另外，当无到人也可以给它注射抗炎药，以缓解发热的症状。

人替原文详情：Huangetal.,High-stretchabilityandlow-hysteresisstrainsensorsusingorigami-inspired3Dmesostructures. Sci.Adv.9,eadh9799(2023). DOI:10.1126/sciadv.adh9799本文由XinghaoHuang供稿。重前终归正轨相关成果以High-stretchabilityandlow-hysteresisstrainsensorsusingorigami-inspired3Dmesostructures为题发表在ScienceAdvances上。

当无到人 © 2023AAAS图2 基本传感器结构设计以及传感器形成和拉伸的力学特性。人替©2023AAAS图3 传感器拉伸测试以及不同传感器结构的性能表征曲线。重前终归正轨作者展示了在可拉伸基底上电极的可逆折叠/展开使得传感器在大应变范围内具有极小的迟滞以及快速的响应。

当无到人 © 2023AAAS图5  传感器在测量柔性臂的形变上的应用。图4  传感器性能的表征包括响应和恢复时间、人替应变速率、应变分辨率以及传感器的重复性能。

目前，重前终归正轨大部分可拉伸的应变传感器是基于可拉伸的导电材料(比如导电聚合物、液态金属等)用于电阻式或者电容式传感。

具有高应变范围、当无到人小迟滞和快速响应速度的应变传感器可以用于精确测量物体的大范围动态变形。为什么可复现性对主动学习特别关键？手动实验不也面临这个问题吗？答案是肯定的，人替但人类的经验和灵活性大大缓解了这个问题。

如今，重前终归正轨随着自动化和AI逐渐普及，我们需要认真考虑自主实验室的可重复性、可重配置性和实验互通性这些关键因素。为了在实验研究和材料发现中充分释放AI的潜力，当无到人为硅基智慧提供手（材料合成加工/样品转移/设备模块重组）和眼睛（材料表征/多模态感测）至关重要。

人替统计上的异常源于我们没能找齐决定了实验结果的变量全集。可惜的是，重前终归正轨朴素的主动学习方法并做不到这些，因为它们被设定了过于简化的世界观，而且没有太多先验的物理知识。