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为了有效解决人类所面临的日益复杂的问题,最新的发展趋势是应用大量不同类型的传感器来收集数据,以便建立基于深度学习和人工智能的有效解决方案[1-4]。这不仅对传感器产生了巨大的需求,提供了商业机会,也为传感器设备及其相关应用的开发带来了新的挑战[5,6]。这些将人工智能与传感器相结合的技术发展正被积极地应用于医疗保健、制造业、农业和渔业、交通运输、建筑、环境监测等各个应用领域。例如,在环境监测中,集成了深度学习和人工智能算法的传感器能够快速分析大量数据集,实时识别模式、异常和趋势[7,8]。以天气预报为例,人工智能驱动的传感器可以从卫星、气象站和无人机等各种来源收集数据,从而更精确地预测天气模式。通过深度学习模型,传感器可以动态调整和整合新数据,从而随着时间的推移提高其预测准确性。此外,在工业环境中,人工智能增强的传感器在优化制造运营方面发挥着至关重要的作用,可以监测设备健康状况、预测潜在故障并提前安排维护 [ 9 – 12 ]。这种方法减少了运营停机时间并提高了整体效率。在此背景下,“传感器和应用中的人工智能和深度学习”特刊收集了关于人工智能(特别是深度学习)和传感器技术在各个领域的新发展的高质量原创贡献,以及分享想法、设计、数据驱动的应用程序以及生产和部署经验和挑战。本期特刊征文主题包括制造、机械和半导体的应用和传感器;建筑、施工、楼宇、电子学习的智能应用和传感器;推荐系统;自动驾驶汽车、交通监控和运输的应用和传感器;物体识别、图像分类、物体检测、语音处理、人类行为分析;以及其他相关传感应用 [ 13 , 14 ]。
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