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 ]。
摘要。海洋色遥感已使用了20多年,以估计主要生产力。ap-aparaches,以基于空间的光谱数据为基于phyto-plankton群落结构,特别是当与光合色素的原位测量结合时。在这里,我们提出了一种新的海洋颜色算法,以得出七个浮游植物组的相对细胞丰度,以及它们对全球尺度上总叶绿素A(CHL A)的贡献。Our al- gorithm is based on machine learning and has been trained using remotely sensed parameters (reflectance, backscatter- ing, and attenuation coefficients at different wavelengths, plus temperature and Chl a ) combined with an omics-based biomarker developed using Tara Oceans data representing a single-copy gene encoding a component of the photosyn- thetic machinery that is present across all浮游植物,包括原核生物和真核生物。它不同于依靠诊断色素来推导浮游植物组的预先方法。我们的方法论提供了浮游植物社区结构的强大范围,该结构的相对细胞丰度和对总CHL浓度的贡献。新生成的数据集产生的有关植物粉的不同方面的信息 -
我们确定了四个在鹌鹑研究人群中表现出等位基因多样性的鹌鹑特异性微卫星引物,从而使我们能够与研究殖民地区分两个男性和两个雌性鹌鹑。允许一名男性与雌性交配,并收集卵进行PVM去除和GDNA分离,然后进行微卫星PCR扩增。我们以足够高的浓度成功地分离了GDNA(5-10 ng/ µl,250-500 ng),以达到每个卵的微卫星剖面。所有卵都表现出微卫星扩增,使我们可以为每个鸡蛋建立一个DNA谱。但是,由于过多的普通等位基因,只有一个微卫星能够通过将两个雌性排除在三分之一的卵中,并在所有卵中排除了非繁殖雄性。
Singapore, 31 July 2023 NTU Singapore launches three new satellites to test 3D-printed satellite parts, monitor the atmosphere and assess new space materials Three new satellites built by Nanyang Technological University, Singapore (NTU Singapore) have blasted off into orbit, which will be used to conduct orbital experiments such as testing 3D-printed parts in space, measuring atmospheric data, and evaluating new space materials.卫星 - Velox -Am,Arcade和Scoob -II-作为NTU在卫星工程和本科太空工程师培训中的领先能力的演示。自2011年以来,NTU已成功建造,推出和运行了13颗卫星,其中包括这三颗卫星,由印度太空研究组织在Polar卫星发射车上于周日上午(7月30日)推出。发射车还携带了NTU衍生产品Aliena的微卫星,该机构将测试下一代推进引擎。Velox-Am和Arcade都是与NTU的合作伙伴合作开发的,分别为22kg和27kg的微型卫星。SCOOB-II是由NTU学生设计和建造的第二个立方体卫星,该卫星在学生卫星系列中,为卫星设计提供工程大学的本科生学习机会。
(未通过同行评审认证)是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此预印本版本的版权持有人于2023年11月10日发布。 https://doi.org/10.1101/2023.07.12.548762 doi:Biorxiv Preprint
过去几年,大型卫星星座对轨道的占用引起了极大关注。截至 2023 年 7 月,约有 4,500 颗 Starlink 和 630 颗 OneWeb 卫星在轨运行 (1),但这仅仅是个开始。最近向国际电信联盟 (ITU) 提交的无线电频谱申请表明,卫星数量可能大幅增加,远远超过通常报道的数万颗。人类将轨道空间视为无限的资源,这给低地球轨道 (LEO) 的使用带来了严重的安全性和长期可持续性挑战,包括从太空和地面进行的科学研究。国际电信联盟的申请是警告,也是解决方案的一部分。国际电信联盟及其成员国迫切需要采取有意义的控制措施。已经提交了比 SpaceX 的 Starlink 规模大得多的星座申请,其中包括卢旺达政府于 2021 年 9 月向国际电信联盟提交的名为 Cinnamon-937 的 337,320 颗卫星星座。媒体报道称,这些申请与一家名为 E-Space 的法国公司有关,该公司由美国企业家 Greg Wyler 创立 ( 2 )。2023 年 6 月,法国政府为 E-Space 提交了一份新的申请,这是一个名为 Semaphore-C 的 116,640 颗卫星星座;因此,E-Space 卫星星座的实际范围尚不清楚,尽管数量仍然相当可观 ( 3 )。
摘要 卫星用于导航、通信、海洋学、天文学等。卫星的尺寸和形状多种多样。根据卫星的任务,使用不同的子系统。这些子系统安装在外壳内,以保护它们免受太空环境的影响。这个外壳也称为卫星主结构或机械结构,由耐用材料制成,可以承受发射和在轨期间的恶劣条件。卫星质量的优化现在至关重要,因为卫星每天都在损失质量以降低制造和发射成本。本综述首先介绍卫星分类和子系统的概况。然后,演示卫星自身所受的不同类型的机械载荷分析。探索了提升卫星机械结构性能的先进方法,重点关注等网格和蜂窝夹层结构的优化参数对卫星主结构机械性能的影响。简要介绍了小卫星的组装、集成和测试(AIt)。最后,总结了提高卫星主结构力学性能的重要潜在设计和进一步研究的挑战。
摘要:在一些地理条件恶劣的地区(如沙漠、海洋和森林),直接连接到地面网络很困难,因此空间通信是唯一的选择。在这些偏远地区,物联网 (IoST) 应用也可以成功使用。本文提出了用于 IoST 应用的有效载荷,展示了如何有效地使用自动识别系统 (AIS) 和火灾探测系统。基于高效低成本通信的太空任务可以使用一组纳米卫星来更好地满足这一需求。这两个使用一组纳米卫星的应用可以为多个国家提供相关的大学级数据,作为教育计划项目中空间技术转让的有效政策。为了提高教育参与度和对空间技术的兴趣,本文分享了基于对纳米卫星的深入设计以及多项分析(数据预算、链路预算、功率预算和寿命估计)的项目可行性研究的经验教训。最后,本文通过实验重点介绍了用于火灾探测的经济高效的传感器节点的开发和应用,以及使用 GPS 在 IoST 框架中实现 AIS 功能。
u 电子工程师(应用科学大学) u 技术记者(编辑) u 非营利性 CiA(CAN 用户)协会的发起人 u 自 1992 年起担任 CiA 董事会成员 u ISO TC22 SC31 WG3(车载网络)召集人 u ISO TC22 SC31 WG4(网络应用)召集人 u DIN NA052-00-31-53 AK(J1939)召集人 u ISO 小组专家(例如 TC22 SC31 WG2、TC23 SC19
高精度望远镜 (HPT)、带液晶可调滤波器的空间多光谱成像仪 (SMI w/ LCTF)、中场相机 (MFC)、广角相机 (WFC)、增强分辨率相机 (ERC)、业余无线电装置 (ARU)、天顶太阳传感器模块 (SAS-Z) 和扩展姿态控制单元 (ACU-Ex)