有奖注册！清华、UT Austin教授在线分享：可穿戴式智能设备前沿研究与进展

清华大学化学系长聘教授，博士生导师，国家杰出青年科学基金获得者。主要从事面向健康与医疗应用的柔性可穿戴材料与器件研究，研究体系包括低维碳材料、蚕丝蛋白材料及其功能复合材料，发展在柔性传感器件、智能织物和特种纤维领域的应用。发表论文150余篇，引用10000余次。现担任Accounts of Materials Research 主题编辑，Matter、Science Bulletin、Advanced Materials Technologies、Cell Reports Physical Science、《科学通报》、《功能材料与器件》等期刊编委。

纤维与织物基柔性穿戴传感器件

纤维和织物是传统服装材料的典型形态，具有柔软、透气、可水洗等特征。近年来，柔性可穿戴智能器件与系统的发展引起了人们广泛关注。探索舒适性高、高性能、多功能柔性和可穿戴电子器件的低成本、大规模制备方法具有重要意义。桑蚕丝是一种具有五千年使用历史的天然纤维，广泛用于衣服或佩饰的制作。纳米碳材料具有导电性、柔性、良好的稳定性等优点，在柔性可穿戴应用方面具有独特优势。近年来，我们团队以蚕丝材料和纳米碳材料为基础，致力于发展纤维和织物基柔性可穿戴材料与传感器件，实现了多种物理信号和化学信号的高灵敏感知，并在此基础上构筑感知-反馈一体化智能系统，展示了其在人体健康检测和医疗辅助中的应用潜力。该报告中将着重介绍我们在纤维和织物基传感器件方面的研究进展。

李维军目前是厦门大学化学化工学院物理化学专业的博士研究生，在侯旭教授的指导下攻读博士学位。目前的研究主要聚焦在仿生液基材料与可控功能化（超分子聚合物和凝胶及特殊润湿和粘附功能的响应固液界面），用于从检测到传感的许多关键技术。截止目前共发表22篇SCI论文，第一作者/通讯作者7篇，高被引用论文3篇，H因子13，参与发表专利9篇，参与编写专著2本，获得15项以上省部级奖励，并多次参加国际国内学术会议及论坛。

液基材料与功能化传感

生物电子皮肤传感器为高强度运动下诊断和预测相关疾病提供了更多机会。然而，大多数皮肤传感器在潮湿的生理环境中会因失效而脱落，这严重限制了其应用。基于此，研究团队报告了一种基于液基材料对生物电信号和运动检测具有高灵敏度的防汗生物电子皮肤传感器。这种传感器不仅对干燥、油性和出汗的人体皮肤具有很强的附着力，而且具有稳定、灵敏的电信号响应特性。此外，高拉伸性、即时自愈、防潮和抗冻特性意味着液基材料可应用于可穿戴防汗生物电子传感器在复杂条件下进行人机交互，可监测不同场景下的微小运动或剧烈运动下的电生理信号，并提供疾病风险预警，为可穿戴电子传感器的设计提供了新的可能。与传统BSS在干燥皮肤上的粘附力较弱，在出汗条件下容易脱落相比，SRBSS在干燥条件下保持稳定的粘附力，并且在出汗条件下也保持稳定。优异的性能确保SRBSS可用于身体信号传感和报警过程。

鲁南姝博士是德克萨斯大学奥斯汀分校Frank and Kay Reese冠名教授。她本科毕业于北京清华大学工程力学系，博士毕业于哈佛大学材料力学专业，并在伊利诺伊大学香槟分校获得Beckman博士后奖学金。她的研究领域涉及柔性电子的力学结构、材料制造、电子电路及其与人体或机器人的融合。她是美国机械工程师协会（ASME）会士，电气和电子工程师协会（IEEE）高级会员，以及Clarivate高被引科学家。她目前是Nano Letters和Journal of Applied Mechanics 的副主编，也是工程科学学会（SES）的董事会成员。她曾被评为 MIT TR 35 和 iCANX/ACS Nano 新星。她曾获得 NSF 职业奖、ONR 和 AFOSR 青年研究员奖、3M 非终身教授奖以及 ASME Thomas J.R. Hughes 青年研究员奖。欲了解更多信息，欢迎访问鲁博士课题组主页：https://sites.utexas.edu/nanshulu/。

可穿戴电子纹身

电子设备与人体的紧密融合是实现健康互联网（IoH）、人机界面（HMI）、增强人类能力等应用的前提条件。然而，生物组织是曲面的、柔软的且动态变化的，而传统的硅基电子则是平面的、坚硬的且难以变形的。本次演讲将介绍这些年我们在柔性电子的力学、材料、人体融合以及功能应用方面的研究。其中，表皮电子，也称为电子纹身（e-tattoos），代表了一类超薄、超软、贴合皮肤但非侵入性的可延展电路、传感器和刺激器。我们发明了一种干燥和数字化的“剪粘”制备方法，可用于快速减材制造多材料、大面积、无线、甚至是可回收的电子纹身。其中两个具体实例是我们的多模态无线心脏监测电子纹身，以及我们的亚微米薄且透明的石墨烯电子纹身（GET）。GET可以无感地测量眼电（EOG）用于无人机控制，亦可贴合在手掌上测量皮电活动（EDA）用于精神压力监测。在演讲的最后，我将分享一种未来的电子纹身形式——可以被直接打印在有毛发的头皮上，进行无感脑电（EEG）监测。