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传感器和诊断 - 数字 CSIC
纳米生物传感器和生物分析应用小组（NanoB2A）、加泰罗尼亚纳米科学与纳米技术研究所（ICN2）、CSIC、BIST 和 CIBER-BBN，贝拉特拉，08193，巴塞罗那，西班牙。电子邮件：maria.soler@icn2.cat b 大分子结构系，国立生物技术中心，高级科学研究委员会（CNB-CSIC），Darwin 3，Campus Cantoblanco UAM，28049 Madrid，西班牙 c 微生物生物技术系，国立生物技术中心，高级科学研究委员会（CNB-CSIC），Darwin 3，Campus Cantoblanco UAM，28049 Madrid，西班牙 d 综合系统生物学研究所（I2SysBio），瓦伦西亚大学-CSIC，46980，瓦伦西亚，西班牙 e 国家传染病研究所“L. Spallanzani”IRCCS，Via Portuense 292，00149，罗马，意大利 † 当前隶属关系：圣卡米勒国际健康科学大学，意大利罗马 Sant'Alessandro 大街 8 号，00131； IRCCS Sacro Cuore Don Calabria 医院，地址：via Don A. Sempreboni 5, 37024, Negrar di Valpolicella（维罗纳），意大利。
整合传感器数据和机器学习以推动河碳E
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
控制和健康管理的传感器需求... - DTIC
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。
关于合成微生物群落（Syncom）生物传感器
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。
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%）。
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。
