务或提升架构能力的工程师; 使用场景及目标:①学习如何基于Spring Cloud Alibaba构建完整的微服务项目;②掌握秒杀场景下高并发、超卖控制、异步化、削峰填谷等关键技术方案;③实践分布式事务(Seata)、服务熔断降级、链路追踪、统一配置中心等企业级中间件的应用;④完成从本地开发到容器化部署的全流程落地; 阅读建议:建议按照文档提供的七个阶段循序渐进地动手实践,重点关注秒杀流程设计、服务间通信机制、分布式事务实现系统性能优化部分,结合代码调试与监控工具深入理解各组件协作原理,真正掌握高并发微服务系统的构建能力。
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