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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 CRISPR/Cas12a 的生物传感器用于环境监测和诊断
污染物（例如核酸或有毒小分子）威胁着人类健康和环境。精确且高度灵敏地识别此类污染物对于保障食品安全、促进诊断和监测环境条件等各个领域都至关重要。传统方法包括光谱复制、色谱分析、测序和宏基因组学，在检测过程中发挥着关键作用。然而，这些方法在灵敏度、特异性和可移植性方面遇到了反复出现的挑战。本综述重点介绍具有突破性的基于 CRISPR/Cas 的生物传感器。这些生物传感器利用 CRISPR/Cas 系统的惊人精度和可编程性来识别特定目标。在这里，我们全面评估了实现特定和准确检测的基本机制，涵盖从向导 RNA 设计到优化侧裂解活性等主题。CRISPR/Cas12a 生物传感器的多功能性通过其多种应用变得显而易见。这些应用包括医疗诊断、食品安全和环境监测。从传统检测方法到生物传感器，再到 CRISPR/Cas 生物传感器的转变，代表了多种污染物检测领域的一个重要里程碑。通过结合分子生物学、纳米技术和生物信息学，这些生物传感器有可能重塑水安全、诊断和环境监测的格局。CRIPSR-Cas 诊断是一项变革性技术，为环境和人类生活更安全、更健康的未来铺平了道路。
基于社区的环境监测简介：
尽管在保护政策和实践中越来越重视使IPS＆LCS参与保护和可持续使用计划，并且尽管认识到需要在经常出现的西方和土著价值观和优先事项和专注于维护人们的权利之间找到更深层次的共同点，但通常不反映现实的现实，并没有反映这些愿望。为了解决这一差距，IPS＆LCS可能希望监视其生物多样性并寻求技术支持，并以对他们有用的方式进行报告，并且与外部保护方法一致。没有外部支持，有些人可能很难将本地收集的监控数据输入到生物多样性状态的国家和国际指标中，要么是因为这样做的途径尚不清楚，因此收集到的数据不适合稳定，或者因为它们不符合外部保护参与者的优先级或方法。
环境监测 (EM) 系统更新
• DoD 用于后 DMSP 全球电光/红外成像仪数据收集的材料解决方案（SBEM 差距 #1 – 云表征和 #2 – 剧院气象图像） • 扩散/分布式架构的探路者 • 多球、低地球轨道 (LEO)、太阳同步极地 • 由行业合作伙伴全资拥有/运营 • 初始原型奖 – 2020 年 5 月/6 月完成 • Orion Space Systems（纯技术演示）– 2024 年 3 月发射 • 通用原子公司（Ops Demo Inc 1）– 发射 ~2025；ops 剩余过渡 • 作战能力 NLT 2025，预计扩散将继续扩大能力到 ~2030 年代 • Inc 1 后的记录计划战略正在制定中
使用自动化系统评估环境监测板检查的新标准化方法。
传统上，由于人工解读、微生物形态（形状、群集等）的不可预测性以及人眼的自然检测限，单个操作员容易在同一块培养皿上计数出不同数量的微生物。1 必须定义一个标准化的 CFU 计数来评估当前方法的性能。为了获得这个黄金标准，我们开发了一种方法来使用从培养开始捕获的所有图像生成的数据来校正实际操作员计数。我们将其定义为“参考传统计数”。
对机器人环境监测的决策理论方法的调查
环境监测是一个至关重要的领域，包括各种应用，包括海洋探索，野生动植物保护，生态系统评估和空气质量监测。从无法访问的位置和充满挑战的环境中收集准确，及时的数据是理解和解决环境问题的问题。机器人通过在前所未有的时空尺度上启用数据收集来提供有希望的解决方案。然而，仅依靠远程运行是不实际的，并限制了环境监测工作的效率和有效性。自主权在解锁机器人的全部潜力中起着关键作用，使其可以在复杂的环境中独立和聪明地操作。这项调查重点介绍了澳大利亚环境监测机器人中的高级决策问题。高水平的决策涉及战略计划和协调以优化数据收集。解决这些挑战使机器人可以在各种环境监测应用程序中自主浏览，探索和收集科学数据。尽管自动环境观察具有潜在的好处，但仍必须克服一些研究挑战。第一个挑战
检测环境监测培养基中的小事件的自动化EM Petri菜肴的功能与< / div>中的Visual相比
USP第章<1116> 1将环境监控（EM）描述为确保无菌处理区域以足够的控制水平保留的关键要素。制造的药物的质量与维持非常低的微生物污染水平的能力直接相关。唯一理解和遵循这些关键清洁室污染演变的技术是使用特定培养基，可以恢复环境菌群。通常，培养皿用于控制空气和表面，并培养分类区域中发现的潜在微生物。在适当的孵化（温度和时间）之后，板板检查的普通实践是列举离散菌落形成单位（CFU）的。然后，微生物应生长成不同的宏观菌落。宏观量表描述了一个人可以直接感知的事物，而无需放大设备的支持。这意味着直接观察培养皿的操作员应用肉眼来区分微型植物的存在。但是，有资格的宏观对象的限制是什么？，我们可以在哪个级别上准确考虑检测？为了回答这些问题，本研究提出了一种评估手动阅读性能的标准化方法。
NOAA 低地球轨道环境监测更新...
管理（火灾、洪水等）以及了解全球气候变化的影响。 – 提供一套全面的全球地球观测数据 – 为最多的地球科学产品和应用做出贡献 • 低地球轨道卫星对数值天气预报 (NWP) 模型影响最大，
亚太疫苗获取机制下新冠疫苗支持项目：环境监测报告（2022 年 7 月至 12 月）
ADB – 亚洲开发银行 AEFI – 免疫接种不良事件 CMS – 投诉管理系统 ESMP – 环境和社会管理计划 EIA – 环境影响分析 EPA – 环境保护法 EH – 环境健康 EPI – 免疫扩大计划 FPs – 联络人 FDI 联邦免疫局 GRM – 申诉解决机制 HWMR – 医院废物管理规则 HCWM – 医疗废物管理 HWMCs – 医院废物管理委员会 HCWMP – 医疗废物管理计划 IEE – 初步环境检查 ILR – 内衬冰箱 MO – 医务官 MS – 医务主管 NPC – 国家项目协调员 NPM – 国家项目经理 NEQs – 国家环境质量标准 SMO – 高级医务主管 SDDs – 太阳能直接驱动器
利用遥感数据进行荒漠化环境监测
摘要。本研究的意义在于土地荒漠化问题的重要性，包括在为各个国家和整个地理区域提供自然资源的系统中，以及使用现代地形遥感方法有效解决荒漠化地区生态监测问题。本研究的目的是调查地形遥感数据，以评估该方法在解决所考虑地区地形荒漠化生态监测问题方面实际应用的有效性。本研究方法论的基础是结合系统分析遥感技术在不同地理区域应用的各个方面，分析土地荒漠化生态监测问题，这些问题在农业和工业部门面临的实际任务执行中发挥着重要作用，这些地区在农业和工业部门的活动中具有重要的实际意义。研究过程中获得的主要结果是使用卫星设备获得的陆地表面监测数据，展示了表面荒漠化阶段的顺序，并清楚地说明了应用表面遥感技术的可能性及其后续应用的前景。本研究的结果和结论对于开发对任何国家的经济和工业运行具有战略意义的地区的遥感技术的有效应用方法具有相当大的应用价值。这些技术对于从事开发用于评估上述地区生态荒漠化程度的现代遥感技术实际应用方法的设计办公室和研究机构的员工也具有很大的兴趣