XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System水质监测
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。
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。
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。
水产养殖水质监测的技术进步：简短
引言水产养殖是世界上增长最快的食品生产领域。它已经提供了全球所有鱼类的50％，预计到2030年将成为鱼类的主要来源。目前，印度在水产养殖中仅次于中国第二名，而在渔业生产中，这是第三名。在2014年，该国的估计鱼类产量约为488万吨，其全国GDP为1.07％，农业GDP为5.30％（Ayyappan，2014； Dubey等，2018； Ngasotter等，2020）。另一方面，根据国家渔业政策（2020年）的报告，估计印度的总渔业潜力为2231万吨，对整个国家GDP贡献了1.07％。尽管增长了，但一些问题，例如疾病，低产量，高投入成本和环境挑战正在影响水产养殖（国家渔业政策，2020年）。水质决定水产养殖项目是否会成功还是失败，因为鱼类的所有活动都完全依赖于它，因为它们需要呼吸，喂养，成长，
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。
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。
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。
多域，自主测量浮标，作为水质监测的元素和河流和水库中的预警系统
摘要：本文介绍了一个新颖，创新的开放多域平台，用于预警，以防止水库和水库中的不良事件，该平台可以测量温度，pH，氧化还原，电导率，浊度，叶绿素和植物蛋白。这些参数是蓝细菌开花的关键指标。此平台允许对湖泊和河流上重要位置的远程和分布式监视。电台的设计使两个有线传感器都可以直接连接到站点，并从与车站建筑物通信的本地分散测量点进行了无线数据收集。数据聚合系统是开放的，并且该站的技术解决方案是通用的，这意味着它可以使用不同的化学和生物学参数使用不同的传感器，例如，从市场和行业标准来看，例如《水框架指令》。该平台还具有内置的机器学习和数据分析机制，可以优化实现所需数据获取水平所需的电台数量。传感器分散和站自主权确保测量的灵活性和可扩展性。关键词：水体，水化学和生态状况，蓝细菌的开花，测量平台
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。