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第二届智能传感器、信号处理和通信技术进步国际会议（ICASSCT-2024）日期和时间 22 – 23 日
ICASSCT 2024 会议的主要目标是推动传感器、信号处理和通信领域各方面的创新。会议遵循广泛的盲审流程，选出最佳论文进行演讲，其中包括专门为推进技术、系统和基础设施而设计的技术论文、教程、研讨会和行业会议。会议旨在从通信和信息理论到使用信号处理技术实现、评估和改进实际通信系统的性能。
基于碳纳米材料的新型混合平台，用于药物中的电化学传感器应用
摘要如今，医疗和药物领域的快速改善增加了药物的多样性和使用。然而，诸如在疾病治疗中使用多种或联合药物的问题以及对非处方药的无敏使用的问题引起了人们对药物的副作用概况和治疗范围以及由于药物浪费而引起的副作用概况和治疗范围。因此，对各种培养基（例如生物学，药物和环境样本）中药物的分析是讨论的重要主题。电化学方法对于传感器应用是有利的，因为它们的易于应用，低成本，多功能性，高灵敏度和环保性。碳纳米材料，例如钻石样碳薄膜，碳纳米管，碳纳米纤维，氧化石墨烯和纳米原子石用于增强具有催化作用的电化学传感器的性能。为了进一步改善这种效果，它旨在通过将不同的纳米材料一起或与导电聚合物和离子液体等材料一起使用不同的碳纳米材料来创建混合平台。在这篇综述中，最常用的碳纳米型将根据电化学特征和理化特性进行评估。此外，将在过去五年中对最新研究中对电化学传感器的最新研究产生的影响进行检查和评估。
用于传感器应用的压电和电静止材料。第1卷
这一年在理解最有用的介电和电静脉的放松剂类型铁电体方面已经取得了重大进步。很明显，原始的超透明模型只是对非常高温行为有效的第一个近似模型，实际上，尼贝特铅镁和PZT材料都是磁性自旋玻璃杯的紧密类似物。极性微区之间的相互作用会导致vogel-fulcher，例如放慢和冷冻，并提供对宏大域转变，滞后行为和耦合弹性响应的了解。
用于环境监测的人工智能增强型可生物降解传感器
摘要：在电子垃圾日益成为全球关注的时代，可生物降解传感器的开发代表着朝着可持续环境监测迈出的关键一步。由不可生物降解材料制成的传统传感器是电子垃圾日益增多的重要原因。本文探讨了人工智能 (AI) 与可生物降解传感器的集成，这不仅可以减轻电子垃圾对环境的影响，还可以提高环境监测系统的精度、实时决策和效率。虽然这些 AI 增强型传感器提供了有希望的进步，但数据隐私、基础设施成本及其部署对环境的影响等挑战仍然存在。此外，本文还讨论了 AI 伦理和偏见缓解的关键问题，强调在开发 AI 驱动技术时需要透明、包容和跨学科的方法。讨论为 AI 增强型可生物降解传感器的未来可能性提供了见解，包括扩大应用、可生物降解材料的进步以及这些技术的道德部署。该论文强调了跨学科合作的必要性，以充分利用这些创新的潜力，同时确保它们符合可持续性和道德目标。
通过化学微传感器阵列进行实时边缘神经形态品尝
液体分析是跟踪食品、饮料和化学制造等行业是否符合严格的工艺质量标准的关键。为了在线并在最感兴趣的点分析产品质量，自动监控系统必须满足小型化、能源自主性和实时操作方面的严格要求。为了实现这一目标，我们介绍了在神经形态硬件上运行的人工味觉的第一个实现，用于连续边缘监控应用。我们使用固态电化学微传感器阵列来获取多变量、随时间变化的化学测量值，采用时间滤波来增强传感器读出动态，并部署基于速率的深度卷积脉冲神经网络来有效融合电化学传感器数据。为了评估性能，我们创建了 MicroBeTa（微传感器味道测试），这是一个用于饮料分类的新数据集，包含 3 天内进行的 7 小时时间记录，包括传感器漂移和传感器更换。我们实现的人工品味在推理任务上的能效比在其他商用低功耗边缘 AI 推理设备上运行的类似卷积架构高出 15 倍，在 USB 棒外形尺寸中包含的单个英特尔 Loihi 神经形态研究处理器上实现了比传感器读数采样周期低 178 倍以上的延迟和高精度（97%）。
引力时间扩张作为量子传感的资源
量子力学改变了我们对物理世界的看法，在过去的二十年中，物理系统的量化特征也已成为技术不同分支的资源[1，2]。尤其是，当计量学遇到量子机械时，就可以使用整个新的新特征来提高物理测量的精度，并构想新颖的量子增强方案以表征信号和设备[3-5]。相对论也改变了物理的范例，并发现了相关的技术应用[6]。因此，是否可以共同利用相对论和量子机械性能以提高物理测量的精度。在本文中，我们遵循了这一想法，并证明了范式相对论特征，重力时间扩张确实可能代表了可以与量子叠加一起使用的资源，以证明重力常数的估计或其变化。
使用分布式温度传感定位和量化地下水地表水连接
海军优势 使用光纤 DTS 技术可为海军带来多种潜在优势。首先，它是唯一能够高分辨率识别大面积渗漏的技术。这可验证并改进地下水和污染物运输模型。它可精确定位值得关注的区域并排除渗漏程度极低或没有渗漏的区域。例如，最近一项 50 英亩的 DTS 研究发现，渗漏发生在不到 5% 的场地面积内。这种高分辨率数据可提高后续调查的成本效益，并让监管机构更加确信该场地的特征已得到充分描述。
