该研究提出的湿度传感技术，能够在不接触物体的情况下，通过测量人体自然湿度场的微小变化，实现对手指位置和运动的高灵敏度检测。在非接触传感实验中，该传感器能准确检测到六种不同的手指运动状态，尤其是对于接近、悬停和远离等运动状态给出较好的快速响应，该传感器有望用于人工智能领域的人机交互非接触控制。

在这项研究中，研究者们通过将铜基金属有机框架（MOF）与石墨烯气凝胶（GA）结合，制造了一种自支撑的硫宿主材料，用于Li-S电池正极。MOF粒子不仅在催化GO还原反应中发挥作用，还在电化学催化中促进了SRR动力学，从而提高了电池的整体性能。实验和理论计算结果表明，MOF-GA电极具有较高的催化活性，能够实现更高的硫利用率和更低的容量衰减率。

混合催化剂由激光生成的分散在还原氧化石墨烯（rGO）上的 Fe50Ni50 纳米粒子（FeNi NPs）组成，并沉积在镍泡沫基底上生长的镍铁层双氢氧化物（FeNi LDH）上。制备的FeNi-rGO/FeNi/Ni泡沫混合催化剂在10 mA/cm2的电流密度下仅需要234 mV的过电位，比在镍泡沫基底上测试的商用RuO2催化剂低37 mV。此外，这种混合催化剂非常坚固耐用；它能经受10,000次加速老化循环，并能在10 mA/cm2的电流密度下运行1,300小时以上而不出现性能衰减。

综述详细讨论了碳基应变传感器的制造技术，包括涂层技术、3D打印、化学气相沉积、转移方法和纺丝工艺等。这些方法各有优势，能够根据不同的应用需求定制传感器的性能。文章总结了一系列基于碳材料的应变传感器的性能参数 (正文中的表2)。例如，采用单锅法制造的单壁碳纳米管 (SWCNT) 传感器在-70至25°C下工作时，其灵敏度达到3.76；多壁碳纳米管 (MWCNT) 和还原氧化石墨烯 (rGO) 复合材料制成的传感器则能在-30至80°C范围内工作，并且经过1000次循环后仍保持稳定。

当将 GQD 与 MOF-5 添加到复合材料中时，它们的小尺寸和表面化学性质使其能够在各种基质中更好地分散，从而改善电子结构、增强载流子迁移率并提高电导率。此外，由于 GQD 具有量子限制效应和边缘效应等独特性质，因此可以增加材料的工作活性表面积，同时通过提供这些有效的电荷传输途径，石墨烯显著提高了TENG的输出性能。

在这里，我们采用了超表面辅助石墨烯光电探测器，能够同时检测和区分宽带光（1-8μm）的各种偏振态和波长，波长预测精度为0.5μm。