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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
高粒度定时探测器低增益雪崩探测器原型的辐射硬度特性
摘要：高粒度定时探测器（HGTD）是ATLAS二期升级的重要组成部分，用于应对极高的堆积密度（平均每个束流团穿越的相互作用次数可达200次）。利用径迹的精确定时信息（σt～30ps），可以在“四维”空间进行径迹到顶点的关联。传感器选用低增益雪崩探测器（LGAD）技术，可提供所需的定时分辨率和良好的信噪比。日本滨松光子学株式会社（HPK）已生产出厚度为35 μm和50 μm的LGAD，中国科学技术大学也与中国科学院微电子研究所（IME）合作开发并生产了50 μm LGAD样机。为评估抗辐照性能，传感器在JSI反应堆设施中接受中子辐照，并在中国科学技术大学进行测试。在室温（20 ℃ ）或−30 ℃ 下，通过I-V和C-V测量表征辐照对增益层和本体的影响。提取了击穿电压和耗尽电压，并将其表示为通量函数。受体去除模型的最终拟合得出HPK-1.2、HPK-3.2和USTC-1.1-W8的c因子分别为3.06×10 −16 cm −2、3.89×10 −16 cm −2和4.12×10 −16 cm −2，表明HPK-1.2传感器具有最耐辐照的增益层。采用一种新颖的分析方法进一步利用数据得到c因子与初始掺杂浓度之间的关系。关键词：LGAD；HGTD；定时探测器；硅探测器中图分类号：TL814文献标识码：A
课程B. Sc。微生物学NEP -2020
总计：60个学分：04单元I：微生物学历史小时：08发现微生物；自发产生与生物发生；现代微生物学的历史记载；从Leeuwenhoek到Craig Venter，包括Antonvon Leeuwenhoek，Louis Pasteur的贡献Chakravarty。微生物学的黄金时代；微生物学的范围。单元II：分类号小时：04微生物的王国分类：海克尔的三个王国概念，惠特克的五个王国概念，六个王国分类，八个王国分类，三个领域的卡尔·沃斯概念。微生物的定义，数值和化学分类法，伯吉手册III介绍：细胞微生物号小时：20种细菌：细菌的形态，结构曲线，细胞膜，细胞膜，弗拉格尔LA，pili，pili，核糖体，核苷，细胞质灌注和真菌；真菌；真菌：一般charactacte and Charactacte and Characters and centractrancontrastrastrancontrastrancontrastorebareandspecialsistical; proteo specialsistical; paramaecium;藻类：一般特征。植物学的历史，重点是印度科学家的贡献； Unitiv：细胞微生物号小时：病毒，prions和噬菌体的10个特征；超微结构：衣壳，包络的类型，类型和结构型夫妇；培养基和肉毒杆菌；多重病毒； ly ticand lysogenycycleycleycleycleycleycleycyclecofisphage。Unitv：极端环境中的微生物。小时：08自然，嗜热，甲烷作和卤素古细菌的特殊特征；光合细菌，蓝细菌一些古细菌生活在寒冷和空间等极端条件下。单位VI：微生物的有用和有害方面小时：10个有益的微生物：微生物作为生物肥料，微生物生物修复，微生物在自然界中的作用，产生微生物的抗生素和其他工业有用的微生物[工业有用的产品的名称和生产微生物]。致病性微生物：人类常见细菌，真菌和病毒疾病的清单[疾病的名称，病原体，受影响的部分]