清华团队新型组装策略登Science子刊封面；港中文等提出实例阴影检测任务等！（文末送福利）

1、清华团队新型组装策略登Science子刊封面

最近，清华大学张一慧教授团队研究介绍了一种有序的组装策略，可以在不同的弯曲表面上将二维薄膜转化为复杂的三维结构。该策略利用预定机械负载，使弯曲的弹性体基底变形为平面/圆柱形结构，然后通过额外的单轴/双轴预拉伸来驱动扣弦引导的组装。通过力学建模，可以准确释放预定的载荷，实现在曲面上有序组装复杂三维结构的零件，本文中实例在弯曲基底上组装了几十个这类结构的零件。包括可调谐偶极子天线、水管内的流量传感器、能够与心脏共形整合的集成电子系统等。

2、港中文等提出实例阴影检测任务

为了寻找阴影和产生阴影的物体，来自香港中文大学与上海人工智能实验室的王天宇与胡枭玮等提出了一种实例阴影检测任务，旨在查找阴影与物体之间的关系，进而估计光照方向、实现各种图像应用。实例阴影检测不仅可以找到输入图像中的单个阴影实例，还可以得到投射每个阴影的物体。实例阴影检测任务有助于各种下游应用，例如删除、缩放或移动物体和其投射的阴影，估计光照的方向，帮助生成 AR 场景中虚拟物体的阴影，以及根据在卫星图像中检测到的阴影和物体实例推测物体的高度等。

3、首个X光下的小样本检测基准和弱特征增强网络

近期，计算机多媒体顶级会议 ACM Multimedia 2022 接收论文结果已经正式公布，会议接收了一篇由北京航空航天大学、科大讯飞研究院共同完成的工作。这项工作以 X 光安检场景为例，针对一些危险品类别出现频率较低导致样本难以获取的现实情况，构建了 X-ray FSOD 数据集，为 X 光下小样本检测任务提供模型检测能力评估基准。研究者在构建评估基准的基础上提出了微弱特征增强网络，利用原型学习和特征调和的思想缓解微弱特征带来的性能损失，为小样本检测带来新的思考。

4、井松智能：公司未来发展方向不会涉及到人型机器人

井松智能在互动平台表示，井松智能的机器人指的是工业领域的AGV（Automated Guided Vehicle）自动导引搬运车、移动机器人，运用于物料的及时搬运、暂存和缓冲。公司在保持智能仓储物流系统稳步发展的同时，正加大对AGV产品的研发。公司未来发展方向不会涉及到人型机器人。

5、“仁洁智能”完成高瓴创投领投Pre-A轮融资

近日，光伏智能清扫机器人厂商合肥仁洁智能科技有限公司宣布完成Pre-A轮融资，本轮融资由高瓴创投领投，科讯连山企业家基金跟投，融资金额数千万人民币。此次融资将主要用于新一代干挂式清扫机器人产品研发及市场拓展，持续夯实产品和供应链。

6、苹果智能指环专利曝光

7、「JBD」获数亿元A3轮融资

Micro LED微显示器制造商显耀显示科技Jade Bird Display（以下简称“JBD”）已于近日完成数亿元A3轮融资。本轮融资由斯道资本和光速中国联合领投，老股东凯风创投、派诺资本继续增持。本轮融资资金将用于MicroLED微显示屏的技术研发、产品量产以及市场开拓。这家成立于2015年的公司，是全球第一家具备Micro LED微显示屏量产能力的企业。在2018年获得盛有创投的天使轮投资后，JBD在2021年8月又获得了来自Samsung Venture、北大青鸟环宇（08095.HK）、派诺资本、安徽创谷和凯风资本等资方的数亿元人民币pre-A轮融资，同年11月又获得由同创伟业领投的数亿元A轮融资。

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来源：365知识科学分享