谷歌供这种电解质使用原位组装策略与锂负极和碳纳米管正极集成在一起。

柔性电子制造团队的王攸华和苏州大学机器人微系统研究团队汤添益、基建徐印为本文的共同第一作者，基建华中科技大学黄永安教授、苏州大学刘会聪教授和张虹淼副教授为本文的共同通讯作者。投2庭图3无声语音识别算法的流程图与评估。

亿美元风(a)日常生活中的五个典型场景。无声语音可作为失语患者的交流渠道，谷歌供使人-机/人-人交互在各种干扰下都能保持正常。(a)电子纹身和凝胶式电极贴在受试者脸上时的可佩戴性对比，基建(b)电极贴附不同尺度的皮肤纹理，基建(c)被拉长30%后的皮肤-电极界面,(d)(e)纹身状电极在水平和垂直方向上的应变分布，(f) 电极的电阻率随应变的变化，(g)(h)电子纹身的长时间性能测量。

投2庭(e)噪声环境下的适应性。图文导读图1(a)全天候、亿美元风自然的SSRS示意图，亿美元风包括四通道的纹身电子、无线DAQ模块、基于云端的机器学习算法和终端显示，具有各种场景下的适应性，(b)无声语音识别系统的佩戴照片(c)系统流程图，(d)110个日常单词混淆矩阵。

在该无声语音识别系统中，谷歌供贴附在面部的电子纹身可以记录各种无声语音的高质量生物数据，谷歌供通过耳挂式可穿戴数据处理与蓝牙模块实时无线传输信号，而部署在云端服务器通过机器学习算法准确识别无声语音信息，并通过手机终端实现意图显示和语音交互。

一系列的实验表明，基建无声语音识别系统（SSRS）可以凭借电学偏向性设计的电子纹身，基建顺应人脸的大变形（~45%），并且仅仅通过使用小样本机器学习就能识别涵盖日常词汇的110个单词，平均准确率高达92.64%。相关研究以Revealingtheroleofthecathode–electrolyteinterfaceonsolid-statebatteries为题，投2庭发表在NatureMaterials上。

亿美元风散裂主要形成于锂电极边缘的局部电场较高的地方。这种机制类似于膨胀螺杆效应，谷歌供其中任何裂缝都会被动态产生的分解物填充，这些分解也受到很好的约束，可能是通过分解引起的锚定效应。

这些正极的界面晶体学、基建面积和微观结构可控，使人们能够了解传统薄膜和复合固态电极中未知的界面不稳定性。DOI:10.1038/s41586-021-03410-9图2、投2庭沸石固体电解质的示意图和表征。