这些条件的存在帮助降低了表面能，使材料具有良好的稳定性。
例如，目前基于声学的人机界面容易被窃听，并且对环境噪声敏感。【成果简介】近日，重庆大学杨进教授团队报道了一种基于振动传感器的构建于任意平面的人机交互界面。
此基于摩擦电振动传感器的人机界面可以广泛应用于便携式计算机外围设备、计算机安全和智能家居系统的各种应用中。基于键盘和触摸屏的人机界面也受到密码泄露的威胁，这就要求开发一种有效的、安全的人机交互界面。基于此人机交互界面，实现了在普通表面上构建了虚拟键盘，依据人体敲击键盘生理特征实现了用户身份识别。
此外，作为交互系统不可或缺的组成部分，人机界面是唯一的信息输入和控制手段，用于信息记录和输出、财务管理、账单支付、个人通信等。文献链接：TriboelectricVibrationSensorforaHuman-MachineInterfaceBuiltonUbiquitousSurfaces (NanoEnergy,2019,DOI:10.1016/j.nanoen.2019.03.005)本文由重庆大学杨进教授团队供稿，材料人编辑部编辑。
相关成果以TriboelectricVibrationSensorforaHuman-MachineInterfaceBuiltonUbiquitousSurfaces为题发表在NanoEnergy上。
本文提出的摩擦电振动传感器模拟了鱼的侧线感受器，具有0.97V/N的高灵敏度，和0.01N的检测极限，能够感知非常细微的振动。图3-5 随机森林算法流程图图3-6超导材料的Tc散点图3.2辅助材料测试的表征近年来，由于原位探针的出现，使研究人员研究铁电畴结构在外部刺激下的翻转机制成为可能。
当然，机器学习的学习过程并非如此简单。我们便能马上辨别他的性别。
经过计算并验证发现，在数据库中的26674种材料中，金属/绝缘体分类的准确度为86%，仅仅有2414种材料被误分类（图3-2）。（e）分层域结构的横截面的示意图。