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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
LSTM 与Informer 融合预测冠层区域温度
摘 要： 针对传统温度预测方法难以充分捕捉多尺度信息，导致模型预测性能不佳等问题，该研究提出了一种基于 Informer 架构和长短时记忆网络（ long short-term memory, LSTM ）与多源数据融合的冠层区域温度预测模型。在编码层 中，采用稀疏注意力机制提取输入因子的多尺度信息及其与长时序数据之间的耦合关系；在解码层中，利用 LSTM 提取 短期时序依赖，以增强时间序列的连贯性，同时引入改进的反向残差前馈网络（ improved residual feedforward network, IRFFN ）以优化模型结构。首先采用孤立森林法对数据进行异常值清理，并进行了归一化处理；然后使用斯皮尔曼相关 系数法对冠层区域温度进行相关性分析，并选择相关程度较高的环境因子作为模型的输入特征；最终通过网格搜索法对 超参数进行优化，并通过迭代训练实现模型的最优配置。通过与其他 4 种主流算法进行对比分析，提出的 Informer- LSTM 在冠层区域温度预测方面表现出更高的精度，其平均绝对误差（ mean absolute error, MAE ）、均方根误差（ root mean square error, RMSE ）和决定系数（ R 2 ）分别达到了 0.166 、 0.224 ℃和 97.8% ，与基础模型 Informer 相比，冠层区 域温度的预测精度提高了 32.36% 。该模型在时间序列预测方面具有较高的精度，为区域气象温度的中短期精准预测提 供了一种新的技术方法。 关键词： 冠层 ； 温度 ； 非线性时间序列 ； 长短期记忆神经网络 ； Informer doi ： 10.11975/j.issn.1002-6819.202409001 中图分类号： TP18 ； S165 文献标志码： A 文章编号： 1002-6819(2025)-07-0001-11
文章信息 发布日期 2024 年 10 月 12 日 Doi: 10.54878/f8bv6y60 关键词 赋权、神经领导力、SCARF 模型、信任、组织领导力
摘要 赋权是一个概念，它表达了个人参与社会和工作生活的自我决定。赋权有两种类型：在个人层面，赋权基于诸如拥有选择、新机会和体验新情况等原则；在组织心理层面，赋权基于通过给予他们完成工作所需的时间来帮助主体从边缘化中恢复，这是与个人成长相关的组织行动。赋权是一个适应过程，需要具有清晰和精确方案的特定组织模型。神经领导力在这种背景下找到了空间，提供了关于领导者如何通过改进管理流程来帮助他的团队的宝贵知识，采用了 David Rock 的地位-确定性-自主性-相关性-公平性（SCARF）模型。该模型基于五条公理，领导者应该在工作场所应用这五条公理，以最好地发挥人们的赋权。让我们详细看看它们表示什么：地位：指个人威望，促进地位的是学习，例如让合作者参与进来并委托他们完成越来越艰巨的任务。确定性：代表着产生更大安全感和幸福感的确定性，领导者必须敢于与团队分享信息，始终给予反馈，让人们感觉更有参与感。自主性：自主性产生信任和责任感，相反，控制会在人脑中产生防御行为。关系：我们是关系型生物，虽然我们生活在社交时代，但我们对关系的需求日益增长，健康的关系可以产生接受和信任。公平性：公平，在公平、公正和正义的意义上被认为是有益的，改善沟通可以促进公平。在一项实验中，志愿者玩一款名为 Cyberball 的电脑游戏，同时他们的大脑接受功能性磁共振成像机的扫描。值得注意的是，在未参与游戏的人中，大脑中负责疼痛的同一区域被激活。结论鉴于此，不和谐的管理者会在大脑中引发负面反应，导致不信任，而了解这种动态的领导者可以让人们更多地参与工作，产生更大的信任，这与催产素（称为信任激素）有关。如果管理得当，通过应用 SCARF 模型，可能会发生重大而公平的组织变革。
2006—2022年肾癌靶向治疗研究文献计量及可视化分析
关键词密度图以“肾细胞癌”和“靶向治疗”为中心，其周围是“舒尼替尼”、“免疫治疗”、“生物标志物”、“血管生成”等高频关键词。舒尼替尼是第一个被开发的选择性靶向酪氨酸激酶多种受体的药物，已成为治疗晚期肾细胞癌的一线药物。在相关研究中，报道舒尼替尼相关临床试验、不良反应、耐药机制等占了相当比例。但密度图只能反映该领域最频繁的关键词，无法反映出上升趋势的研究方向。因此，我们进一步通过增加时间约束绘制了时间密度图和关键词时间线视图图，并显示该领域出现的关键词
可再生能源领域的新兴技术
本文将定量文本挖掘的结果与定性专家评审的结果进行比较，以识别太阳能光伏 (PV)、风能、海洋和潮汐能、水电等领域的新兴技术。文本挖掘分析基于“创新监测工具”（TIM）软件。TIM 软件从相关科学出版物语料库中提取一组相关关键词。将 TIM 输出与软件 VOSviewer 提取的输出进行比较，结果显示一致。排名前 300 个的关键词是检索到的技术和分析师工作之间的最佳权衡。专家确定的新兴技术可以以 65% 或 25% 的概率出现在前 300 个关键词中，具体取决于技术部门和采用的算法。更突出的关键词往往与具有既定和明确术语的技术相对应，例如：“染料敏化太阳能电池”或“垂直轴风力涡轮机”。这里使用并比较了两种方法：作者关键词的频率和术语频率-逆文档频率 (TF-IDF) 算法。它们的性能比较并不显示一种方法相对于另一种方法的普遍流行性，而是显示对不同技术领域的不同适用性。
CueBot：用于辅助交互用途的提示控制响应生成
对话助手在普通人群中无处不在，然而这些系统对残疾人或言语和语言障碍人士却没有产生影响，对于他们来说，基本的日常交流和社交互动都是一项艰巨的任务。语言模型技术可以在赋予这些用户权力方面发挥巨大作用，并通过交互支持帮助他们以更少的努力与他人互动。为了使这一群体能够发挥作用，我们构建了一个系统，它可以在社交对话中代表他们，并生成可由用户使用提示 / 关键词控制的响应。对于正在进行的对话，该系统可以建议用户可以选择的响应。我们还构建了可以通过在对话响应上下文中建议相关提示来加速这种通信的模型。我们引入了关键词丢失来在词汇上限制模型响应输出。我们展示了对提示/关键词预测器和可控对话系统的自动和人工评估，以表明我们的模型比没有控制的模型表现更好。我们的评估和用户研究表明，端到端响应生成模型上的关键词控制功能非常强大，可以帮助患有退行性疾病的用户进行日常交流。
数字化学习可能是什么样子
使用网络（在成人的帮助下）搜索主题关键词（从卡片/标签上的文字中）来搜索与关键词相关的媒体，例如：“苹果”、“面粉”、“小麦”。然后，学习者可能会讨论结果的类型；这可能是文本、音频、图像或视频。然后，可以使用在搜索中找到的媒体来支持讨论，例如讨论在搜索中找到的水果的大小、形状或颜色
放射科学词典.pdf
《放射科学词典》旨在为所有从事诊断成像工作的医院工作人员提供一本简单的参考书，包括资深放射科医生、核医学医生、在职医生、物理学家、放射技师和技师。了解任何特定关键词的基本含义和应用后，可以通过查阅专业书籍获得更广泛的知识。书中的关键词相互关联，因此可以通过参考所有相关关键词来跟踪特定主题。这样做的目的是帮助复习，也可作为探索特定主题的指南。在许多情况下，通过显示示例来进一步定义关键词。特定单词可能与给定主题相关（例如乳房 X 线照相术、数字图像过滤、辐射剂量测量等）。相关单词在描述性文本中使用时采用较小的无衬线字体，或在单词描述的末尾标识出来。作者试图添加多年来为诊断成像做出重大贡献的临床医生和科学家（健在和已故）的简要信息。无意遗漏之处，敬请谅解。由于放射科学经常使用新词，因此出版商将非常感激您提出建议和补充意见。可能会出现错误，出版商也欢迎您提出更正和建设性意见。所有使用的材料都将得到认可