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传感器及智能化仪器仪表在重点领域的应用
林德会 天信仪表集团有限公司 DOI:10.12238/jpm.v3i5.4925 [摘 要] 传感器一般由被测量的敏感元件、信号输出的特殊转换元件以及对应的电子线路几部分所构 成。智能仪表技术是一门集单片机、仪表控制技术、自动化技术、电子学等诸多学科的技术。随着信 息技术的不断发展与进步,为传感器以及智能化仪器仪表提供了较大的帮助。传感器以及智能化仪器仪 表逐渐引入自动化、电子信息、计算机、通信等不同领域中,由于计算机技术、微电子技术的飞速发展, 仪器仪表的智能化发展已拥有广阔的市场发展前景。目前,已经逐渐引起相关领域研究人员的高度重 视。本文主要围绕传感器及智能化仪器仪表发展现状以及在重点领域的应用展开全面阐述。 [关键词] 传感器；智能化仪器仪表；应用 中图分类号： TP212.6 文献标识码： A The application of sensors and intelligent instruments in key areas Dehui Lin will Tianxin Instrument Group Co., Ltd [Abstract] The sensor is generally composed of the measured sensitive element, the special conversion element of the signal output and the corresponding electronic circuit.Intelligent instrument technology is a set of single chip computer, instrument control technology, automation technology, electronics and many other disciplines.With the continuous development and progress of information technology, it has provided great help for sensors and intelligent instruments.Sensors and intelligent instruments and instruments are gradually introduced into automation, electronic information, computer, communication and other different fields, due to the rapid development of computer technology, microelectronics technology, the intelligent development of instruments and meters has a broad market development prospect.At present, it has gradually attracted great attention from researchers in related fields.This paper mainly focuses on the development status of sensors and intelligent instruments and their application in key areas. [Key words] Sensors; intelligent instrumentation; application 前言
传感器和诊断 - 数字 CSIC
纳米生物传感器和生物分析应用小组（NanoB2A）、加泰罗尼亚纳米科学与纳米技术研究所（ICN2）、CSIC、BIST 和 CIBER-BBN，贝拉特拉，08193，巴塞罗那，西班牙。电子邮件：maria.soler@icn2.cat b 大分子结构系，国立生物技术中心，高级科学研究委员会（CNB-CSIC），Darwin 3，Campus Cantoblanco UAM，28049 Madrid，西班牙 c 微生物生物技术系，国立生物技术中心，高级科学研究委员会（CNB-CSIC），Darwin 3，Campus Cantoblanco UAM，28049 Madrid，西班牙 d 综合系统生物学研究所（I2SysBio），瓦伦西亚大学-CSIC，46980，瓦伦西亚，西班牙 e 国家传染病研究所“L. Spallanzani”IRCCS，Via Portuense 292，00149，罗马，意大利 † 当前隶属关系：圣卡米勒国际健康科学大学，意大利罗马 Sant'Alessandro 大街 8 号，00131； IRCCS Sacro Cuore Don Calabria 医院，地址：via Don A. Sempreboni 5, 37024, Negrar di Valpolicella（维罗纳），意大利。
利用生物传感器实现抗生素多路复用现场治疗药物监测
随着抗生素耐药性不断上升到危险水平，我们面临失去抗生素效力的风险。新开发的药物失效速度比过去几十年快得多，而我们新发明的速度却令人担忧地落后。这一瓶颈迫使我们重新评估关于如何使用现有抗生素的战斗策略。治疗药物监测 (TDM) 是一种临床实践，用于测量血液或血浆中或可与血液药物水平相关的其他生物体液中的药物浓度。抗生素治疗的成功在很大程度上取决于能否将抗生素浓度保持在治疗范围内，以适应患者独特的药代动力学/药效动力学 (PK/PD)。然而，在目前的实践中，这个操作窗口是根据数据确定的
传感器 - CERES研究存储库
脑电图（EEG）是一种广泛认识的非侵入性方法，用于囊化脑生理活性。在大多数医院环境中，它的成本效益，可移植性，易移，管理便利性和广泛可用性而脱颖而出。与其他关注解剖结构（例如MRI，CT和fMRI）的神经影像模式不同，EEG擅长提供超高的时间分辨率，这是对脑功能的深入了解的重要资产[1]。脑电图数据的经验解释主要依赖于不同生物学状态（例如，觉醒与睡眠[2]）和阵发性和形态学特征[3]的鉴定（例如，觉醒与睡眠[2]）以及常见的放电[4]。对外部刺激和激活程序的反应性，例如间歇性的光刺激或过度换气，在EEG分析中也起着显着的作用[5，6]。尽管这些实际方法在许多情况下很有价值，但它们通常没有捕获大脑网络各种解剖成分之间的复杂，动态和非线性相互作用。这些相互作用经常隐藏在脑电图记录中，超过了训练有素的医生的观察能力。这种监督得到了各种神经疾病的大量证据的支持，包括癫痫，神经退行性痴呆症，神经精神病学和运动障碍以及正常的认知范式[7]。此外，脑电图数据本质上是非平稳的，并且易受噪声来源的敏感，尤其是频率干扰。因此，从原始脑电图数据中有效删除噪声是要提取有意义的信息，以准确反映大脑活动和状态[8]。近年来，基于机器学习的方法吸引了相当大的关注，因为它们在嘈杂的脑电图记录中针对各种应用程序揭示了基本模式的特殊能力。本期特刊是传播EEG信号预处理，建模，分析及其应用中原始高质量研究的平台，特别关注机器学习和深度学习技术的利用。所涵盖的申请范围包括以下内容：•医疗保健申请，包括癫痫（贡献1-3）和麻醉（贡献4）； •与情感有关的研究（贡献5-7）； •运动图像研究（贡献8-10）； •研究外部刺激（贡献11-13）； •有关心理工作量的研究（贡献14-15）； •满意度的研究（贡献16）。
第二届智能传感器、信号处理和通信技术进步国际会议（ICASSCT-2024）日期和时间 22 – 23 日
ICASSCT 2024 会议的主要目标是推动传感器、信号处理和通信领域各方面的创新。会议遵循广泛的盲审流程，选出最佳论文进行演讲，其中包括专门为推进技术、系统和基础设施而设计的技术论文、教程、研讨会和行业会议。会议旨在从通信和信息理论到使用信号处理技术实现、评估和改进实际通信系统的性能。
控制和健康管理的传感器需求... - DTIC
美国国家航空航天局和美国国防部正在实施支持“智能”飞机发动机未来愿景的项目，以提高飞机推进系统的可负担性、性能、可操作性、安全性和可修复性。智能发动机将具有先进的控制和健康管理功能，使这些发动机能够自我诊断、自我预测和自适应，以根据发动机的当前状况或车辆的当前任务优化性能。传感器是实现智能发动机愿景所必需的关键技术，因为它们依赖于准确收集发动机控制和健康管理所需的数据。本文从控制和健康管理的角度回顾了支持智能发动机未来愿景的预期传感器要求。推进控制和健康管理技术在主动组件控制、推进健康管理和分布式控制等广泛领域进行了讨论。在这三个领域中，我们将描述单个技术，讨论控制反馈或健康管理所需的输入参数，并总结用于测量这些参数的传感器性能规格。
用于环境监测的人工智能增强型可生物降解传感器
摘要：在电子垃圾日益成为全球关注的时代，可生物降解传感器的开发代表着朝着可持续环境监测迈出的关键一步。由不可生物降解材料制成的传统传感器是电子垃圾日益增多的重要原因。本文探讨了人工智能 (AI) 与可生物降解传感器的集成，这不仅可以减轻电子垃圾对环境的影响，还可以提高环境监测系统的精度、实时决策和效率。虽然这些 AI 增强型传感器提供了有希望的进步，但数据隐私、基础设施成本及其部署对环境的影响等挑战仍然存在。此外，本文还讨论了 AI 伦理和偏见缓解的关键问题，强调在开发 AI 驱动技术时需要透明、包容和跨学科的方法。讨论为 AI 增强型可生物降解传感器的未来可能性提供了见解，包括扩大应用、可生物降解材料的进步以及这些技术的道德部署。该论文强调了跨学科合作的必要性，以充分利用这些创新的潜力，同时确保它们符合可持续性和道德目标。
整合传感器数据和机器学习以推动河碳E
英国利兹大学利兹大学的地理学和水学院； B英国利兹大学土木工程学院B； C以色列贝特达根农业部土壤侵蚀研究站土壤保护部； D Kinneret Limnological实验室，以色列海洋学和林木研究，以色列米格达尔； E Zuckerberg水研究所，雅各布·布莱斯坦（Jacob Blaustein）的沙漠研究研究所，以色列内盖夫本·古里安大学； F Yorkshire Water Services Ltd，英国布拉德福德； G德国玛格德堡的Helmholtz环境研究中心水生生态系统分析与管理部； H英国伯明翰伯明翰大学地理，地球与环境科学学院； I IHCANTABRIA - 西班牙桑坦德市的de la la cantabria Instituto dehidráulicaInstituto; J布里斯托尔大学布里斯托尔大学工程，数学和技术学院J； K Escuela de Ingenieria y Ciencias，Tecnologico de Monterrey，墨西哥Nuevo