XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System水质监测
人工智能支持水质监测
本研究探讨了使用人工智能 (AI) 作为支持水监测手段的可能性。更准确地说，它解决了公民科学数据的质量和可靠性问题。本文讨论了 SIMILE（伊苏布里克湖及其生态系统综合监测信息系统）项目的工具和数据，旨在开发一个开放的预过滤系统，用于全球范围内的湖水监测志愿者地理信息 (VGI)。目标是自动确定公民科学家上传的图像中是否存在有害现象（藻类和泡沫），以减少手动检查贡献所需的时间。这项任务具有挑战性，因为数据的异质性在于没有具体指示就拍摄的带地理标记的照片。为此，我们测试了不同的工具和深度学习技术（Clarifai 平台、卷积神经网络 (CNN) 和一种称为更快的基于区域的 CNN (R-CNN) 的对象检测算法）。由 SIMILE - 湖泊监测应用程序的观测结果组成的原始数据集已与网络引擎（Google、Bing 等）上的关键字和图像搜索结果以及抓取的 Flickr 数据相结合。介绍了不同算法在检测存在和正确标记现象方面的能力，以及未来改进它们的一些可能策略。
天鹅罐头河口水质监测项目
上天鹅河口（Sandbr到Pol）：上天鹅的河口是Sandbr和Brackish从Kin到Pol的盐水。水是氧化或充氧的，除了Sandbr，KMO，Mulb，Reg，Reg，JBC和POL的底部水，其氧气和低氧不良。叶绿素荧光在Sandbr，KMO，WMP和Reg的地表水中中等。采样时的水温范围为28.3至31.3°C。
天鹅罐头河口水质监测项目
下罐头河（Ken至Ell）：下罐头河是新鲜的，但是由于肯特·圣威尔周围的盐水在2025年1月23日和24日在肯特·圣威尔周围的侵入。水是氧化或充氧的，除了ken和BAC的底部水域低的氧气。叶绿素荧光在KEN的底部水中是极端的。采样时的水温范围为25.3至28.1°C。
基于物联网的自动水质监测与纠正...
收到日期 2020 年 6 月 13 日，修订日期 2020 年 8 月 4 日，接受日期 2020 年 9 月 29 日，发布日期 2021 年 4 月 21 日摘要：在水产养殖业中，鱼的生长缓慢和渔业中的鱼死亡是每个养鱼户遇到的问题。水质是一个关键因素，在养殖任何水生生物时都必须进行监测；然而，大多数养鱼户并不考虑这一点，因为水质检测和水传感器成本高且不方便用户使用。为了解决这个问题，我们创建了一个物联网连接的模块化设备，该设备将协助当地养鱼户通过他们的智能手机使用我们的应用程序进行实时监控和设置设备以及数据存储。模块化设备由不同的水传感器组成，例如 pH、水位、温度、溶解氧、总溶解固体、氧化还原电位和浊度。这些传感器与不同的执行器（如曝气器、水过滤器、蠕动泵、水泵、喂鱼器和加热器）一起，将有助于监测和纠正水环境中的异常情况。将提出的模块化设备读数与渔业和水产资源局-国家内陆渔业技术中心 (BFAR-NIFTC) 万用表进行了比较。它们的读数之间的百分比差异低于 2%，在可接受的范围内。关键词：水产养殖、模块化、物联网、氧化还原电位、浊度、网关、LoRaWAN
机器学习和AI驱动的水质监测和处理
摘要。本研究研究了在监测和升级水质中，机器学习（ML）和人工智能（AI）组合的最新利用，这已成为环境管理的重要组成部分。在本文中，对现代方法以及人工智能（AI）和机器学习（ML）算法的最新进展进行了彻底的研究，这些算法已大大提高了水质跟踪系统的精确性和有效性。该研究分析了这些创新与水处理方法的整合，与传统技术相比，它们以更有效地识别和减少污染物的能力集中。本文研究了一系列案例研究，其中使用了人工智能（AI）能力的设备，展示了评估水质和提高治疗效率水平的重大发展。本研究还分析了该特定领域内人工智能（AI）和机器学习（ML）的各种问题和潜在的未来发展。这些挑战涵盖了可扩展性，数据安全性以及跨学科协作的重要性。本文对AI和ML技术对水质管理的影响进行了全面分析，这表明了它们将当前实践转化为更高的可持续性和效率的潜力。
天鹅罐头河口水质监测项目
罐头河口（scb2 to casmid）：罐头河口是scb2和riv之间的盐水，在卡斯米德（Casmid）的盐水上是盐水。水是氧化或充氧的，除了RIV的底部水在Casmid时含量低和缺氧。叶绿素荧光在Casmid的地表水中中度为中等。抽水时的水温范围为25.6至30.4°C。
公民科学数字创新助力发展中国家水质监测
本系列出版物记录了 IWMI 研究人员的工作和思想，以及研究所科学管理层认为值得记录的知识。本系列将确保记录和引用研究所研究工作中收集或准备的科学数据和其他信息。工作文件可以包括项目报告、案例研究、会议或研讨会论文集、讨论文件或研究进展报告、特定国家的研究报告、专著等。工作文件可以由 IWMI 和合作组织共同出版。虽然大多数报告都是由 IWMI 员工及其合作者发布的，但我们欢迎其他人的贡献。每份报告均由 IWMI 员工内部审查。报告以纸质版和电子版（www.iwmi.org）的形式发布和分发，在可能的情况下，所有数据和分析都将作为单独的可下载文件提供。报告可以自由复制并引用，但需注明出处。
明尼苏达州 2021 年至 2031 年水质监测战略
流域方法涉及一次性密集监测主要流域内的溪流和湖泊，以便：确定这些水资源的整体健康状况，识别受损水域，并识别需要额外保护以防止受损的水域。然后在受损的子流域进行后续监测，以确定造成损害的原因（即影响生物群落的“压力源”）并开始识别污染源和优先管理区。然后为流域编写流域恢复和保护策略 (WRAPS) 和总最大日负荷 (TMDL) 研究。这些反过来有助于通过“一个流域一个计划”流程和其他努力指导当地和州的恢复和保护规划和实施。监管活动在整个过程中持续进行，并根据需要进行调整以实现清洁水目标。
针对水生病原体的 THz 检测优化 PCF 架构：增强水质监测
水生细菌对人体健康构成严重危害，因此需要一种精确的检测方法来识别它们。一种考虑到水生细菌危害的光子晶体光纤传感器已被提出，并且其在 THz 范围内的光学特性已被定量评估。PCF 传感器的设计和检查是在使用“有限元法”(FEM) 方法的程序 Comsol Multiphysics 中计算的。在 3.2 THz 工作频率下，所提出的传感器在所有测试情况下的表现都优于其他传感器，对霍乱弧菌的灵敏度高达 96.78%，对大肠杆菌的灵敏度高达 97.54%，对炭疽芽孢杆菌的灵敏度高达 97.40%。它还具有非常低的 CL，对于霍乱弧菌为 2.095 × 10 −13 dB/cm，对于大肠杆菌为 4.411 × 10 −11 dB/cm，对于炭疽芽孢杆菌为 1.355 × 10 −11 dB/ cm。现有架构有可能高效且可扩展地生产传感器，为商业应用打开大门。创新在于优化结构参数，以提高光纤对细菌存在的敏感性，从而改善太赫兹波和细菌细胞之间的相互作用。它针对细菌大分子吸收峰来提高灵敏度。局部场增强可能来自优化，它将 THz 振动集中在细菌相互作用更多的地方。通过改善散射，结构改变可以帮助通过细菌特征性的散射模式识别细菌。这些改进提高了传感器对痕量细菌的检测。这些因素结合起来可提高传感器对水生细菌的检测能力。在水环境中，这将带来更精确、更高效的检测，有助于实时监测细菌污染。这些发展可能会对公共卫生和水质控制产生重大影响。
基于物联网的水下机器人技术用于水产养殖中的水质监测：调查
水质对于依赖海洋资源的海洋生态系统，人类福祉和经济体的健康至关重要。尤其是关于核污染的挑战，诸如Tritium of tritium的同位素是杰出威胁[19，21]。本文调查了水下机器人系统的新兴应用，并由物联网（IoT）技术的基础，在水产养殖中。重点是它们进行连续水质监测的潜力，在促进与研究人员的富裕数据相互作用的同时，采用可持续检测方法。近年来，人们见证了通常称为自动水下车辆（AUV）的水下机器人的激增[23，13]，重新操作的车辆（ROVS）[1] [1]，当在水面上，在水面，Au au自主的表面车辆（ASVS）（ASVS）[24] [24] [24] - 进行水质评估。配备了一系列传感器，这些不足的机器人具有监视各种环境（无论是海洋，河流还是湖泊）的水质指标的能力。