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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 ]。
基于地热能的有机等级发电厂...
从地热来源作为一种可持续能源类型的电力生产在我国越来越普遍。二元电厂地热能发电厂是借助地热流体热量到有机排名（ORC）的系统。对周期和构成周期的每个系统元素的能量和Exergia分析均已详细进行。工程方程求解器（EES）软件已用于这些分析。n-pentan用作ORC系统中的工作流程。由于计算，整个系统的能源效率为6％，并且发现自行量为45％。根据系统的不同工作参数的产量变化已通过图形证明。发现发电厂中最高的EXERGIC损失为6.12 MW（占Exergia的整个损失的26％）和空气冷凝器2。在研究中，提出了各种建议和建议，以减少热损失并提高系统效率。
日本陆上自卫队飞机等外包维修通用规范
2.6 表示 ············································································ 11
招募企业提供信息防卫装备厅正在向航空自卫队的战斗机等提供信息
项目管理部设备工程师（航空官员）披露的需要小心处理的文件等 19.4.27) 为了保存1.中规定的需要小心处理的文件。我公司将确保信息请求表等的保存，以防信息请求表等泄露。
随机等摩尔 FCC 合金中的缓慢扩散
* 通讯作者：daw@clemson.edu 关键词：高熵合金 (HEA)；成分复杂合金 (CCA)；多组分合金；多主元素合金；等摩尔；FCC；缓慢扩散；空位迁移率；自扩散；示踪扩散；嵌入原子方法 (EAM) 摘要：我们基于 Foiles、Baskes 和 Daw（Foiles、Baskes 和 Daw Phys Rev B 1986）久经考验的嵌入原子方法功能，研究了由 Cu、Ag、Au、Ni、Pd 和 Pt 形成的 57 种随机等摩尔合金中的空位辅助扩散。我们回应了 W. Yeh 等人的建议，Advanced Engineering Materials，2004 年），即增加成分数量会导致随机等摩尔合金中的扩散“缓慢”。使用分子动力学 (MD) 模拟具有单个空位的随机合金，结合空位形成的计算，我们提取了每种合金中空位辅助扩散率。在开发和应用了几种可能的“迟缓性”评估标准后，我们发现只有少数合金（从 1 到 8，取决于迟缓性的定义）表现出迟缓扩散，而绝大多数合金的扩散速度更快，在相当多的情况下应该被认为是剧烈的（即比任何成分都快）。我们将扩散率与