以下是10个热门选题推荐：
1.基于多模态柔性传感器与动态时序Transformer的精细动作疲劳度评估研究：使用柔性应变/肌电传感器捕捉手部、腕部微动信号，构建动态时序网络，无创评估长期重复性操作下的肌肉疲劳演变，为工效学提供量化工具
2. 面向可穿戴ECG的自监督学习心电表征与个性化早期异常检测框架： 利用海量未标注ECG数据通过对比学习预训练通用心电表征，结合少量用户标注数据进行微调，构建个性化、轻量化的心律异常早期检测模型
3. 融合毫米波雷达点云与深度学习的行为-跌倒无感识别算法研究： 利用雷达点云保护隐私的特性，设计时空卷积网络提取人体微多普勒特征与3D姿态，在居家环境中高精度区分日常活动与跌倒事件
4.基于石墨烯气敏传感器阵列与图神经网络的多组分呼出气体标志物分析：构建高灵敏度气体传感器阵列，将不同传感器视为图节点，用GNN建模其交叉敏感响应，实现对复杂呼出气体中多种低浓度标志物的精准识别
5. 面向表皮电化学传感器的自适应知识蒸馏汗液离子浓度监测方法： 针对传感器个体间差异和漂移，使用少量新用户校准数据，驱动教师网络指导学生网络快速适应，实现高精度、个性化的汗液Na+/K+持续监测
6.光学容积脉搏波信号的质量增强与对抗性稳健血压估计算法：设计生成对抗网络修复运动伪影污染的PPG信号，并构建对噪声不敏感的深度学习模型，从高质量PPG中稳健地估计血压趋势
7. 基于摩擦纳米发电机自供能传感与脉冲神经网络的多场景活动识别：利用TENG将人体运动直接转换为电信号，其稀疏、脉冲特性天然匹配脉冲神经网络，构建超低功耗的端侧活动识别系统
8. 面向眼动追踪传感器的多尺度特征提取与认知负荷分级模型：同步采集眼动轨迹与瞳孔直径，设计CNN+Attention模型分别提取凝视、扫视等微观特征，并与宏观任务表现关联，实现认知负荷的精细分级
9.结合声表面波传感与物理信息神经网络的皮肤表面湿度动态预测：利用SAW传感器对湿度的敏感性，在神经网络损失函数中引入物理传质方程约束，使模型不仅能拟合数据，更能符合物理规律，实现精准预测
10.基于光纤光栅传感器阵列与时空图卷积的脊柱姿态监测与风险评估：将多个FBG传感器贴附于衣物对应脊柱位置，形成传感器网络，利用ST-GCN同步处理空间拓扑和时间序列信息，实时监测不良姿态
#化学博士 #化学研究生 #sci #传感器 #论文选题 #人工智能 #材料化学 #化工 #电化学传感器
1.基于多模态柔性传感器与动态时序Transformer的精细动作疲劳度评估研究：使用柔性应变/肌电传感器捕捉手部、腕部微动信号，构建动态时序网络，无创评估长期重复性操作下的肌肉疲劳演变，为工效学提供量化工具
2. 面向可穿戴ECG的自监督学习心电表征与个性化早期异常检测框架： 利用海量未标注ECG数据通过对比学习预训练通用心电表征，结合少量用户标注数据进行微调，构建个性化、轻量化的心律异常早期检测模型
3. 融合毫米波雷达点云与深度学习的行为-跌倒无感识别算法研究： 利用雷达点云保护隐私的特性，设计时空卷积网络提取人体微多普勒特征与3D姿态，在居家环境中高精度区分日常活动与跌倒事件
4.基于石墨烯气敏传感器阵列与图神经网络的多组分呼出气体标志物分析：构建高灵敏度气体传感器阵列，将不同传感器视为图节点，用GNN建模其交叉敏感响应，实现对复杂呼出气体中多种低浓度标志物的精准识别
5. 面向表皮电化学传感器的自适应知识蒸馏汗液离子浓度监测方法： 针对传感器个体间差异和漂移，使用少量新用户校准数据，驱动教师网络指导学生网络快速适应，实现高精度、个性化的汗液Na+/K+持续监测
6.光学容积脉搏波信号的质量增强与对抗性稳健血压估计算法：设计生成对抗网络修复运动伪影污染的PPG信号，并构建对噪声不敏感的深度学习模型，从高质量PPG中稳健地估计血压趋势
7. 基于摩擦纳米发电机自供能传感与脉冲神经网络的多场景活动识别：利用TENG将人体运动直接转换为电信号，其稀疏、脉冲特性天然匹配脉冲神经网络，构建超低功耗的端侧活动识别系统
8. 面向眼动追踪传感器的多尺度特征提取与认知负荷分级模型：同步采集眼动轨迹与瞳孔直径，设计CNN+Attention模型分别提取凝视、扫视等微观特征，并与宏观任务表现关联，实现认知负荷的精细分级
9.结合声表面波传感与物理信息神经网络的皮肤表面湿度动态预测：利用SAW传感器对湿度的敏感性，在神经网络损失函数中引入物理传质方程约束，使模型不仅能拟合数据，更能符合物理规律，实现精准预测
10.基于光纤光栅传感器阵列与时空图卷积的脊柱姿态监测与风险评估：将多个FBG传感器贴附于衣物对应脊柱位置，形成传感器网络，利用ST-GCN同步处理空间拓扑和时间序列信息，实时监测不良姿态
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