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技术白皮书增强了使用下一个雷达传感器的ADAS系统的检测和计算。
Texas仪器（TI）的下一代雷达传感器，AWR2E44P和AWR2944P，推动Ti的Adas Radar Portfolio向前推进，专门针对绩效改进，以满足严格的NCAP（新汽车评估计划）和FMVS（联邦汽车安全标准）自动驾驶和安全规则。这些雷达设备为AWR2944平台带来了“性能”扩展，并结合了RF和计算功能的重大进步，以满足ADAS应用程序不断发展的需求。利用内部优化的流程技术，AWR2E44P和AWR2944P旨在通过提供更好的SNR，增加的处理能力以及更大的记忆力来涵盖联合国法规编号79（UN R79）需求。这些改进扩展了检测范围，提高了角度的精度，并为跟踪和分类等应用提供了更复杂的处理算法。此外，它允许用户与信号处理算法一起处理计算密集的AI/ML任务，例如雷达感知。
Kim Phuc Tran. 人工智能在智能制造中的应用：方法与应用。传感器，2021 年。�hal-03544235�
1. Henning, K. 实施工业 4.0 战略计划的建议；美国国家科学与工程院：华盛顿特区，美国，2013 年。 2. Nguyen, H.；Tran, K.；Zeng, X.；Koehl, L.；Castagliola, P.；Bruniaux, P. 智能工厂中的工业物联网、大数据和人工智能：调查与展望。ISSAT 国际商业、金融和工业数据科学会议论文集，越南岘港，2019 年 7 月 5 日至 9 日。 3. He, Z.；Tran, KP；Thomassey, S.；Zeng, X.；Xu, J.；Yi, C. 基于深度强化学习的多标准决策支持系统，用于优化纺织化学工艺。计算机。 Ind. 2021 ，125 ，103373。4. He, Z.；Tran, KP；Thomassey, S.；Zeng, X.；Xu, J.；Yi, C. 使用基于深度 Q 网络的多智能体强化学习对纺织制造过程进行多目标优化。J. Manuf. Syst. 2021 ，即将出版。5. He, Z.；Tran, KP；Thomassey, S.；Zeng, X.；Xu, J.；Changhai, Y. 使用极限学习机、支持向量回归和随机森林对活性染色棉的褪色臭氧化进行建模。文本。Res. J. 2020 ，90 ，896–908。6. Huong, TT；Bac, TP；Long, DM；Luong, TD；Dan, NM；Thang, BD； Tran, KP 使用工业控制系统中的异常检测检测网络攻击：一种联邦学习方法。Comput. Ind. 2021，132，103509。7. Frank, AG；Dalenogare, LS；Ayala, NF 工业 4.0 技术：制造公司的实施模式。Int. J. Prod. Econ. 2019，210，15–26。8. Alcácer, V.；Cruz-Machado, V. 扫描工业 4.0：制造系统技术文献综述。Eng. Sci. Technol. Int. J. 2019，22，899–919。9. Song, Z.；Sun, Y.；Wan, J.；Liang, P. 面向服务制造信息物理系统的数据质量管理。Comput. Electr. Eng. 2017 ，64 ，34–44。10. 徐勇；孙勇；万建；刘晓玲；宋哲。工业大数据故障诊断：分类、评论和应用。IEEE Access 2017 ，5 ，17368–17380。11. 黄PM；李CH 使用深度学习和传感器融合估计刀具磨损和表面粗糙度发展。传感器 2021 ，21 ，5338，doi：10.3390/s21165338。12. 金TH；金HR；Cho, YJ 通过深度学习进行产品检测方法概述。传感器 2021 ，21 ，5039，doi：10.3390/s21155039。13. 黄YC； Chen, YH 使用长短期记忆预测牙科空气涡轮手机在铣削过程中的剩余使用寿命和退化评估。传感器 2021，21，4978，doi：10.3390/s21154978。14. Kim, J.；Ko, J.；Choi, H.；Kim, H. 通过跳跃连接卷积自动编码器使用深度学习检测印刷电路板缺陷。传感器 2021，21，4968，doi：10.3390/s21154968。15. Xia, K.；Saidy, C.；Kirkpatrick, M.；Anumbe, N.；Sheth, A.；Harik, R. 走向机器视觉系统的语义集成以帮助理解制造事件。传感器 2021 , 21 , 4276,doi:10.3390/s21134276。16. Sharma, S.；Koehl, L.；Bruniaux, P.；Zeng, X.；Wang, Z. 开发智能数据驱动系统以推荐个性化时装设计解决方案。传感器 2021，21，4239，doi：10.3390/s21124239。17. Yang, S.；Xu, Z.；Wang, J. 通过深度强化学习实现动态排列流水车间的智能调度决策。传感器 2021，21，1019，doi：10.3390/s21031019。
石墨烯，GO和硼苯：基于QCM的湿度传感器的创新，以增强灵敏度
摘要 - 湿度测量在日常生活中至关重要，因为它们会影响人类的舒适性，健康，安全性和产品质量。石英晶体微量平衡（QCM）传感器以其快速响应时间和高灵敏度而闻名，由于其能够提供高度线性和准确的测量功能，因此在湿度传感方面具有显着优势。这些传感器特别有价值，因为它们可以实现实时，精确的湿度检测，并最少校准，从而使其非常适合各种应用。这种迷你审查强调了QCM传感器的重要性，重点是集成到复合矩阵中的纳米材料填充剂制成的传感层。典型的QCM传感器表面可以用高导电材料（例如石墨烯，氧化石墨烯（GO）和硼苯）覆盖，它们由于其二维同素异质结构以及碳和硼的独特特性而具有出色的湿度感应能力。本综述始于湿度测量原理和QCM传感器特征的简要概述。然后，它探讨了用于准备QCM传感层的各种材料，讨论了它们在湿度传感器应用方面的优势和缺点。最后，评论介绍了关于逐层自组装的导电聚合物膜的发展的未来观点，基于新型GO的复合QCM湿度传感器和基于硼苯的湿度传感器，说明了它们对多功能复合材料的潜力。
单光子敏感相机、传感器和模块
虽然共聚焦显微镜是生物医学成像实验室的主力，为图像对比度和质量树立了黄金标准，但逐点获取图像的速度本来就很慢。为了突破这一速度障碍，Photon Force 客户使用 PF32 构建了开创性的多光束共聚焦显微镜架构：用光束阵列取代典型共聚焦显微镜的单光束和针孔，以快速扫描图像平面。返回点与 SPAD 阵列的感光区域对齐，这些区域充当虚拟针孔，可阻挡失焦光。由于每个光束和 SPAD 阵列像素对都完全独立且并行运行，因此最终的系统可以将共聚焦荧光寿命显微镜的速度提高几个数量级。
使用压电传感器实现人工智能驱动的触觉反馈
摘要 本文探讨了压电传感器在外科手术机器人假肢中的创新应用，强调了它们在精细手术过程中增强触觉反馈的潜力。压电传感器可以有效地将机械压力和振动转换为电信号，为外科医生实时感受和解释力、纹理和其他表面特征提供了重要手段。通过基于云的系统生成和传输触觉反馈的能力允许创建触觉模式数据库，从而能够在手术过程中自动识别特定的触觉交互。人工智能 (AI) 的集成通过从收集的数据中学习、预测未来的交互和优化模式识别进一步增强了系统。此外，将压电传感器与其他类型的传感输入（例如温度和应变计）相结合，可以实现多维反馈系统。这会带来身临其境的体验，使外科医生能够精确控制他们的机器人工具。通过人工智能和数据收集不断改进这些系统，为机器人手术的未来发展带来了巨大的潜力，从而实现更准确、更安全的手术和更好的患者治疗效果。这项研究强调了人工智能驱动的多感官反馈系统在增强机器人辅助手术能力方面的变革性影响。
实时工业监控的机器学习智能传感器：革命性
这项研究研究了机器学习（ML）算法与制造业，能源和医疗保健领域的智能传感器技术的整合，专注于它们对实时工业监测，预测性维护和运营效率的影响。通过利用来自UCI机器学习存储库和Kaggle的数据，该研究衡量了启用ML的传感器在减少机器停机时间和增强故障检测方面的有效性。时间序列分析和回归建模表明，传感器的集成导致机器正常运行时间的显着提高5.5％，将平均正常运行时间从91.5％提高到97％，从而验证了预测性维护的作用。成本效益分析进一步强调，能源部门获得了最高的财务回报，在五年内，ROI 33.3％和正净现值（NPV），相对于初始投资，可节省大量成本。发现强调了传感器基础架构兼容性的重要性，强调了对诸如Edge Computing和Digital Twin Technology等适应性框架的必要性，以确保与Legacy Systems有效整合。建议包括整个行业的采用策略，这些策略利用这些技术来优化预测性维护并最大程度地提高部门特定的财务回报。
传感器和...
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照明 +移动性传感器
jena的弗劳恩霍夫应用程序和精密工程IOF是光子学领域的领先开发商。我们进行应用研究，并专门研究创新的光学系统来控制光 - 从发电和操纵到其应用。我们提供涵盖整个光子过程链的服务 - 从光学机械和光电系统设计到制造自定义特定解决方案和原型。作为光子学转型的关键参与者，我们当前的研究活动着重于微技术和纳米技术，安全人机相互作用的光学技术，自由形式技术，光纤激光系统和量子光学。
ECE 659智能传感器和传感器网络 社会统计冬季2024 -SDS 250R / SWREN 250R < / div>
有望在个人和专业上改变我们的生活。据估计，到2025年，通过Internet进行通信的IoT设备将超过310亿。是物联网实现的示例。传感器技术是物联网的关键部分，也是有形的实现。这是一个技术领域，正经历着快速增长，被认为是一个数十亿美元的行业。无线传感器网络是分布式系统，其中自动设备或MOTES可以观察到可以收集温度，湿度，运动和声音等数据的复杂环境），甚至是医疗数据（例如心率，血液氧气水平和脉搏率）。数据是通过网络收集的，融合/聚合，路由和运输到控制/分析/和决策应用程序传感器网络是在不同领域的广泛应用程序的推动者本课程旨在向学生介绍物联网系统设计，部署和管理中典型的基本主题和问题。它突出了我们社会中物联网发展的重要性，并研究了典型的物联网设备和网络的重要组成部分，并讨论了当前和未来的物联网趋势。该课程强调了AI在解决物联网网络复杂性，自我意识和大数据处理问题中的作用。传感器网络将被用作物联网中的新兴应用程序。。还引入了IoT网络核心的主题，包括数据融合，同步，云计算，本地化，嵌入式/小型AI和图形信号处理，压缩传感，聚类和IOT分析，分析和IOT分析，区块链及其在IoT中的应用。在本课程中，学生将学习WSN理论和技术，例如路由和安全性，并将在WSN中获得动手技能和实践知识。该课程介绍了在设计和分析Intel-ligent传感器和传感器网络（移动和固定）方面遇到的各种基本概念，并重点介绍了任务关键应用程序。课程将涵盖理论模型和设计原则；并探讨无线传感器网络算法，协议，架构和应用程序中的最新开发和开放研究问题。本课程涵盖的主题包括：传感和传感器网络的简介，传感器网络的属性，通信模型和网络堆栈，信息路由，定位和同步，压缩传感，传感器融合和聚合，图形信号处理，图形处理，安全性，安全性，中间件和BigData环境。
有线和无线入侵传感器-DOCS
Verkada的有线和无线入侵传感器套件为任何站点提供了完整的建筑保护。我们的有线传感器可以连接到BP52面板，BE32 Expander或BP41面板，而我们的无线传感器将自动连接到最近的VLINK集线器。Vlink是Verkada的专有无线协议，可针对安全性，范围和传感器电池寿命进行优化。