随着人工智能 (AI) 和物联网 (IoT) 的融合重新定义了行业、商业和经济的运作方式,对边缘节能和高性能计算的需求呈指数级增长。神经形态计算是一种新兴的计算范式,受到生物大脑的低功耗和并行处理能力的启发,克服了传统计算机架构的许多限制。最重要的是,通过在内存中执行计算,神经形态计算克服了冯·诺依曼瓶颈,从而提高了计算能力,同时节省了更多的面积和功耗。虽然已经开发出几种具有出色能效的独立神经形态芯片来运行特定的人工智能算法,但这种数字系统在与边缘传感器连接时仍然会受到影响。这是因为传感输入是非结构化的、非规范化的和碎片化的,这会给具有分离的传感和处理单元的数字系统带来巨大的能源、时间和布线开销。这就需要融合传感、内存和处理功能的内存传感技术,以充分发挥生物电子学和机器人学中使用的高度复杂的传感器和执行器系统的潜力。尽管内存传感和计算的概念还处于起步阶段,但它已经在电子皮肤和仿生眼等专业领域取得了重大进展。然而,这些主要是软件实现,与之相辅相成的硬件挑战尚未得到解决。要充分利用仿生边缘处理能力,仍存在硬件层面(材料和设备)的基本挑战需要解决。因此,“内存传感和计算:新材料和设备迎接新挑战”于去年启动,引发了对最新发展和观点的讨论。来自微电子、材料和计算机科学等多学科背景和不同地区的研究人员已经发表了与此相关的意见和/或原创作品
sierrainstruments.com › file › jo-art... PDF 1993年二月 15 日 — 1993 年 2 月 15 日 由于 1990 年《清洁空气法修正案》1,电动 ...CEMS 的准确性和可靠性更为重要。
合成微生物群落(Syncom)生物传感器是一种有前途的技术,用于检测和响应环境线索和靶分子。Syncom生物传感器使用工程的微生物来创建一个更复杂和多样化的传感系统,从而使它们能够以增强的灵敏度和准确性对刺激做出反应。在这里,我们给出了Syncom生物传感器的定义,超越了他们的建筑工作,并讨论了当前的生物传感技术。我们还强调了开发和优化Syncom生物传感器以及在农业和食品经营中的潜在应用,生物治疗发展,家庭感应,城市和环境监测以及One Health Foundation的挑战和未来。我们认为,Syncom生物传感器可以实时和遥控的方式使用,以感知不断动态的环境的混乱。
美国国家航空航天局和美国国防部正在实施支持“智能”飞机发动机未来愿景的项目,以提高飞机推进系统的可负担性、性能、可操作性、安全性和可修复性。智能发动机将具有先进的控制和健康管理功能,使这些发动机能够自我诊断、自我预测和自适应,以根据发动机的当前状况或车辆的当前任务优化性能。传感器是实现智能发动机愿景所必需的关键技术,因为它们依赖于准确收集发动机控制和健康管理所需的数据。本文从控制和健康管理的角度回顾了支持智能发动机未来愿景的预期传感器要求。推进控制和健康管理技术在主动组件控制、推进健康管理和分布式控制等广泛领域进行了讨论。在这三个领域中,我们将描述单个技术,讨论控制反馈或健康管理所需的输入参数,并总结用于测量这些参数的传感器性能规格。
英国利兹大学利兹大学的地理学和水学院; B英国利兹大学土木工程学院B; C以色列贝特达根农业部土壤侵蚀研究站土壤保护部; D Kinneret Limnological实验室,以色列海洋学和林木研究,以色列米格达尔; E Zuckerberg水研究所,雅各布·布莱斯坦(Jacob Blaustein)的沙漠研究研究所,以色列内盖夫本·古里安大学; F Yorkshire Water Services Ltd,英国布拉德福德; G德国玛格德堡的Helmholtz环境研究中心水生生态系统分析与管理部; H英国伯明翰伯明翰大学地理,地球与环境科学学院; I IHCANTABRIA - 西班牙桑坦德市的de la la cantabria Instituto dehidráulicaInstituto; J布里斯托尔大学布里斯托尔大学工程,数学和技术学院J; K Escuela de Ingenieria y Ciencias,Tecnologico de Monterrey,墨西哥Nuevo
○ 找工作 ○ 找主机 ○ 找资金 ○ 研究人员章程和守则 ○ 研究人员人力资源战略 ○ 养老金和 RESAVER ○ Science4refugees 计划
对于某些可区分的函数h:r d→r和d二维向量的总数。这种特征的示例包括例如总均值,比率或相关系数。这也称为有限的人口推断问题(Beaumont和Haziza 2022)。我们进一步假设n很大,每个单个实验的计算成本也是不可行的。在这种情况下,研究经常诉诸于子采样。亚采样方法在过去几年中的人口急剧增加。例如,MA,Mahoney和Yu(2015); Ma等。(2022)引入了大数据回归的杠杆采样,随后启发了逻辑回归的类似发展(Wang,Zhu,Zhu和Ma 2018; Yao and Wang 2019)广义线性模型(AI等人。2021b; Yu等。2022)和分位回归(Ai等人2021a; Wang,Peng和Zhao 2021)。同样,Dai,Song和Wang(2022)开发了
林德会 天信仪表集团有限公司 DOI:10.12238/jpm.v3i5.4925 [摘 要] 传感器一般由被测量的敏感元件、信号输出的特殊转换元件以及对应的电子线路几部分所构 成。智能仪表技术是一门集单片机、仪表控制技术、自动化技术、电子学等诸多学科的技术。随着信 息技术的不断发展与进步,为传感器以及智能化仪器仪表提供了较大的帮助。传感器以及智能化仪器仪 表逐渐引入自动化、电子信息、计算机、通信等不同领域中,由于计算机技术、微电子技术的飞速发展, 仪器仪表的智能化发展已拥有广阔的市场发展前景。目前,已经逐渐引起相关领域研究人员的高度重 视。本文主要围绕传感器及智能化仪器仪表发展现状以及在重点领域的应用展开全面阐述。 [关键词] 传感器;智能化仪器仪表;应用 中图分类号: TP212.6 文献标识码: A The application of sensors and intelligent instruments in key areas Dehui Lin will Tianxin Instrument Group Co., Ltd [Abstract] The sensor is generally composed of the measured sensitive element, the special conversion element of the signal output and the corresponding electronic circuit.Intelligent instrument technology is a set of single chip computer, instrument control technology, automation technology, electronics and many other disciplines.With the continuous development and progress of information technology, it has provided great help for sensors and intelligent instruments.Sensors and intelligent instruments and instruments are gradually introduced into automation, electronic information, computer, communication and other different fields, due to the rapid development of computer technology, microelectronics technology, the intelligent development of instruments and meters has a broad market development prospect.At present, it has gradually attracted great attention from researchers in related fields.This paper mainly focuses on the development status of sensors and intelligent instruments and their application in key areas. [Key words] Sensors; intelligent instrumentation; application 前言
