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引力时间扩张作为量子传感的资源
量子力学改变了我们对物理世界的看法，在过去的二十年中，物理系统的量化特征也已成为技术不同分支的资源[1，2]。尤其是，当计量学遇到量子机械时，就可以使用整个新的新特征来提高物理测量的精度，并构想新颖的量子增强方案以表征信号和设备[3-5]。相对论也改变了物理的范例，并发现了相关的技术应用[6]。因此，是否可以共同利用相对论和量子机械性能以提高物理测量的精度。在本文中，我们遵循了这一想法，并证明了范式相对论特征，重力时间扩张确实可能代表了可以与量子叠加一起使用的资源，以证明重力常数的估计或其变化。
在 Nakagami-q/n 衰落信道中使用改进的能量检测器和多天线进行能量高效协作频谱感知的分析
如今，空气和噪音污染的持续增加已成为一种长期的滋扰，同时也是一个令人担忧的问题。在本期刊中，我们将提供一个系统来测量和监控环境参数，并在空气质量和噪音水平超过安全水平时发出警报。该系统使用必要的传感器来检测大气中的气体以及特定区域的噪音水平，并将其传输到微控制器 NodeMCU。现在，通过 Wi-Fi 凭证连接到 Node MCU 的云平台 Blynk 会获取数据并通过与被视为安全水平的值进行比较来处理数据。当每个空气质量和噪音污染变量超过允许水平时，这个基于云的监控应用程序 Blynk 还会提供一个警报系统。它通过向 Android 设备发送电子邮件或消息来通知用户，甚至可以激活蜂鸣器作为警报。这些数据被连续传输，并被存储以供进一步解释。这种基于云的污染监测系统是最经济、最可靠、最具成本效益的，并且可以增强以应对即将到来的挑战。2021 Elsevier Ltd. 保留所有权利。由第二届国际创新技术和科学会议 (iCITES 2020) 的科学委员会负责选择和同行评审。
研究论文 使用反向传播神经网络对高光谱遥感数据中的岩性信息进行提取和分类
为了解决高光谱遥感数据处理中遇到的同构问题,提高高光谱遥感数据在岩性信息提取与分类的精度,以岩石为研究对象,引入反向传播神经网络(BPNN),对高光谱图像数据进行归一化处理后,以岩性光谱与空间信息为特征提取目标,构建基于深度学习的岩性信息提取模型,并使用具体实例数据分析模型的性能。结果表明:基于深度学习的岩性信息提取与分类模型总体精度为90.58%,Kappa系数为0.8676,能够准确区分岩体性质,与其他分析模型相比具有较好的性能。引入深度学习后,提出的BPNN模型与传统BPNN相比,识别精度提高了8.5%,Kappa系数提高了0.12。所提出的提取及分类模型可为高光谱岩矿分类提供一定的研究价值和实际意义。
使用远程感应 - 启示性启用 - eNhance-biodoverity- ...
在人类活动造成的地球生物多样性丧失以空前的速度加速时，对生物多样性的检测和监测至关重要。我们面临着人类历史上最大的生物多样性丧失，这一损失被称为“第六次大规模灭绝”（Leakey 1996; Kolbert 2014），鉴于其杂志与从化石记录中可检测到的地球历史上的过去灭绝事件成比例。国际保护生物多样性的努力（2011年联合国），并通过政府间的生物多样性和生态系统服务来记录全球生物多样性的状态和趋势的评估过程（Díaz等人2015）提高了人们对在全球范围内持续监测生物多样性的关键需求的认识。生物多样性本身 - 生态系统和生物生物组织中任何生物组织中发现的生活的变化 - 几乎可以在任何地方观察到。但是，如果可以远程感知栖息地，功能性状，性状多样性和植物功能的空间周转，则可能存在与陆地生物多样性相关的栖息地和栖息地的多样性的潜力。要面对这一挑战，最近有要求
传感与监测 - Sierra Instruments
sierrainstruments.com › file › jo-art... PDF 1993年二月 15 日 — 1993 年 2 月 15 日 由于 1990 年《清洁空气法修正案》1，电动 ...CEMS 的准确性和可靠性更为重要。
遥感和机器学习以改善空中野生动植物种群调查
遥感和机器学习的技术和方法论进步为推进野生动植物调查创造了新的机会。我们组建了一个实践社区（COP），以利用这些发展，以探索从管理层的角度来提高空中野生动植物监测的效率和有效性。COP的核心目标是组织遥感和机器学习方法的开发和测试，以改善支持管理决策的空中野生动植物种群调查。从2020年开始，COP合作确定了由野生动植物调查数据所告知的自然资源管理决策，重点是水鸟和海洋野生动植物。我们调查了我们的会员资格以建立1）他们使用野生动植物数量数据的管理决定； 2）在遥感/机器学习方法出现之前，如何收集这些计数数据； 3）过渡到遥感/机器学习方法学框架的动力； 4）从业者过渡到此框架时面临的挑战。本文记录了这些发现，并确定了朝着基于遥感的野生动植物调查迈向野生动植物管理方面的研究优先级。
生物多样性和生态系统功能研究的遥感进步
不同的生物多样性维度越来越受到赞赏，这对于维持生态系统及其对人类的服务至关重要。最近，随着功能生物地理学的出现，功能多样性特别感兴趣，因为它与碳，水和能源交换以及气候缓解等生态系统过程的密切联系。多种多样性在空间和时间上有所不同。了解这种范围的这种变化对于跟踪地球生态系统的弹性很重要，并且有关生态系统结构特征的信息为监测提供了必要的基础，预测生态系统功能模式和生态系统的过程，以整体方式从单个单位到整体。最近，关于生物多样性监测和测量的高分辨率，高通量，非侵入性和大规模数据正在成为提高生态发现中效率和相干性的新趋势。遥感被证明是解决这一研究差距的关键技术。在不同级别的空气和卫星传播光谱仪可以在各种生态系统以及各种社区和分类单元中开发新颖的多样性测量和替代方案。在本研究主题中，我们的目标是将最新的研究汇总到一个快速增长的方向上，该研究结合了遥感技术及其在生物多样性和生态系统功能（BEF）中的应用。我们想知道，从物种到生态系统的不同水平的生态理论如何通过多尺度的数字化观察和计算方法的进步来比以往任何时候都更加连接。从本研究主题的11篇发表论文中可以看出，我们概括了该领域的三个主要方向：（1）生物多样性的新型观察技术及其应用，（2）用地球信息学方法宏观的生态系统功能评估，以及
社论：内存传感和计算：新材料和设备迎接新挑战
随着人工智能 (AI) 和物联网 (IoT) 的融合重新定义了行业、商业和经济的运作方式，对边缘节能和高性能计算的需求呈指数级增长。神经形态计算是一种新兴的计算范式，受到生物大脑的低功耗和并行处理能力的启发，克服了传统计算机架构的许多限制。最重要的是，通过在内存中执行计算，神经形态计算克服了冯·诺依曼瓶颈，从而提高了计算能力，同时节省了更多的面积和功耗。虽然已经开发出几种具有出色能效的独立神经形态芯片来运行特定的人工智能算法，但这种数字系统在与边缘传感器连接时仍然会受到影响。这是因为传感输入是非结构化的、非规范化的和碎片化的，这会给具有分离的传感和处理单元的数字系统带来巨大的能源、时间和布线开销。这就需要融合传感、内存和处理功能的内存传感技术，以充分发挥生物电子学和机器人学中使用的高度复杂的传感器和执行器系统的潜力。尽管内存传感和计算的概念还处于起步阶段，但它已经在电子皮肤和仿生眼等专业领域取得了重大进展。然而，这些主要是软件实现，与之相辅相成的硬件挑战尚未得到解决。要充分利用仿生边缘处理能力，仍存在硬件层面（材料和设备）的基本挑战需要解决。因此，“内存传感和计算：新材料和设备迎接新挑战”于去年启动，引发了对最新发展和观点的讨论。来自微电子、材料和计算机科学等多学科背景和不同地区的研究人员已经发表了与此相关的意见和/或原创作品
Nanorough au sers活性底物的定量PEEM和拉曼研究分子传感应用
表1。au膜计量学。使用界面分布函数（IDF）方法与金沉积时间计算的金层厚度，平均表面晶粒直径和表面覆盖率的演变。使用IDF方法在模拟表面上估算了粒间距离，该表面由具有受控的表面覆盖范围和直径的纳米虫制成。
一个用于融合遥感数据的贝叶斯分层框架：太阳引起荧光
太阳能诱导的叶绿素荧光（SIF）已成为植被生产力和植物健康的有效指标。SIF的全球量化及其社会不确定性产生了许多重要的功能，包括改善碳通量估计，改善碳源和水槽的识别，监测各种生态系统以及评估碳序列工作。长期，区域到全球尺度监测现在是可行的，可以从多种地球观察卫星中获得SIF估计。这些努力可以通过严格的卫星SIF数据产品中存在的不确定性来源的严格核算来帮助这些努力。在本文中，我们引入了一个贝叶斯分层模型（BHM），以估算从1°×1◦分辨率分辨率分辨出具有全球覆盖的旋转碳天文台-2（OCO-2）卫星观测中的SIF和关联不确定性。我们的建模框架的层次结构允许方便模型规范，各种变异源的量化以及通过回归模型中的傅立叶项纳入季节性SIF信息。模型框架利用大多数温带土地区域的SIF可预测的季节性。所得数据产品以相同时空分辨率的现有大气二氧化碳估计值进行了补充。