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AI驱动的量子生物传感器：一种有前途的前沿神经瘤干细胞可塑性在神经肿瘤中
神经胶质瘤干细胞（GSC）在肿瘤杂种，对治疗的抗性和复发中起着关键作用，使其成为神经肿瘤学的关键靶标。它们在不同状态之间转移至可塑性之间的过渡能力，使它们能够逃避治疗，并有助于神经胶质瘤的侵略性。，由于当前技术的局限性，实时检测GSC可塑性是一个重要的挑战，这些技术缺乏精密医学所需的敏感性和连续监测能力。AI驱动的量子生物传感器代表了一种创新且有前途的解决方案，将超敏感的检测方法与先进的数据分析相结合，以实现GSC行为的实时跟踪，从而改变了我们对胶质瘤治疗的方式。2。量子生物传感器和AI集成
生物传感器的应用是什么
生物传感器由于其众多好处，包括低成本，快速响应和高灵敏度，变得越来越有价值。要开发创新的生物传感器，除了常规专业之外，还需要跨学科的工作。本文提供了生物传感器的概述，并探讨了其工作原理和应用程序。生物传感器通过产生与分析物的吸收成正比的信号来测量生物学或化学反应。“生物传感器”一词是“生物”和“传感器”的组合。它由换能器和生物元素（例如酶或抗体）组成，该酶或抗体与分析物相互作用并产生电信号。生物传感器用于各种应用，包括疾病监测，药物发现，污染物检测等。生物传感器的设计通常包括分析物，生物感受器，换能器，电子设备和显示等组件。生物传感器使用信号转导将生物学变化作为电信号，结合了传感器和生物传感元件。这包括具有信号调节单元（SCU），微控制器/处理器和显示单元的电子电路。生物传感器分类为诸如在声音振动原理上工作的压电传感器等类型，并在机械施加时会产生电信号。这些传感器将机械振动更改为比例电信号。另一种类型是电化学传感器，它们在探测面上覆盖着生物分子，响应检测到的化合物并产生电信号。电化学传感器使用不同的传感器，例如安培，障碍物和电位计量学，将化学数据更改为可测量的信号。光学生物传感器涉及光纤，这些光纤检测基于吸收，散射或荧光等光特性的传感元件。这些传感器使用抗体，抗原，核酸，受体，组织和全细胞等生物学材料产生与分析物浓度成比例的信号。光学生物传感器提供实时，无标签和直接检测具有益处，较小的成本，敏感性和高特异性的化学和生物学物质。高级概念，例如微电子，MEMS，分子生物学，纳米或微技术，生物技术和化学，用于实施新的光学生物传感器。此外，生物传感器可以与微控制器连接，以监测由化学变化或不当储存条件引起的食物污染。使用生物传感器来监测食品质量并预防食物传播疾病食物传播疾病是由病毒和细菌引起的，导致几种类型的食物传播疾病。为了防止这种情况，必须设计系统以识别食品质量和新鲜度。该系统利用电气传感器和生物传感器，生物传感器在检测食品样品中的细菌污染中起关键作用。系统使用湿度，温度和光传感器等传感器监视食物。高温可以增加食物变质的风险，而高湿度水平可能会影响某些类型的食物的质量。食物阈值值设置为确定何时宠坏食物，考虑到湿度，温度和光线等因素。光在保存食物质量方面起着至关重要的作用，因为光线不足会导致变质。该系统还检查了从食物中发出的气体以检测变质的水平。使用气体传感器测量气体水平的数量，并转换为模拟值以在物联网平台上显示。所提出的系统由几个组件组成，包括电源单元（PSU），Wi-Fi调制解调器，Arduino微控制器，光依赖性电阻器（LDR），气体传感器，数字温度和湿度传感器（DTH11）和液晶显示器（LCDS）。Arduino Uno板使用带有14个数字I/O引脚，6个PWM输出和6个模拟输入的Microchip Atmega328p微控制器。该系统利用物联网来监视影响食物存储的环境因素，从而实现任何设备的实时数据传输。ESP8266模块连接到Arduino板和Wi-Fi路由器，在字符LCD上显示传感器数据。传感器测量温度（0-50°C）和相对湿度（20-95％），每两秒钟将数据传输到Internet。系统将传感器数据收集并将其转换为字符串，然后将其显示在LCD上。生物传感器的特征包括选择性，可重复性，稳定性，灵敏度和线性性。选择性使其可以在污染物中感知特定的分析物。可重现性可确保重复实验中的一致响应。线性表示响应直线信号的精度。稳定性受环境因素的影响，而灵敏度决定了检测到的分析物的最小量。生物传感器提供了快速，连续的测量，校准的最小试剂要求，快速响应时间以及检测非极性分子的能力。它可以通过将生物学信号转换为电子测量来检测人体内部危险的生物学剂或化学物质。这项技术负担得起，精确，小，生物相容性和可靠。但是，生物传感器的局限性，包括对某些目标的敏感性相对较差，提供了半定量或定性结果。增强检测极限需要进一步发展。放大生物信号的努力集中在增强其力量上。生物传感器的应用包括医疗测试，检测病原体以及通过追踪气体或污染物来监测水质。它们也用于生物浮雕技术，安全系统以及跟踪人体中的葡萄糖水平。此外，在农业和生物技术中应用生物传感器连续监测化学特性。在食品工业中，他们检测抗生素，农药，维生素和脂肪酸的水平。生物传感器是生物分析系统，通过将其信号转换为可计算的响应来识别生物样品。这些传感器是可以分析生物样品以识别其结构，组成和功能的强大设备。他们通过将生物信号转换为电响应来做到这一点。生物识别传感器是[插入定义或链接]。在医学和健康领域，生物传感器在检测生物学信号中发挥了重要作用。本教程将探讨生物传感器的概念，其工作原理，不同类型和常见应用。更深入研究之前，让我们回顾一下传感器的基础知识。传感器是一种检测体温或光强度等物理量变化并将其转换为可测量数量的设备。例如，根据环境光强度，光依赖性电阻（LDR）改变其电阻。同样，生物传感器将生物信号转换为电信号。本质上，生物传感器是一种分析装置，可检测生物学过程的变化并将其转化为电信号。在我们通过本教程前进时，必须了解生物信号的概念。生物传感器将生物传感元件与换能器结合在一起，以将数据转换为电信号。该系统由带有信号调节单元，处理器或微控制器的电子电路和显示单元组成。简化的框图显示了重要组件，包括用于信号调节的放大器和过滤器。生物传感器的原理涉及使用酶作为生物材料。一种电酶方法将酶通过换能器转化为电信号，通常通过氧化酶。此过程改变了生物材料的pH，影响了与测得的酶有关的酶的当前承载能力。传感器的输出是一个电信号，可以是电流或电压，具体取决于所使用的酶的类型。如果是电流，则需要使用基于操作AMP的转换器将其转换为等效电压。然后将所得的电压信号放大并通过低通RC滤波器过滤，以删除高频噪声。输出模拟信号表示要测量的生物学数量，可以直接显示或传递给微控制器进行数字转换。生物传感器的一个常见示例是糖仪，它通过在测试带上收集样品并将其转换为电信号来测量血糖水平。为了分析葡萄糖水平，传感器使用电酶方法，其中葡萄糖的氧化发生在含有触发和参考电极的测试带上。应用血液时，化学反应会产生与葡萄糖浓度成比例的电流。血糖仪具有处理器，转换器，放大器，过滤器和显示单元。生物传感器分为两组：用于实施分析或转导方法中的生物元素。常见的生物学元素包括DNA，酶，抗体，微生物，组织和细胞受体。生物传感器也可以根据所使用的转导类型进行分类：基于质量的，光学和电化学。基于质量的生物传感器包括压电生物传感器，它们将机械振动转换为电信号。生物分子附着在压电传感器的表面上。电化学生物传感器使用探测表面，其感应分子反应产生与测量量成比例的电信号。可以使用各种换能器，例如电位测量，安培计量学和受损。光学生物传感器利用光纤来检测由于折射率变化而引起的光吸收，散射或荧光等光特性的变化。例如，与金属层结合的抗体会导致培养基折射率的变化。注意：原始文本已维护，并且没有对其内容进行重大更改。光学生物传感器具有非电信性质，使它们能够通过改变光波长在单层上分析多个元素。生物传感器在1950年代初期开发以来，生物传感器在医学，临床分析和健康监测方面至关重要。他们提供了比基于实验室的设备的几个优点：尺寸小，低成本，快速效果和易用性。生物传感器还发现了在工业加工，农业，食品加工，污染控制等领域的应用。关键领域包括医学，临床诊断，环境监测，工业过程，食品工业和农业实践。在医学和诊断中，生物传感器用于监测葡萄糖水平和乳酸，商业生物传感器在自我监测的血糖中流行。这些设备提供未稀释的样品，以获得准确的结果和可重复使用的传感器，以改善患者护理。通过监测细菌和细胞培养，这有助于最大程度地降低成本和风险。环境监测是生物传感器的另一个重要应用，尤其是在水污染检测中具有很大优势。生物传感器可以检测硝酸盐和磷酸盐，有助于对抗地下水污染并确保安全的饮用水质量。在工业应用中，生物传感器用于监测乳制品，酒精生产和类似行业的发酵过程。食品工业还利用生物传感器来测量碳水化合物，酸，酒精和其他物质来控制食品质量。一些常见的例子包括葡萄酒，啤酒，酸奶，软饮料等。最后，农业在各种实践中使用生物传感器，例如作物管理，土壤分析和动物健康监测。农药通常是农业环境中的重要工具，主要用于检测其存在。
横向流动生物传感器（LFB）用于快速检测传染病和唾液作为诊断生物流体的Norjihada Izzah Ismail 1,2*，Pavithira
识别膜中的识别元素称为反应区域或检测位点（Anfossi等，2018; Tang等人。2022）。典型的LFB或称为侧向流动装置（LFD），侧向流程测试条（LFTS），侧向流量免疫测定（LFIA）或免疫色谱测定法（ICA）由四个被称为样品垫，结合垫，硝基纤维素垫和吸收垫（Huangent Pad）组成的四个部分。在检测膜上至少存在两个反应位点，其中对选择性抗体进行排列以产生测试和控制线。由于其成本较低，快速检测，非熟练工人使用的适应性，可移植性，多重能力和易于分析程序，因此，LFB引起了很大的兴趣，作为生物学研究和临床诊断的快速检测方法（Liu等人，2018年）。
自动成像和比率荧光生物传感器的分析：一种用于定量活细胞研究的高通量方法
实时询问细胞过程的需求驱动了活细胞荧光生物传感器的膨胀工具箱的开发。尤其是，遗传编码的荧光生物传感器已解锁了复杂组织模型和体内生物体研究中实时单细胞代谢分析的潜力。荧光生物传感器还提出了一种有力的方法，可以在与高通量，自动化方法兼容的简单细胞培养系统中获得对活细胞代谢的定量见解。本申请说明为基于图像的自动分析的工作流程提供了胞质NAD+/NADH比率的基于图像的分析，这是细胞代谢和增殖的核心核心状态。在这里，单仪器解决方案结合了自动多通道图像采集，图像处理，细胞分析和比率信号定量。为了证明这种方法所产生的定量见解，我们探索了由常见历史但通常没有报告的细胞培养条件变化所塑造的代谢变化。
TDK 企业在 2025 年 CES 上为人工智能新时代铺平道路 ● TDK 将 AI、绿色转型和数字化转型确定为未来十年的大趋势 ● 关键发展包括用于节能 AI 计算的“自旋忆阻器”和集成边缘传感、组件和 AI 功能的工业 4.0 解决方案的 TDK SensEI 的形成 ● 为汽车、工业、能源和 ICT 领域提供尖端解决方案 ● 战略合作伙伴关系包括与 NEOM McLaren Formula E 车队在赛车创新方面的技术合作，以及即将发布的视障人士无障碍产品 2024 年 12 月 10 日 TDK 公司 (TSE: 6762) 将于 2025 年 1 月 7 日至 12 日在内华达州拉斯维加斯举行的年度消费电子展 (CES) 上展出。总部位于东京的 TDK 公司是智能社会电子解决方案的全球领导者之一，正在拥抱人工智能的崛起。预计未来十年该领域将快速增长，因此该公司正在制定创新和业务战略，以充分利用人工智能的潜力。TDK 还强调绿色转型和持续数字化是塑造其未来重点的关键全球趋势。在拉斯维加斯会议中心中央大厅的 15815 号展位上，TDK 展示了其新制定的长期愿景“TDK 转型：加速转型，实现可持续未来”。通过其创新产品，TDK 致力于推动技术进步并促进有意义的社会转型。为了实现这一目标，TDK 不断突破创新的界限，专注于先进材料、尖端制造工艺以及提高客户应用中的产品性能。人工智能已经改变了日常生活的许多方面，并将继续影响行业、自动化和技术。TDK 的解决方案旨在解决人工智能应用面临的关键挑战，例如高功耗，从而实现更高效和更广泛的使用。通过结合传感器融合、先进组件、软件和人工智能，TDK 能够推动创新并改变其主要市场，包括汽车、工业和能源以及 ICT。关键行业的变革性解决方案 ● 汽车：TDK 为电动汽车和高级驾驶辅助系统 (ADAS) 提供广泛的尖端解决方案组合。该公司的全面展示展示了其全系列的组件和传感器技术，特别强调了其 6 轴 IMU 和压电 MEMS 镜技术。 ● 工业和能源：TDK 的集成方法结合了人工智能、传感器融合和先进组件，以推动环境可持续性发展并应对关键的工业挑战，优化能源效率，提高生产力并促进可持续实践。值得关注的创新包括其柔性薄膜压电传感器解决方案和超声波飞行时间传感器。● ICT：TDK 将展示旨在实现更智能、更可靠、更环保的通信系统的解决方案，包括先进的高精度定位传感器和用于直接视网膜投影的超紧凑全彩激光模块，这些技术有望彻底改变增强和虚拟现实体验。
TDK 企业在 2025 年 CES 上为人工智能新时代铺平道路 ● TDK 将 AI、绿色转型和数字化转型确定为未来十年的大趋势 ● 关键发展包括用于节能 AI 计算的“自旋忆阻器”和集成边缘传感、组件和 AI 功能的工业 4.0 解决方案的 TDK SensEI 的形成 ● 为汽车、工业、能源和 ICT 领域提供尖端解决方案 ● 战略合作伙伴关系包括与 NEOM McLaren Formula E 车队在赛车创新方面的技术合作，以及即将发布的视障人士无障碍产品 2024 年 12 月 10 日 TDK 公司 (TSE: 6762) 将于 2025 年 1 月 7 日至 12 日在内华达州拉斯维加斯举行的年度消费电子展 (CES) 上展出。总部位于东京的 TDK 公司是智能社会电子解决方案的全球领导者之一，正在拥抱人工智能的崛起。预计未来十年该领域将快速增长，因此该公司正在制定创新和业务战略，以充分利用人工智能的潜力。TDK 还强调绿色转型和持续数字化是塑造其未来重点的关键全球趋势。在拉斯维加斯会议中心中央大厅的 15815 号展位上，TDK 展示了其新制定的长期愿景“TDK 转型：加速转型，实现可持续未来”。通过其创新产品，TDK 致力于推动技术进步并促进有意义的社会转型。为了实现这一目标，TDK 不断突破创新的界限，专注于先进材料、尖端制造工艺以及提高客户应用中的产品性能。人工智能已经改变了日常生活的许多方面，并将继续影响行业、自动化和技术。TDK 的解决方案旨在解决人工智能应用面临的关键挑战，例如高功耗，从而实现更高效和更广泛的使用。通过结合传感器融合、先进组件、软件和人工智能，TDK 能够推动创新并改变其主要市场，包括汽车、工业和能源以及 ICT。关键行业的变革性解决方案 ● 汽车：TDK 为电动汽车和高级驾驶辅助系统 (ADAS) 提供广泛的尖端解决方案组合。该公司的全面展示展示了其全系列的组件和传感器技术，特别强调了其 6 轴 IMU 和压电 MEMS 镜技术。 ● 工业和能源：TDK 的集成方法结合了人工智能、传感器融合和先进组件，以推动环境可持续性发展并应对关键的工业挑战，优化能源效率，提高生产力并促进可持续实践。值得关注的创新包括其柔性薄膜压电传感器解决方案和超声波飞行时间传感器。● ICT：TDK 将展示旨在实现更智能、更可靠、更环保的通信系统的解决方案，包括先进的高精度定位传感器和用于直接视网膜投影的超紧凑全彩激光模块，这些技术有望彻底改变增强和虚拟现实体验。
主动重置蛋白传感器能够持续监测体内炎症
持续测量体内蛋白质对于实时疾病管理和预防非常重要。用于监测葡萄糖等小分子的植入式传感器已经问世十多年。然而，蛋白质分析仍是一个未得到满足的需求，因为较低的生理水平要求传感器具有高亲和力，这与较长的络合半衰期（t 1/2 ~20 小时）和浓度降低时的缓慢平衡有关。我们报告了主动复位传感器，它使用高频振荡来加速解离，从而能够在 1 分钟内再生未结合形式的传感器。当在植入设备中实施时，这些传感器可以实时监测间质液中的蛋白质。主动复位蛋白质传感器在生理时间尺度上跟踪生物标志物水平，以监测活体动物的炎症。T
车辆发动机传感器的数据采集系统：评论
DATA ACQUISITION SYSTEM FOR VEHICLE ENGINE SENSORS: A REVIEW *Lauris Melders , Ruslans Smigins , Aivars Birkavs Latvia University of Life Sciences and Technologies, Latvia *Corresponding authorʼs e-mail: lauris.melders@inbox.lv Abstract Monitoring the operation of car engines using a smartphone and cloud services is a concept that falls within the field of intelligent vehicle technologies.使用信息收集系统，车队公司可以有效地管理其车辆的使用情况，最大程度地减少投资和维护成本，防止事故和失败，确定员工之间的驾驶行为不佳，并减少与燃料，轮胎和其他资源相关的费用。此方法涉及从车辆发动机传感器收集实时数据，通过智能手机将数据传输到云，然后使用云服务来分析和管理信息，以简单地理解它。本综述反映了内燃机的工作效率以及减少对环境的污染，还收集了现有的文献，以深入了解汽车行业中的车辆传感器数据采集技术和系统，从而确定了当前知识中的差距，并为该领域的下一项实践研究提供了概念上的框架。在解释了技术开发中物流任务的一般思想之后，引入了各种传感器及其方法与发动机属性相关联。研究结果表明，大多数文章都是关于来自不同系统的数据采集系统。关键词：数据采集系统，智能车辆技术，发动机数据收集。他们可以为用户提供便利性和灵活性，使他们可以轻松访问和调整设置，从而实现实时监控和调整发动机性能，从而帮助用户根据其特定需求和偏好来优化效率和性能。引言汽车行业的持续发展和进步推动了该行业的向前发展，从而提高了安全标准，创新技术。每十年带来新的机遇和挑战，这些机会和挑战推动了该行业迈向优先考虑高效，安全和环保运输解决方案的未来。每个工业加工系统，工厂，设备，测试地面和汽车都是由计算机软件和硬件组成的，这些软件和硬件符合已知的物理定律。这些系统不是稳态；取而代之的是，它们由数千种总是在变化的机械和电现象组成。系统的正确操作能力取决于特定的时间事件和可变参数。大多数变量需要使用工具（例如视觉显示）来测量，这将现象转化为人类可以理解的形式。有效的车辆数据收集对于提高汽车行业的安全性，效率和整体性能至关重要。它还在新兴技术（例如自动驾驶汽车和智能运输系统）的开发和实施中发挥作用（Oladimeji等，2023）。汽车中的传感器可帮助驾驶员发现汽车的问题并防止损坏发生。它还可以显示驾驶员的警报和远程诊断的报告功能（Abdelhamid，Hassanein和Takahara，2014年）。它们对于保持最佳发动机性能，提高燃油效率并解决潜在的问题至关重要。诊断工具和技术在现代汽车维护和维修中继续发挥关键作用。要克服现有通信技术的局限性，并为大型车辆网络创建有效的合作网络，需要探索替代解决方案。
软机器人的纳米传感器外骨骼
机器人驱动的神经物理学的出现 - 在康复方案中已大大减少了恢复时间。尤其是，在基于机器人的外骨骼中集成的预先致动和感应能力通过高度强烈和重复的疗法促进了受影响的四肢的活动性。这提高了治疗的精度，并提供了一种简单的方法，用于构成评估偏见进步所需的定量数据。文献中重要的作品表明，在使用这种机器人设备的同时，在势后患者中，基于临床上LIMB的迁移率有显着改善（Abdullah等，2011）。几种设备专门为手动运动障碍患者设计。这些设备包括矫形器，外骨骼和末端效应器设备（Mayer等，2022）。矫形器提供静态支持，而电动外骨骼则可以被动和主动治疗练习
使用模拟运动和LIDAR测量的基于机器学习的虚拟负载传感器
摘要。漂浮的海上风力涡轮机（FOWTS）配备了各种传感器，可为涡轮机监视和控制提供有价值的数据。由于技术和运营挑战，用于精确获得的系泊线和Fairleads的负载估计可能很难且昂贵。这项研究深入研究了一种方法，其中将模拟的浮游运动测量和风速测量得出，从前瞻性的基于Nacelle的Lidar得出，被用作不同类型的神经网络的输入，以估计Fairlead张力时间张力时间序列和损害等效载荷（DELS）。fairlead张力与浮游器的动力学和作用本质上相关。因此，我们系统地分析了浮油动力学对Fairlead张力时间序列和DELS预测质量的个人贡献。通过基于NACELLE的LIDAR获得的风速测量值在近海风力涡轮机上固有地影响了平台的动力学，尤其是旋转螺距的位移和流量器的潮流位移。因此，激光雷达风速数据间接包含浮雕的动态行为，这反过来又控制着Fairlead载荷。这项研究杠杆测量的视线（LOS）风速以估计Fairlead紧张局势。该模型的训练数据是由启用的风力涡轮机仿真工具与数值LIDAR模拟框架Vicondar一起生成的。使用长期短期内存（LSTM）网络预测Fairlead张力时间序列。del预测是使用三种不同方法进行的。首先，DEL是根据预测的时间序列计算得出的。其次，使用序列至一lstm体系结构预测DELS，第三，使用卷积神经网络体系结构预测DELS。结果表明，可以从浮游运动时间序列中准确估算Fairlead张力时间序列和DEL。此外，我们发现LiDAR LOS测量值不会改善时间序列或如果可用运动测量结果。然而，使用LiDar测量作为DEL预测的模型输入，导致与使用层的位移测量相似的精度。
用于检测害虫管理中挥发性化合物的纳米传感器：对农业可持续性的关注
摘要：传统的害虫管理策略，例如不加区分的农药使用，具有不利的环境和人类健康影响。作为可持续的替代方案，这项研究重点是使用纳米传感器检测stink Bugs发布的半化学物质，包括信息素和防御性化合物。这些纳米传感器具有聚苯胺和银（Pani.ag）的纳米杂化层以及聚苯胺和氧化石墨烯（PANI/GO）的纳米复合材料。The study explores the detection of synthetic semiochemicals, including cis and trans bisabolene epoxides, ( E )-2-hexanal, ( E )-2-decenal, ( E )-2-octenyl acetate, and ( E )-2-octenal semiochemicals emitted by Nezara viridula (Southern green stink bug) in the real environment.感应层的表征显示出pani.ag和pani/go层之间的亲水性和表面粗糙度差异。当暴露于顺式和反式双氧化物氧化物，（E）-2-己酸和（E）-2-二烯类等合成化合物时，纳米传感器显示出明显的响应，而PANI/GO表现出较高的敏感性。谐振频率移动与化合物的浓度相关，强调了这些传感器在检测低浓度的情况下的潜力，分别低于0.44和1.15 ng/ml。对大豆植物进行的真实环境测试表明，纳米传感器有效检测到了病毒乳杆菌成年人发出的半化学物质，尤其是在男性 - 雌性夫妇的情况下，强调了其对农业害虫监测的潜力。这些发现支持使用这些纳米传感器来早期检测有害生物活动，从而为综合害虫管理提供了积极的方法。关键字：纳米传感器，害虫管理，臭虫，半化学■简介