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基于应变传感器
对具有可自定义敏感性的可拉伸应变传感器的需求在各种应用中都增加了，从人体运动检测到植物生长监测。尽管如此，在数字制造可扩展和成本效果的应变传感器的数字制造中仍然存在一个重大挑战，对各种需求的敏感性量身定制。当前，缺乏简单的数字制造方法，能够以受控方式调节应变灵敏度，而不会改变材料，也不会影响线性。在这项研究中，可以在所有基于所有激光器的制造过程中系统地调节应变灵敏度的平行微型应变传感器，而无需提出任何材料替代。该技术采用了两步直接的激光写作方法，结合了激光消融和激光标记的能力，具有多达433％的不同量学系数（GF = 168），同时为纳米机制应变传感器的大规模生产铺平了道路。平行微型物质的应变传感器在超低菌株（ɛ= 0.001）时表现出显着的信噪比，使它们非常适合监测植物的逐渐生长。作为应用示范，将提出的传感器部署在番茄植物上，以在不同的种植条件（包括水培和土壤培养基以及多样化的灌溉方案）中捕获其生长。
单臂双峰浆体折射率传感器的理论和实验分析
摘要：在本文中，我们在理论上和实验上都研究了双峰干涉传感器的敏感性，其中干涉发生在两个具有不同特性的等离子模式之间，在同一物理波导中传播。与众所周知的Mach- Zehnder干涉测定法（MZI）传感器相反，我们首次表明双峰传感器的灵敏度与传感面积长度无关。通过将理论应用于组成的铝（AL）等离子条纹波导的集成等离子双峰传感器来验证这一点。使用不同长度的等离子条带进行了数字模拟的一系列这种双峰传感器，证明了所有传感器变体的散装折射率（RI）敏感性，证实了理论上的结果。还通过芯片级RI传感实验对三个制造的SU-8/Al Bimodal传感器进行了芯片级RI传感实验，以50、75和100 µm的血浆传感长度进行了实验验证。发现获得的实验性RI敏感性分别非常接近，等于4464、4386和4362 nm/riU，这证实了感应长度对双峰传感器敏感性没有影响。上述结果减轻了设计和光损失约束，为更紧凑，更强大的传感器铺平了道路，可以在超短声感应长度下实现高灵敏度值。
使用IR传感器的基于Arduino的自动驾驶汽车
2,3,4,5部门，Maharaja技术研究所Thandavapura，Mysore摘要 - 该项目着重于使用Arduino Uno板和一系列组件的开发自动驾驶汽车的开发，包括HC-05蓝牙模块，包括L298N运动驱动程序，L298N运动驱动程序，IR传感器，2x3.7V Batteries，2x3.7V Batteries和Neo 6m和Neo 6m gps 6m gps Module。 该项目的基本目标是实现自主导航功能，将泳道和障碍物检测的红外传感器与基于目的地的旅行的GPS坐标结合在一起。 集成的软件和硬件体系结构有助于自动和手动模式，该系统能够在检测障碍物时过渡到手动控制。 通过设计的代码结构，该汽车可以精确地遵循指定的坐标，以达到预定义的目的地，然后返回到源。 利用IR传感器用于车道和障碍物检测，基于坐标导航的GPS模块的集成以及自动和手动模式之间的无缝过渡，使该项目成为自主机器人导航的值得注意的证明。 关键字 - Arduino Uno，HC-05蓝牙型号，L298N电机驱动器，IR传感器，NEO 6M GPS模块。，Maharaja技术研究所Thandavapura，Mysore摘要 - 该项目着重于使用Arduino Uno板和一系列组件的开发自动驾驶汽车的开发，包括HC-05蓝牙模块，包括L298N运动驱动程序，L298N运动驱动程序，IR传感器，2x3.7V Batteries，2x3.7V Batteries和Neo 6m和Neo 6m gps 6m gps Module。该项目的基本目标是实现自主导航功能，将泳道和障碍物检测的红外传感器与基于目的地的旅行的GPS坐标结合在一起。集成的软件和硬件体系结构有助于自动和手动模式，该系统能够在检测障碍物时过渡到手动控制。通过设计的代码结构，该汽车可以精确地遵循指定的坐标，以达到预定义的目的地，然后返回到源。利用IR传感器用于车道和障碍物检测，基于坐标导航的GPS模块的集成以及自动和手动模式之间的无缝过渡，使该项目成为自主机器人导航的值得注意的证明。关键字 - Arduino Uno，HC-05蓝牙型号，L298N电机驱动器，IR传感器，NEO 6M GPS模块。
带压电传感器的智能可持续道路
1。引言电力是现代生活的基石，对于工业运营和日常活动至关重要。它为房屋，企业和基础设施提供动力，这使得没有它的世界几乎是不可思议的。然而，全球人口不断增长和传统能源的耗竭造成了巨大的能源困境。从历史上看，化石燃料一直是能源的主要来源。尽管它们曾经充足的可用性和上能量产量，但化石燃料还是有限的，其解开的使用构成了严重的环境和经济挑战。随着化石燃料储备的减少，对可持续和可再生能源的需求变得越来越紧迫。这种紧迫的需求激发了能源收集领域的兴趣和创新，尤其是通过诸如压电等技术。压电性是一个奇迹，在其中无法重新推销的材料会产生电力学费，以响应不浪漫的机械应力。可以利用这种效果从机械运动中产生电能，例如车辆在道路上施加的压力。压电材料产生的电压随时间变化，导致连续的电流（AC）信号。此信号是未驱动和反重率效应的表现。当机械应力产生电荷时，不配意的压电效应就会发生，而当电场诱导材料中的机械应变时，反向效应就会发生。压电技术比其他能源收集方法具有多个优点
![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收集数据，从而基于深度学习和人工智能建立有效的解决方案[1-4]。这不仅对传感器产生了巨大的需求，带来了商机，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，在环境监测方面，集成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，由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预测准确性。此外，在工业环境中，通过人工智能增强的传感器在监控设备健康状况、预测潜在故障和安排维护方面发挥着优化制造运营的关键作用。](/simg/f/f35968dfeaed06f5c0286399ab4f1fb8e15e2e87.png)
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收集数据，从而基于深度学习和人工智能建立有效的解决方案[1-4]。这不仅对传感器产生了巨大的需求，带来了商机，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，在环境监测方面，集成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，由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预测准确性。此外，在工业环境中，通过人工智能增强的传感器在监控设备健康状况、预测潜在故障和安排维护方面发挥着优化制造运营的关键作用。
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 ]。
心力衰竭患者的铁缺陷型静脉铁和SGLT2抑制剂，射血分数降低
Actraphy通过含有加速器的可穿戴设备提供了客观的体育活动量度。它有可能克服以固定（通常是数量的）时间点捕获的运动测试的局限性和专利人的主观性质。通过动作法捕获的体育活动可以被视为提供了身体功能的互补方面，该方面与患者报告或运动测试所捕获的互补方面。Actraphy可以补充当前的临床结果评估（COA），以对HF患者的功能状况进行更全面的评估。图1，针对患者的能力（运动测试），他们认为自己做的事情（问卷）以及他们实际做的事情（Actigraphy）。
ECE 659智能传感器和传感器网络 通过及时的工程优化移动边缘AI生成的一切（AIGX）服务：基本，框架和案例研究 在6G网络中有效检索增强生成服务 随机过程.pdf
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。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。传感器网络将被用作物联网中的新兴应用程序。
了解CMOS成像传感器的降噪和降噪
在成像传感器中，有两种不同的噪声类别：与信号相关的噪声，这是撞击光子的函数，独立于传感器和与传感器相关的噪声。传感器噪声可以进一步分为固定的图案噪声，信号射击噪声和读取噪声。其中一些形式的噪声是时间噪声，各个时刻变化，而其他则是空间噪声，持续时间持续，但从像素到像素。可以通过传统的数据降低技术有效地减轻空间噪声，而诸如电子噪声之类的时间噪声很难有效减少。此外，CMOS传感器容易发生一种破坏性的时间噪声，称为随机电报信号噪声，也称为盐和胡椒噪声，这非常难以减轻，并且随着时间的推移而暴露于质子辐射，并且随着时间的流逝而大大增加。其他形式的噪声通常在开始时对传感器噪声概况的贡献很小的噪声也有望随着暴露而增加。本备忘录以简要讨论CMOS结构和体系结构，其中提出了负责生成噪声的主动像素CMOS传感器的特征和结构。下一节介绍了噪声的数学表示形式的简要概述。以下部分列出了CMOS噪声的分类8，并讨论了各种类型的噪声和创建它们的机制。下一节讨论了不同噪声源的综合效果。结论总结了仪器团队的主要兴趣点。以下部分Breifly介绍了辐射对噪声的影响，最后一部分涉及降低降噪技术。
