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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 ]。
用于空间领域感知应用的加速 AI 驱动大气预测 丹尼·费尔顿 诺斯罗普·格鲁曼公司 玛丽·艾伦·克拉多克、希瑟·凯利、兰德尔·J·阿利斯、埃里克·佩奇、杜安·阿普林 诺斯罗普·格鲁曼公司 摘要 太空激光和监视应用经常受到大气效应的影响。气溶胶、云和光学湍流引起的大气衰减和扭曲会产生有害影响，从而对任务结果产生负面影响。2019 年 AMOS 会议上简要介绍的一篇论文介绍了 2017 年在哈莱阿卡拉峰安装的地面仪器。这些仪器仍在积极收集数据，它们正在提供前所未有的空间环境实时表征，包括精确的大气传输损耗。虽然实时测量是理解和表征空间环境的第一步，但仅靠它们是不够的。为了优化任务规划，许多应用都需要对空间环境进行准确的短期大气预测。虽然大气预报并不是什么新鲜事，但最近随着 21 世纪人工智能 (AI) 技术的应用，大气预报的技能得到了极大提升。这些技术是高性能计算 (HPC) 和深度学习 (DL) 的结合。本演讲的主题是使用来自地面大气收集系统的 TB 级数据训练预测模型，并使用图形处理单元 (GPU) 加速其训练和推理的能力。本研究侧重于预测的三个时间尺度。这些时间尺度包括短期（0 到 60 分钟）、中期（1 小时到 3 小时）和长期（3 到 48 小时）。这些时间尺度代表激光和/或监视应用和任务的各种决策点。在短期预测情况下，多种 DL 技术应用于从光学地面站 (OGS) 收集的本地数据。这些 DL 技术包括使用 U-Net 卷积神经网络和多层感知器 (MLP) 和随机森林 (RF) 模型的集合。 MLP 用于从激光云高仪和红外云成像仪 (ICI) 等仪器收集的点数据。对于中间时间尺度，卷积长短期记忆 (LSTM) 网络和 U-Net 均使用来自 NOAA 地球静止卫星云图集合的图像进行训练。最后，组合 U-Net 和自动编码器神经网络用于训练由 HPC 数值天气预报 (NWP) 模型模拟的大气预测器以进行长期预测。NWP 会产生许多 TB 的数据，因此，使用这些神经网络是优化其预测能力的理想选择。本研究利用了多种 HPC 资源。其中包括由四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 组成的内部 GPU 节点以及毛伊高性能计算中心 (MHPCC) 的资源。结果表明，在几乎所有情况下，这些预测技术都优于持久性，而且偏差很小。使用 HPC 和 DL 推理实时进行预测的能力是未来的重点，将在会议上报告。1. 简介大气衰减和失真降低了太空激光和监视应用的功效。特别是，云层可以部分或完全遮挡目标，并阻止或要求降低光通信系统的数据速率。但是，通过准确表征和预测大气影响，可以减轻许多负面影响。本研究的目的是开发和完善一种最先进的大气预测系统，该系统可生成高分辨率的大气衰减预测，以支持太空激光和监视应用的决策辅助。为了实现这一目标，HPC 和 AI 的进步与数 TB 的高分辨率地面和太空大气数据集合相结合。多种 HPC 资源用于处理本研究所需的地面和卫星数据，并使用四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 加速 AI 预测技术的训练和推理。该技术用于进行多时间尺度大气预测：1 小时预测、2 小时以上预测和 48 小时预测。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。
用于空间领域感知应用的加速 AI 驱动大气预测 丹尼·费尔顿 诺斯罗普·格鲁曼公司 玛丽·艾伦·克拉多克、希瑟·凯利、兰德尔·J·阿利斯、埃里克·佩奇、杜安·阿普林 诺斯罗普·格鲁曼公司 摘要 太空激光和监视应用经常受到大气效应的影响。气溶胶、云和光学湍流引起的大气衰减和扭曲会产生有害影响，从而对任务结果产生负面影响。2019 年 AMOS 会议上简要介绍的一篇论文介绍了 2017 年在哈莱阿卡拉峰安装的地面仪器。这些仪器仍在积极收集数据，它们正在提供前所未有的空间环境实时表征，包括精确的大气传输损耗。虽然实时测量是理解和表征空间环境的第一步，但仅靠它们是不够的。为了优化任务规划，许多应用都需要对空间环境进行准确的短期大气预测。虽然大气预报并不是什么新鲜事，但最近随着 21 世纪人工智能 (AI) 技术的应用，大气预报的技能得到了极大提升。这些技术是高性能计算 (HPC) 和深度学习 (DL) 的结合。本演讲的主题是使用来自地面大气收集系统的 TB 级数据训练预测模型，并使用图形处理单元 (GPU) 加速其训练和推理的能力。本研究侧重于预测的三个时间尺度。这些时间尺度包括短期（0 到 60 分钟）、中期（1 小时到 3 小时）和长期（3 到 48 小时）。这些时间尺度代表激光和/或监视应用和任务的各种决策点。在短期预测情况下，多种 DL 技术应用于从光学地面站 (OGS) 收集的本地数据。这些 DL 技术包括使用 U-Net 卷积神经网络和多层感知器 (MLP) 和随机森林 (RF) 模型的集合。 MLP 用于从激光云高仪和红外云成像仪 (ICI) 等仪器收集的点数据。对于中间时间尺度，卷积长短期记忆 (LSTM) 网络和 U-Net 均使用来自 NOAA 地球静止卫星云图集合的图像进行训练。最后，组合 U-Net 和自动编码器神经网络用于训练由 HPC 数值天气预报 (NWP) 模型模拟的大气预测器以进行长期预测。NWP 会产生许多 TB 的数据，因此，使用这些神经网络是优化其预测能力的理想选择。本研究利用了多种 HPC 资源。其中包括由四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 组成的内部 GPU 节点以及毛伊高性能计算中心 (MHPCC) 的资源。结果表明，在几乎所有情况下，这些预测技术都优于持久性，而且偏差很小。使用 HPC 和 DL 推理实时进行预测的能力是未来的重点，将在会议上报告。1. 简介大气衰减和失真降低了太空激光和监视应用的功效。特别是，云层可以部分或完全遮挡目标，并阻止或要求降低光通信系统的数据速率。但是，通过准确表征和预测大气影响，可以减轻许多负面影响。本研究的目的是开发和完善一种最先进的大气预测系统，该系统可生成高分辨率的大气衰减预测，以支持太空激光和监视应用的决策辅助。为了实现这一目标，HPC 和 AI 的进步与数 TB 的高分辨率地面和太空大气数据集合相结合。多种 HPC 资源用于处理本研究所需的地面和卫星数据，并使用四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 加速 AI 预测技术的训练和推理。该技术用于进行多时间尺度大气预测：1 小时预测、2 小时以上预测和 48 小时预测。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。
![PC12 是同类飞机中制造最精良、飞行最安全的飞机之一。对吗？作者：John Morris 绝对正确！但既然如此，那么为什么在过去一年（2008 年 9 月至 2009 年 8 月）期间，[报告的] 事件（1）/ 事故（4 起致命）不幸增加？当局对所有 PC12 事故（视为已结案）以及美国大多数航空事故给出的主要原因是人为因素或空间定向障碍，通常意味着这是飞行员的错。无论使用何种措辞，将其归咎于飞行员，有时似乎是一个过于简单的借口，而且不公平，尽管将其归咎于其他人（或事物）已成为一种全国性的消遣。然而，与所有其他指责者不同，在提到人为因素的情况下，飞机事故调查的范围及其结论确实指向某种判断或决策错误，而这种错误至少可能导致最终结果。我们都应该意识到导致这一结果的事件“链”，飞行员的行为或不作为可以形成联系或打破这一链条。所以我们又一次在这里讨论决策和风险管理。为什么？在我看来，我们需要另一次审查，也许还需要一个不同的视角。FAA [风险管理手册 - 2009 年 5 月]、AOPA 和其他来源提供了风险管理工具。它们非常有用，至少应该定期参考。但本文将重点关注从不同角度看到的决策和风险管理，即对 PC12 能力可能过度自信，导致决策失误和风险增加。在我多年的教学中，我通常会提到 Pilatus 如何出色地“确保”PC12 的飞行员安全，这意味着消除了许多飞行员可能导致事故/意外的经典方式。但没有人可以完全消除人为因素或消除破坏系统的手段。最终，重力总是占上风。因此，我们希望努力涵盖所有有形因素，并为无形因素做好准备。我很好奇，驾驶员是否会对 PC12 及其功能过于自信。让我们谈谈有形因素。技术是否助长了这种过度自信？当今的技术比以往任何时候都更加神奇，而且变化/改进的速度不是几年，而是几个月。因此，我确实相信，这会产生问题，成为链条中的一个环节，直到飞行员适应更新的可用技术。这方面的例子包括改进的下载天气信息、WAAS 升级的航空电子设备-自动驾驶仪接口，甚至 PC12NG 与 Apex 系统。我所说的调整是指正确理解和利用这些新信息，因为它适用于增强 PC12 的飞行。这也意味着了解这项新技术不那么明显的局限性，从而知道何时使用标准、基本的飞行判断，如果有疑问。另一个有形的是飞行员驾驶 PC12 的一般熟练程度，而不仅仅是仪表熟练程度。FAA 通过改变方法提供了一些帮助](/simg/0/0c8b4eda4fc8ae024a47f4fd15f050b785d51a52.webp)
PC12 是同类飞机中制造最精良、飞行最安全的飞机之一。对吗？作者：John Morris 绝对正确！但既然如此，那么为什么在过去一年（2008 年 9 月至 2009 年 8 月）期间，[报告的] 事件（1）/ 事故（4 起致命）不幸增加？当局对所有 PC12 事故（视为已结案）以及美国大多数航空事故给出的主要原因是人为因素或空间定向障碍，通常意味着这是飞行员的错。无论使用何种措辞，将其归咎于飞行员，有时似乎是一个过于简单的借口，而且不公平，尽管将其归咎于其他人（或事物）已成为一种全国性的消遣。然而，与所有其他指责者不同，在提到人为因素的情况下，飞机事故调查的范围及其结论确实指向某种判断或决策错误，而这种错误至少可能导致最终结果。我们都应该意识到导致这一结果的事件“链”，飞行员的行为或不作为可以形成联系或打破这一链条。所以我们又一次在这里讨论决策和风险管理。为什么？在我看来，我们需要另一次审查，也许还需要一个不同的视角。FAA [风险管理手册 - 2009 年 5 月]、AOPA 和其他来源提供了风险管理工具。它们非常有用，至少应该定期参考。但本文将重点关注从不同角度看到的决策和风险管理，即对 PC12 能力可能过度自信，导致决策失误和风险增加。在我多年的教学中，我通常会提到 Pilatus 如何出色地“确保”PC12 的飞行员安全，这意味着消除了许多飞行员可能导致事故/意外的经典方式。但没有人可以完全消除人为因素或消除破坏系统的手段。最终，重力总是占上风。因此，我们希望努力涵盖所有有形因素，并为无形因素做好准备。我很好奇，驾驶员是否会对 PC12 及其功能过于自信。让我们谈谈有形因素。技术是否助长了这种过度自信？当今的技术比以往任何时候都更加神奇，而且变化/改进的速度不是几年，而是几个月。因此，我确实相信，这会产生问题，成为链条中的一个环节，直到飞行员适应更新的可用技术。这方面的例子包括改进的下载天气信息、WAAS 升级的航空电子设备-自动驾驶仪接口，甚至 PC12NG 与 Apex 系统。我所说的调整是指正确理解和利用这些新信息，因为它适用于增强 PC12 的飞行。这也意味着了解这项新技术不那么明显的局限性，从而知道何时使用标准、基本的飞行判断，如果有疑问。另一个有形的是飞行员驾驶 PC12 的一般熟练程度，而不仅仅是仪表熟练程度。FAA 通过改变方法提供了一些帮助
PC12 是同类飞机中制造最精良、飞行最安全的飞机之一。对吗？作者：John Morris 绝对正确！但既然如此，那么为什么在过去一年（2008 年 9 月至 2009 年 8 月）期间，[报告的] 事件（1）/ 事故（4 起致命）不幸增加？当局对所有 PC12 事故（视为已结案）以及美国大多数航空事故给出的主要原因是人为因素或空间定向障碍，通常意味着这是飞行员的错。无论使用何种措辞，将其归咎于飞行员，有时似乎是一个过于简单的借口，而且不公平，尽管将其归咎于其他人（或事物）已成为一种全国性的消遣。然而，与所有其他指责者不同，在提到人为因素的情况下，飞机事故调查的范围及其结论确实指向某种判断或决策错误，而这种错误至少可能导致最终结果。我们都应该意识到导致这一结果的事件“链”，飞行员的行为或不作为可以形成联系或打破这一链条。所以我们又一次在这里讨论决策和风险管理。为什么？在我看来，我们需要另一次审查，也许还需要一个不同的视角。FAA [风险管理手册 - 2009 年 5 月]、AOPA 和其他来源提供了风险管理工具。它们非常有用，至少应该定期参考。但本文将重点关注从不同角度看到的决策和风险管理，即对 PC12 能力可能过度自信，导致决策失误和风险增加。在我多年的教学中，我通常会提到 Pilatus 如何出色地“确保”PC12 的飞行员安全，这意味着消除了许多飞行员可能导致事故/意外的经典方式。但没有人可以完全消除人为因素或消除破坏系统的手段。最终，重力总是占上风。因此，我们希望努力涵盖所有有形因素，并为无形因素做好准备。我很好奇，驾驶员是否会对 PC12 及其功能过于自信。让我们谈谈有形因素。技术是否助长了这种过度自信？当今的技术比以往任何时候都更加神奇，而且变化/改进的速度不是几年，而是几个月。因此，我确实相信，这会产生问题，成为链条中的一个环节，直到飞行员适应更新的可用技术。这方面的例子包括改进的下载天气信息、WAAS 升级的航空电子设备-自动驾驶仪接口，甚至 PC12NG 与 Apex 系统。我所说的调整是指正确理解和利用这些新信息，因为它适用于增强 PC12 的飞行。这也意味着了解这项新技术不那么明显的局限性，从而知道何时使用标准、基本的飞行判断，如果有疑问。另一个有形的是飞行员驾驶 PC12 的一般熟练程度，而不仅仅是仪表熟练程度。FAA 通过改变方法提供了一些帮助
执行摘要 UMR 系统工程哲学博士课程 20 世纪 90 年代末，UMR 与南加州大学响应波音公司的“征求建议书”并获胜，为波音工程师及其全球承包商提供系统工程理学硕士 (MS) 学位，2000 年系统工程硕士学位获得了 CBHE 批准。目前，该课程有 270 多名学生入学，截至 2005 年秋季学期，已有 150 多名学生毕业。系统工程课程被认为是全国最好的课程之一，吸引了来自不同公司和实验室的学生，例如美国空军、美国陆军、国家地理空间情报局 (NGA)、洛斯阿拉莫斯国家实验室、通用汽车、洛克希德马丁、雷神公司、Sprint、Brewer Science、Briggs and Stratton、Hollister Corporation 和新加坡航空公司。美国大学的博士学位课程数量有限。仅工程系统大学委员会 ( http://www.cesun.org/ ) 就列出了 10 多个系统工程和/或与系统工程相关领域的教职职位。为了满足对受过培训的系统工程师日益增长的需求，UMR 提议开设系统工程博士学位课程，该课程将以目前系统工程硕士研究生课程的成功为基础，从而帮助满足对系统工程博士学位日益增长的需求。拟议的系统工程博士学位课程将在很大程度上取决于硕士学位课程。它将通过跨越 UMR 的所有四所学院和学院，为同意参加系统工程博士学位课程的大约 30 名教职员工提供各种学科的多样性。课程将在校园内授课，并通过 UMR 的众多远程教育教室之一通过互联网进行现场直播。UMR 已建立此基础设施，即视频通信中心 (VCC)。拟议的新学位将给大学带来额外的成本负担，因为它主要使用现有的课程和实验室，并带来可观的学费收入。该学位课程的收入将来自校内和校外学生支付的学费。UMR 已签订合同，通过互联网向波音公司员工提供系统工程研究生课程。董事会批准的远程学生现行费率为每三学分课程 3,802 美元，而校内学生的学费为 937 美元，外加 IT、活动和健康服务费用。系统工程博士学位符合 UMR 校园的方向和战略计划（http://campus.umr.edu/chancellor/stratpln/）。UMR 的目标是到 2010 年成为美国排名前五的技术大学之一。系统工程项目的内容和目的方向也体现了企业家精神和跨学科合作的价值，这些价值超越了传统的界限。最后，开发系统工程博士课程还将满足校园战略计划，增加入学人数，扩大研究绩效和声誉，丰富学生体验，并促进寻求外部机会。
执行摘要 UMR 系统工程哲学博士课程 20 世纪 90 年代末，UMR 与南加州大学响应波音公司的“征求建议书”并获胜，为波音工程师及其全球承包商提供系统工程理学硕士 (MS) 学位，2000 年系统工程硕士学位获得了 CBHE 批准。目前，该课程有 270 多名学生入学，截至 2005 年秋季学期，已有 150 多名学生毕业。系统工程课程被认为是全国最好的课程之一，吸引了来自不同公司和实验室的学生，例如美国空军、美国陆军、国家地理空间情报局 (NGA)、洛斯阿拉莫斯国家实验室、通用汽车、洛克希德马丁、雷神公司、Sprint、Brewer Science、Briggs and Stratton、Hollister Corporation 和新加坡航空公司。美国大学的博士学位课程数量有限。仅工程系统大学委员会 ( http://www.cesun.org/ ) 就列出了 10 多个系统工程和/或与系统工程相关领域的教职职位。为了满足对受过培训的系统工程师日益增长的需求，UMR 提议开设系统工程博士学位课程，该课程将以目前系统工程硕士研究生课程的成功为基础，从而帮助满足对系统工程博士学位日益增长的需求。拟议的系统工程博士学位课程将在很大程度上取决于硕士学位课程。它将通过跨越 UMR 的所有四所学院和学院，为同意参加系统工程博士学位课程的大约 30 名教职员工提供各种学科的多样性。课程将在校园内授课，并通过 UMR 的众多远程教育教室之一通过互联网进行现场直播。UMR 已建立此基础设施，即视频通信中心 (VCC)。拟议的新学位将给大学带来额外的成本负担，因为它主要使用现有的课程和实验室，并带来可观的学费收入。该学位课程的收入将来自校内和校外学生支付的学费。UMR 已签订合同，通过互联网向波音公司员工提供系统工程研究生课程。董事会批准的远程学生现行费率为每三学分课程 3,802 美元，而校内学生的学费为 937 美元，外加 IT、活动和健康服务费用。系统工程博士学位符合 UMR 校园的方向和战略计划（http://campus.umr.edu/chancellor/stratpln/）。UMR 的目标是到 2010 年成为美国排名前五的技术大学之一。系统工程项目的内容和目的方向也体现了企业家精神和跨学科合作的价值，这些价值超越了传统的界限。最后，开发系统工程博士课程还将满足校园战略计划，增加入学人数，扩大研究绩效和声誉，丰富学生体验，并促进寻求外部机会。