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World File Search System或传感器
ECE 659智能传感器和传感器网络
作为用于创建内容的下一代范式，AI生成的内容（AIGC），即，基于用户提示，通过生成AI（GAI）自动构成内容，最近引起了极大的关注和成功。With the ever- increasing power of GAI, especially the emer- gence of Pretrained Foundation Models (PFMs) that contain billions of parameters and prompt engineering methods (i.e., finding the best prompts for the given task), the application range of AIGC is rapidly expanding, covering various forms of information for human, systems, and networks, such as network designs, channel cod- ing, and optimization solutions.在本文中，我们介绍了移动边缘AI生成的所有内容的概念（AIGX）。具体来说，我们首先回顾了AIGX的构建块，从AIGC到AIGX的演变以及实用的AIGX应用。然后，我们提出了一个统一的移动边缘AIGX框架，该框架采用边缘设备提供PFM授权的AIGX服务，并通过及时的工程优化此类服务。更重要的是，我们证明了次序提示导致发电质量差，这会对用户满意度，边缘网络性能和资源利用产生不利影响。因此，我们进行了一个案例研究，展示了如何使用Chatgpt培训有效的及时优化器，并研究了及时工程在用户体验，发电质量和净工作绩效方面进行的改进。
速度传感器2和Cadence传感器2所有者手册
®技术，您必须配对设备和传感器。配对后，设备在开始活动时会自动连接到传感器，并且传感器处于活动状态并在范围内。注意：每个Garmin兼容设备的配对指令都不同。请参阅所有者的手册。•将Garmin兼容设备带到传感器的3 m（10 ft。）之内。•配对时，请远离其他无线传感器10 m（33英尺）。•旋转曲柄臂或轮子两旋转以唤醒传感器。LED闪烁绿色五秒钟以表示活动。LED闪烁红色以表示电池电量较低。•如果可用，请使用ANT+技术配对传感器。注意：传感器最多可以配对两个蓝牙设备和任何数量的ANT+设备。第一次配对后，您的Garmin兼容设备每次激活时都会自动识别无线传感器。
传感器和数据融合
由 In-Teh 出版 In-Teh 是位于奥地利维也纳的 I-Tech Education and Publishing KG 的克罗地亚分公司。 允许摘录和非盈利性使用材料，但须注明来源。章节中表达的陈述和观点均为个人贡献者的观点，并不一定代表编辑或出版商的观点。我们不对已发表文章中包含的信息的准确性负责。出版商对因使用其中包含的任何材料、说明、方法或想法而造成的任何人身或财产损害不承担任何责任。 在 In-Teh 出版本书后，作者有权在其作为作者或编辑的任何出版物上全部或部分重新出版本书，也可以将本书用于其他个人用途。© 2009 In-teh www.in-teh.org 可从 publication@ars-journal.com 获得额外副本。首次出版日期 2009 年 2 月 印刷于克罗地亚，p. cm。 ISBN 978-3-902613-52-3 1. 传感器和数据融合，ir. 博士。纳达·米利萨夫耶维奇
传感器 - ScienceOpen
摘要：本研究提出了一种新方法，利用无人机 (UAV) 成像联合评估积雪深度和冬季叶面积指数 (LAI)，后者是植被的结构特性，影响积雪和融雪。在冬季，评估了在捷克共和国舒马瓦国家公园 (Šumava NP) 内部分健康或受昆虫影响的挪威云杉林和草地覆盖区拍摄的一组多时间高分辨率数字表面模型 (DSM)（无雪和积雪条件），以评估积雪深度。无人机得出的 DSM 的分辨率为 0.73–1.98 cm/pix。通过减去 DSM，确定了积雪深度，并与在地面控制点 (GCP) 位置进行的手动雪深测量进行比较，均方根误差 (RMSE) 在 0.08 m 到 0.15 m 之间。将基于无人机的积雪深度与更密集的手动积雪深度测量网络进行比较分析，得出的 RMSE 在 0.16 m 到 0.32 m 之间。LAI 评估对于正确解释森林地区的积雪深度分布至关重要，它基于在森林状况下拍摄的俯视无人机图像。为了从俯视无人机图像中识别冠层特征，使用雪背景代替天空部分。参考了两种有效的冬季 LAI 检索常规方法，即 LAI-2200 植物冠层分析仪和数字半球摄影 (DHP)。与实地调查相比，冠层密度和地面特性对基于无人机成像的 DSM 评估准确性的影响显而易见。基于无人机的 LAI 值提供的估计值与 LAI-2200 植物冠层分析仪和 DHP 得出的值相当。与常规调查的比较表明，使用无人机摄影测量方法高估了春季积雪深度，低估了春季 LAI。由于积雪深度和 LAI 参数对于积雪研究至关重要，因此这种组合方法在未来将具有重要价值，可以简化雪深和雪动力学的 LAI 评估。
传感器 - FBGS
摘要：将光纤传感器嵌入复合材料结构以进行结构健康监测不仅是对智能结构贡献最大的解决方案之一，而且是确保光纤得到最大程度保护和完整性的最佳集成方法。然而，这种预期的集成水平仍然是一个工业挑战，因为目前复合材料工厂中还没有成熟的集成工艺可以满足所有必要的要求。本文介绍了将光纤传感器集成到试件生产周期中开发的工艺。传感器布拉格光栅在空客复合材料工厂的自动铺带过程中以及通过二次粘合工艺集成到层压板中。试件完全代表了真实飞机下翼盖的根部接头，由结构蒙皮板和相关的纵梁组成。进出是通过精确设计和集成与制造条件和操作测试要求兼容的微型光学连接器实现的。生产后，样品经过修整、组装并用螺栓固定在金属板上，以代表真实的三角和对接板，最终安装到结构试验台上。传感器的询问证明了集成过程的有效性；应变结果的分析表明
传感器和换能器
测量操作制造商。范围 电阻 温度 列表编号 订货代码 PT100 系列 最高可达 600 ° C 100 Ω -200 至 600°C P0K1.161.6W.B.010 126-6922 最高可达 600 ° C 100 Ω -200 至 600°C P0K1.161.6W.A.010 126-6923 最高可达 600 ° C 100 Ω -200 至 600°C P0K1.161.6W.Y.010 126-6924 最高可达 150 ° C ° C 100 Ω -50°C 至 +150°C P0K1.161.1E.B.200 177-8047 最高可达 600 ° C 100 Ω -200 至 600°C P0K1.232.6W.B.010 126-6926 最高可达 600 ° C 100 Ω -200 至 600°C P0K1.232.6W.A.010 126-6927 最高可达 600 ° C 100 Ω -200 至 600°C P0K1.232.6W.Y.010 126-6928 最高可达 200 °C ° C 100 Ω -50°C 至 +200°C P0K1.232.2I.B.1000-3 177-8048 最高可达 600 °C ° C 100 Ω -200°C 至 +600°C P0K1.281.6W.B.007 177-8045 最高可达 200 °C ° C 100 Ω -50°C 至 +200°C P0K1.281.2K.B.150.R.S 177-8046 最高可达 600 ° C 100 Ω -200 至 600°C P0K1.520.6W.B.010 126-6929 最高可达 600 ° C 100 Ω -200 至 600°C P0K1.520.6W.A.010 126-6930 最高可达 600 ° C 100 Ω -200 至 600°C P0K1.520.6W.Y.010 126-6931 最高可达 200 ° C 100 Ω -200 至 200°C P0K1.1206.2P.B 126-6932 最高可达 200 ° C 100 Ω -200 至 200°C P0K1.1206.2P.A 126-6933 最高可达 200 ° C 100 Ω -200 至 200°C P0K1.0805.2P.B 126-6934 最高可达 200 ° C 100 Ω -200 至 200°C P0K1.0805.2P.A 126-6935 PT1000 系列 最高可达 600 ° C 1000 Ω -200 至 600°C P1K0.161.6W.B.010 126-6936 最高可达 600 ° C 1000 Ω -200 至 600°C P1K0.161.6W.A.010 126-6938 最高可达 600 ° C 1000 Ω -200 至 600°C P1K0.161.6W.Y.010 126-6939 最高可达 600 ° C 1000 Ω -200 至 600°C P1K0.232.6W.B.010 126-6940 最高可达 600 ° C 1000 Ω -200 至 600°C P1K0.232.6W.A.010 126-6941 最高可达 600 ° C 1000 Ω -200 至 600°C