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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 ]。
增加使用低...
全球抽象的植物生产系统正在努力满足人类的各种需求，同时还面临着诸如气候变化和生物多样性丧失之类的挑战。这加上从使用常规农药到更可持续的植物保护解决方案的理想过渡，导致了要开发，应用，应用和集成到所有类型的植物生产系统中的低风险植物保护产品（PPP）的紧急且日益增加的需求。尽管最终用户和消费者的需求量很高，以及在欧盟一级取代常规农药的共同政治目标，但与合成农业化学药物相比，欧洲市场上的低风险PPP数量仍然很少。在这篇综述中，我们总结了有关政策，技术和行政问题的知识，这些问题阻碍了将新的低风险PPP带入欧洲市场的过程。我们概述了使用当前在欧盟农业，园艺和林业领域中可用的低风险PPP的挑战。我们描述了作用方式的变化以及与不同应用技术相关的局限性，并提供了瑞典植物生产部门的问题和解决方案的具体检查，与非洲农业的例子相比，与全球观点相比。最后，我们得出的结论是，需要采用跨部门的多动态方法，并提供有关如何解决与效率，应用和经济学相关的剩余知识差距在综合有害生物管理（IPM）中使用的效率，应用和经济学，以改善欧洲未来粮食安全的植物保护方案。
中小企业IT支出预测报告：推动业务增长、提高效率
中小企业越来越认识到 IT 和托管服务的价值，转而寻求外部供应商来增强其技术能力，而无需内部团队的管理费用。为了满足未来的需求，企业正在与 IT 和 MSP 合作，这些供应商可以提供全面的定制解决方案，与中小企业一起发展；从战略规划到实施和持续维护的运营。向托管 IT 服务的转变是由成本效率、最新技术的使用、对多品牌支持的需求以及分布式劳动力文化的增长所驱动的。这一趋势标志着中小企业运营战略的明显转变，预计 2024 年至 2025 年间，这些服务的支出将每年增长 5%。
DOI：https://dx.doi.org/10.30919/es1088 人工智能和机器学习在制造工程中的作用和应用：回顾 Sara Bunian，1，# Meshari A. Al-Ebrahim 2，*，# 和 Amro A. Nour 3，# 摘要 人工智能 (AI)、机器学习 (ML)、嵌入式系统、云计算、大数据和物联网 (IoT) 的使用正在影响工业 4.0 向先进技术和高效制造流程的范式转变。由于智能和学习机器的成功使用所带来的快速进步，对人工智能的需求日益增加。人工智能被植入智能制造中，以解决关键的可持续性问题并优化供应链、能源和资源使用以及废物管理。工业 4.0 致力于实现客户驱动的制造能力，以提高灵活性、可持续性和生产力。AI 和 ML 主要用于现代工业流程的优化和监控。工业人工智能系统研究是一个多学科领域，ML、机器人和物联网都参与其中。工业人工智能开发、验证、部署和维护可持续制造的解决方案。由于云计算的兴起和数据存储成本的大幅下降，现在可以存储大量信息和数据并将其传输到 ML 和 AI 算法中，以简化和自动化组织的不同流程。
DOI：https://dx.doi.org/10.30919/es1088 人工智能和机器学习在制造工程中的作用和应用：综述 Sara Bunian，1，# Meshari A. Al-Ebrahim 2，*，# 和 Amro A. Nour 3，# 摘要 人工智能 (AI)、机器学习 (ML)、嵌入式系统、云计算、大数据和物联网 (IoT) 的使用正在影响工业 4.0 向先进技术和高效制造流程的范式转变。由于智能和学习机器的成功使用所带来的快速进步，对人工智能的需求日益增加。人工智能被植入智能制造，以解决关键的可持续性问题并优化供应链、能源和资源的使用以及废物管理。工业 4.0 正在努力实现客户驱动的制造能力，以提高灵活性、可持续性和生产力。AI 和 ML 主要用于现代工业流程的优化和监控。工业 AI 系统研究是一个多学科领域，ML、机器人和物联网都参与其中。工业 AI 开发、验证、部署和维护可持续制造的解决方案。由于云计算的兴起和数据存储成本的大幅下降，现在可以存储大量信息和数据并将其传输到 ML 和 AI 算法中，以简化和自动化组织的不同流程。智能制造和工业 4.0 的框架基于智能流程设计、监控、控制、调度和工业应用。智能制造涵盖了广泛的领域，最初被称为基于物联网的技术。
普遍的大型共轭质粒介导肠道微生物群中的多种物种形成，从而提高了对扰动的韧性
1 Duchossois家庭研究所，芝加哥大学，芝加哥大学，伊利诺伊州芝加哥2号，美国2芝加哥大学微生物学系，芝加哥大学，芝加哥，伊利诺伊州芝加哥，伊利诺伊州芝加哥市3，美国3号传染病司，美国马萨诸塞州波士顿，马萨诸塞州波士顿，美国4号，美国4号，美国，美国马萨诸塞州波士顿，马萨诸塞州，美国马萨诸塞州，美国5个动物资源史上，po puliestion，pulionse sci ceciences of Microbiology Sciences of Microbiology Science芝加哥，芝加哥，伊利诺伊州芝加哥，美国7个微生物学和环境毒理学系，加利福尼亚大学，加利福尼亚州圣克鲁斯，加利福尼亚州，美国8研究所，生物学研究所，莱顿大学，莱顿大学，莱顿9霍华德·休斯医学研究所，荷兰，美国雪佛兰大厦美国加利福尼亚州斯坦福大学斯坦福大学医学院微生物学和免疫学1 Duchossois家庭研究所，芝加哥大学，芝加哥大学，伊利诺伊州芝加哥2号，美国2芝加哥大学微生物学系，芝加哥大学，芝加哥，伊利诺伊州芝加哥，伊利诺伊州芝加哥市3，美国3号传染病司，美国马萨诸塞州波士顿，马萨诸塞州波士顿，美国4号，美国4号，美国，美国马萨诸塞州波士顿，马萨诸塞州，美国马萨诸塞州，美国5个动物资源史上，po puliestion，pulionse sci ceciences of Microbiology Sciences of Microbiology Science芝加哥，芝加哥，伊利诺伊州芝加哥，美国7个微生物学和环境毒理学系，加利福尼亚大学，加利福尼亚州圣克鲁斯，加利福尼亚州，美国8研究所，生物学研究所，莱顿大学，莱顿大学，莱顿9霍华德·休斯医学研究所，荷兰，美国雪佛兰大厦美国加利福尼亚州斯坦福大学斯坦福大学医学院微生物学和免疫学
药物基因组学辅助精神分裂症管理
气候变化可以直接（例如，暴露于极端温度）和间接（例如，感染性疾病生态学的变化）以复杂的方式影响人类健康，并由生物学，生态和社会经济因素的多种多样而复杂。媒介传播疾病（VBD）的传播是高度复杂和多因素的，并且受到生物学，生态，社会经济，人口统计学和人类引起的多种多样的影响，包括气候，迁移，全球贸易和旅行，包括许多Others。尽管气候是几个驱动因素之一，但它被认为是影响VBD分布的主要环境因素。气候变化加剧了向量和病原体的风险和负担，并使它们的引入和分散到新区域[1]。解散载体（主要是蚊子和壁虱）依赖于外部热源来维持其温度在功能极限内。因此，气候条件是载体的生理，生态，发展和行为的主要决定因素，并且还影响病原体生命周期中的生物学过程[1，2]。当温度升高时，这些生物过程可能会加速。例如，在热浪期间，高温增加了女性蚊子的咬合率。由于疾病向人类传播发生在血液进食期间，因此较高的咬合率导致疾病的发病率更高[2]。疟疾和登革热仍然引起人们的关注，2019年全球每100,000人口为2022年的2.49亿疟疾病例[4]和740.4例登革热病例[5]。尽管气候变量与VBD传播之间的相互作用是复杂的，通常是非线性的，并且在不同的矢量/病原体组合之间变量，但有明确的证据支持气候变化与VBD传播之间的关联[3]。但是，近年来发生了大幅下降，这可能归因于经济发展和公共卫生干预的成功。在2000年至2019年之间，疟疾病例的发病率从全球范围内的81人减少到每1000人的风险，疟疾死亡人数减少了三分之一。增加了对双重成分杀虫剂处理的床网的使用，改善了诊断测试，并扩大了对基于青蒿素的联合疗法的机会，这导致了这种下降[4]。这些成就表明了减少传染病传播的能力，并突出了最终归因和量化临床变化的影响的困难，这是影响VBD传播的许多复杂因素之一。气候变化是VBD地理分布扩展的一个因素，因为较温暖的条件有助于在新地区建立向量。急切地，热带物种朝着两极扩散，并且由于温度升高而建立在更高海拔的情况下。因此，我们现在观察到疾病向量扩散到新的，包括非流行区域，由于栖息地的改善（较温暖）的适合性[6]。病原体可以通过旅行，贸易或移民分散到非流行区域，
碳附加费增加到3.3％，生效于2024年4月1日
碳税的兴起正在影响我们所有人，导致供应链和更高公用事业费用的运营成本增加。为了抵消与联邦政府的“温室气体污染定价法”相关的费用，自2024年4月1日起，我们将把碳附加费增加到3.3％的网络处理。
朝着对北极变化越来越有偏见的看法
由于俄罗斯对乌克兰的袭击，西方世界已将俄罗斯排除在国际福拉之外。这种地缘政治冲突严重挑战了有关全球问题的跨国合作。在北极方面尤其明显。俄罗斯是北极国家最大的国家，因此，也是北极理事会内的八个国家之一，这是一个北极国家协调活动的政府间论坛（https://arctic-council.org/）。，乌克兰入侵后，北极理事会的工作首先被搁置了，目前恢复了，仅部分而没有俄罗斯。 北极正在迅速改变1、2，许多正在进行的变化可能会带来全球后果3。 虽然北极气候变化的许多关键指标（例如，参考文献。 4，5）和气候引起的反应（例如，参考文献。 6，7）可以远程估计，对北极变化的许多理解是基于研究站的地面上测量的原位数据。 作为基于地面的观察结果，构成了该地区国家评估的基础，现在主要来自北极的非俄罗斯部分，监测北极生物群体的地位和轨迹的总体能力在可预见的未来可能会受到严重限制。 问题是，这一挑战在多大程度上可能会偏向对北极变化的整体观点。 但是，要更好地理解这一挑战，需要确认当前对北极变化的观点可能已经偏向8、9。，乌克兰入侵后，北极理事会的工作首先被搁置了，目前恢复了，仅部分而没有俄罗斯。北极正在迅速改变1、2，许多正在进行的变化可能会带来全球后果3。虽然北极气候变化的许多关键指标（例如，参考文献。4，5）和气候引起的反应（例如，参考文献。6，7）可以远程估计，对北极变化的许多理解是基于研究站的地面上测量的原位数据。作为基于地面的观察结果，构成了该地区国家评估的基础，现在主要来自北极的非俄罗斯部分，监测北极生物群体的地位和轨迹的总体能力在可预见的未来可能会受到严重限制。问题是，这一挑战在多大程度上可能会偏向对北极变化的整体观点。但是，要更好地理解这一挑战，需要确认当前对北极变化的观点可能已经偏向8、9。后勤约束和进行研究的长期资金有限和
在城市林地环境中增加生物多样性会促进人类积极的情感反应吗？使用城市林地的360度视频
绿色空间可以支持减轻人类压力并促进积极的情绪健康。先前的研究表明生物多样性（即在给定位置，各种动植物种类繁多）可以进一步增强压力的恢复。然而，实验证据测试了这一假设，迄今为止的结果已经混合在一起。这项研究旨在通过实验操纵物种的丰富性和压力来进一步了解生物多样性（实际或感知）对人类福祉的作用。参与者（总共372位）参加了一个在线实验，在观看360度视频以恢复之前，他们收到了轻度压力。视频显示了相同的位置，即一个城市林地，但在人工操纵的四个生物多样性中之一。参与者报告了压力诱导前后观看视频之前和之后的积极和负面影响，并在整个实验过程中提供了衡量压力和福祉的量度。参与者还报告了他们对生物多样性的看法（即他们认为位置是多么多样化），并以简短的评论详细阐述了他们的回答。重复的方差分析表明，暴露于所有水平的生物多样性会减少参与者的负面影响，但条件之间没有显着差异。然而，分析表明，在将环境视为更多生物多样性的那些参与者中的积极影响更高。参与者的评论表明，报告的人在环境中注意到鲜花和树木也显示出更高的积极影响。这表明，感知生物多样性会促进更多积极的情绪，但至关重要的是，人们需要真正注意到（与）生物多样性的组成部分，以引起这些额外的好处。
在使用人工智能和数据科学方法时优先考虑环境可持续性 Caroline Jay 1,2,3 , Yurong Yu 4 , Ian Crawford 5 , Scott Archer-Nicholls 6 , Philip James 7 , Ann Gledson 6 , Gavin Shaddick 8,3 , Robert Haines 2, 6, , Loïc Lannelongue 2 ,9,10,11,12 , Emily Lines 3 ,13 , Scott Hosking 3 ,14 , David Topping 3,5 人工智能 (AI) 和数据科学将在改善环境可持续性方面发挥关键作用，但如果没有可持续的设计和使用，这些方法的能源需求将对环境产生越来越负面的影响。在计算资源的可用性将持续增加且成本将持续降低的隐含假设背景下，研究人员在设计或选择分析方法时很少明确考虑环境影响。我们相信，环境科学界有机会推动方法的改变，在进行自己的计算研究时优化能源使用，并倡导其他研究领域也这样做。在计算研究中考虑环境可持续性将加速创新并使其民主化：受气候变化影响最大的地区——以及当地研究可能带来巨大好处的地区——不太可能获得重要的计算资源。将能源效率和可持续性作为主要考虑因素还将催化科学研究的创新方法
在使用人工智能和数据科学方法时优先考虑环境可持续性 Caroline Jay 1,2,3 、Yurong Yu 4 、Ian Crawford 5 、Scott Archer-Nicholls 6 、Philip James 7 、Ann Gledson 6 、Gavin Shaddick 8,3 、Robert Haines 2, 6, 、Loïc Lannelongue 2 、9,10,11,12 、Emily Lines 3 、13 、Scott Hosking 3 、14 、David Topping 3,5 人工智能 (AI) 和数据科学将在改善环境可持续性方面发挥关键作用，但如果没有可持续的设计和使用，这些方法的能源需求将对环境产生越来越负面的影响。在计算资源的可用性将继续增加且成本将继续降低的隐含假设的背景下，研究人员在设计或选择分析方法时很少明确考虑环境影响。我们相信环境科学界有机会推动方法的改变，在进行自己的计算研究时优化能源使用，并倡导其他研究领域也这样做。在计算研究中考虑环境可持续性将加速创新并使其民主化：受气候变化影响最大的地区 - 以及当地研究可能带来巨大利益的地区 - 不太可能获得重要的计算资源。将能源效率和可持续性作为首要考虑因素还将催化科学研究的创新方法。通过将这些变化与基于领域的科学需求理解相结合，我们可以以战略方式为最佳实践制定标准。计算方法的能源需求净零被定义为人类向大气中排放的温室气体与人类从大气中清除的温室气体相平衡的状态。实现净零排放需要社会、政治、经济和技术领域的协调努力 1 。人工智能和数据科学将在这一复杂过程中发挥关键作用，帮助我们了解并最终优化人为能源使用 2 。与这一潜在优势相竞争的是，人工智能和数据科学本身具有巨大的能源和环境成本 3,4 。人工智能研究、开发和应用的资源需求不断增加，各国面临着投资更大规模计算设施以跟上步伐的压力 5 。将环境可持续性嵌入人工智能。人们认识到这种做法对环境的潜在影响，从而推动人们努力使计算更具可持续性，包括采用更节能的硬件、更好地管理数据中心以及使用可再生能源为系统供电 6 。人们还认识到软件架构的作用很重要，要取得进展，需要用户熟练编写高效的代码，以最大限度地减少对环境的影响 5 。有一些举措正在推广用于研究的节能软件（例如，https://greensoftware.foundation/ ），同时还努力为计算科学家制定高级原则 7 。尽管如此，方法的环境可持续性目前并不是计算科学研究界任何部分的主要考虑因素，而且对于那些希望以可持续的方式开发或使用人工智能和数据科学的人来说，几乎没有指导方针。艾伦图灵研究所环境与可持续发展兴趣小组首次会议于 2022 年 3 月 15 日在曼彻斯特举行，会议以一场关于