加州大学圣地亚哥分校提出 EgoThumb：基于视觉驱动的超数机械拇指
加州大学圣地亚哥分校研究人员在 arXiv 发布预印本，提出名为 EgoThumb 的可穿戴机械拇指系统。该设备包含三个关节、前臂电机和掌心相机，利用 AI 算法分析图像以自主决定抓取时机，无需用户显式指令。
#无屏手环
Phys.org 科技AI 评分5959
arXiv 可穿戴信号AI 评分4444 三模态无线系统实现多点非接触式心脏监测
研究提出集成ECG、SCG与DCG的三模态无线系统，支持多点胸部采集与跨模态同步。实验显示DCG与SCG位移高度一致，确立ECG为电学锚点、SCG为机械基准。该系统提供空间分辨验证平台，推进非接触式雷达心脏监测发展。
Nature SensorsAI 评分4444 Nature Sensors：可穿戴无线平台通过植入磁珠实现截肢者仿生神经假肢控制
Nature Sensors 发表研究，展示一种可穿戴无线平台，通过实时同步追踪植入肌肉中的磁珠，为经胫骨截肢者提供高保真仿生神经假肢控制。该技术旨在实现基于人体测量学的动态感知与控制。