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在过去的几年里，我们几乎每天都会听到人工智能 (AI) 为众多领域带来的最新进步和改进：从技术和医学到科学和社会学，等等。人工智能是我们目前正在见证的第四次工业革命的核心推动因素之一，人工智能的应用正在真正改变我们的世界，影响社会、经济、生活、工作和技术的各个方面。仪器仪表和测量 (I&M) 领域也不例外，并且已经受到应用人工智能的影响。在本文中，我们概述了应用人工智能及其在 I&M 中的应用。然后，我们将深入研究一种特定人工智能方法的 I&M 应用：深度学习 (DL)，它最近彻底改变了人工智能领域。我们对《IEEE 仪器与测量学报》（IEEE TIM）和《IEEE 仪器与测量杂志》上发表的深度学习论文进行的调查显示，自 2017 年以来，人们对将深度学习方法应用于 I&M（包括测量、校准和其他 I&M 挑战）的兴趣非常浓厚。具体来说，在接受调查的 32 篇论文中，75% 发表于 2017 年或之后，而仅在 2019 年就发表了 50% 的论文。考虑到我们撰写本文时 2019 年尚未结束，最近人们对深度学习在 I&M 中的兴趣和影响呈指数级增长是一个非常明显的趋势。我们还发现，尽管深度学习用于各种 I&M 主题，但 I&M 中相当一部分深度学习侧重于基于视觉的测量 (VBM) 系统（约 28%）和故障/缺陷诊断/检测/预测（约 25%）。最后，我们发现卷积神经网络是 I&M 中最广泛使用的 DL 技术，尤其是在 VBM 中。但要解释上述所有发现，我们首先需要了解 AI 本身以及我们在应用环境中对它的定义。因此，让我们从应用 AI 开始讨论。
仪器仪表和测量中的应用人工智能：深度学习革命
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