P+F洗车机传感器在此，推荐一款抗硅蒸汽中毒的天然气传感器TGS2611-E00。该传感器采用了独特的过滤罩，能够将大分子气体，如酒精、芳香烃、醇类、酯类、丙烷、丁烷等阻挡，大大提高了对天然气的选择性，适用于厨房等复杂环境，很好地消除了其他气体干扰，同时具有良好的抗硅蒸汽中毒功能，完全符合新国标的技术要求。
（P+F 超声波传感器 UC4000-30GM-IUR2-V15）
参数化接口，用于通过服务程序 ULTRA 3000 根据具体应用调整传感器设置,模拟电流和电压输出,同步选项,可调声功率和灵敏度,温度补偿
感应范围 : 200 ... 4000 mm 调整范围 : 240 ... 4000 mm 死区 : 0 ... 200 mm 标准目标板 : 100 mm x 100 mm 换能器频率 : 大约 85 kHz 响应延迟 : 最短 145 ms
440 ms，出厂设置 绿色 LED : 常亮：通电
闪烁：待机模式或程序功能检测到物体 黄色 LED 1 : 常亮：物体在评估范围内
闪烁：程序功能 黄色 LED 2 : 常亮：在检测范围内有物体时
闪烁：程序功能 红色 LED : 常亮：温度/编程插头未连接
闪烁：发生故障或编程功能没有检测到物体 温度/示教连接器 : 温度补偿 ， 评估范围编程 ， 输出功能设置 工作电压 : 10 ... 30 V DC ，纹波 10 %SS 功耗 : ≤ 900 mW 可用前的时间延迟 : ≤ 500 ms 接口类型 : RS 232， 9600 Bit/s ， 无奇偶校验，8 个数据位，1 个停止位 同步 : 双向
0 电平 -UB...+1 V
1 电平：+4 V...+UB
输入阻抗：> 12 KOhm
同步脉冲：≥ 100 µs，同步脉冲间歇时间：≥ 2 ms 同步频率 : 输出类型 : 1 路电流输出 4 ...20 mA
1 路电压输出 0 ...10 V 分辨率 : 评估范围 [mm]/4000，但是 ≥ 0,35 mm 特性曲线的偏差 : ≤ 0,2 % 满量程值 重复精度 : ≤ 0,1 % 满量程值 负载阻抗 : 电流输出： ≤ 500 Ohm
电压输出： ≥ 1000 Ohm 温度影响 : ≤ 2 满量程值的 %（带温度补偿）
≤ 0.2%/K（无温度补偿） 符合标准 : UL 认证 : cULus 认证，一般用途 CSA 认证 : 通过 cCSAus 认证，一般用途 CCC 认证 : 额定电压 ≤ 36 V 时，产品不需要 CCC 认证/标记 环境温度 : -25 ... 70 °C (-13 ... 158 °F) 存储温度 : -40 ... 85 °C (-40 ... 185 °F) 连接类型 : 连接器插头 M12 x 1 ， 5 针 防护等级 : IP65 材料 : 质量 : 210 g 输出 : 评估极限 A1： 500 mm
评估极限 A2： 4000 mm
上升斜坡
潍坊洗车机传感器速锐得科技根据10年汽车CAN总线经验及对传感器、汽车电子的了解，开发了一款YD-100重型柴油车车载烟度计，采用光透射法的激光光纤传感器，对重型柴油车尾气中的颗粒物浓度进行检测。当汽车尾气通过探测探头时，激光会被阻挡，光电或光线探头会将此记录记录下来，通过在线监控终端的4G网络传输到环保排放系统平台。
原装洗车机传感器之前LCD屏的薄膜会遮挡住光学传感器的视线，使其无法看到你的指纹，但3M新薄膜可以阻挡97%的可见光光谱，同时在红外线中也是透明的，可以让红外线光学传感器读取你的指纹。这套系统可用于平板电脑、笔记本电脑和其他液晶设备，应该会给更多经济实惠的设备带来内嵌式指纹识别器。
P+F洗车机传感器家电市场主要包括各类生活家电、厨房家电、健康护理家电、白电（冰箱/空调/洗衣机）、黑电（电视/智慧显示屏）等。电源管理芯片主要负责将源电压和电流转换为可由智能模块如微处理器、传感器等负载使用的电源，因此，搭载智能模块的生活家电、厨房家电、健康护理家电均需要使用多颗不同类型的电源管理芯片。无论是小家电还是白电，配备网络交互、智能语音控制功能以实现更便捷的操控体验，将各类传感器集成实现更智能运转控制，这使得家电智能化成为不可阻挡的行业发展趋势。据全国家用电器工业信息中心数据显示，2021年上半年家电中高端产品在线上和线下市场的销售额均进一步提高，电源管理芯片受益于家电智能化、全屋定制化，未来发展空间还会持续扩大。
潍坊洗车机传感器技术改进后，在背面照 度技术BSI（FRONT-SIDE ILLUMINATED）的结构下，金属（铝，铜）区转移到光电二极管（PD） 的背面，意味着经拜尔阵列滤镜收集的光线不再众多金属连线阻挡，光线得以直接进入光电二极管；BSI不仅可大幅度提高信噪比，且可配合更复杂、更大规模电路来提升传感器读取速度。
原装洗车机传感器4高层次的解释这一节将探讨CTM如何可能经历一般与意识相关的各种现象。作者相信从模型中得出的解释，提供了对意识体验如何产生或者可能如何产生的高层次理解，这些解释与心理学和神经科学文献达成了高度一致。4.1.盲视在下文的例子中，盲视说明了有意识和无意识意识之间的区别。在盲视中，人不会有意识地看到外部世界。当被要求在一个杂乱的房间里拿东西时，实验参与者会有一种典型的反应：“我看不到东西在哪儿。”但如果谨慎对待这个要求，实验参与者还是能熟练完成这个任务的。这中间发生了什么？在CTM中，视觉输入直接从视觉传感器到处理视觉输入的LTM处理器的一个子集。然而，在盲视的CTM中，由于某种故障，也许是上行树的断裂，或者是视觉处理器无法有竞争性地输入块的信息，这些信息无法上传到 STM，因此也就无法得到全局广播。由于这个原因，CTM不会有意识地意识到自己能看到。然而，信息仍然可以通过链接在（无意识的）处理器之间进行交流。因此，视觉处理器收到的视觉信息可以通过链接发送到控制腿部执行器的行走处理器。4.2. 无意盲视当一个人未能察觉到明明就在眼前的视觉刺激时，就会出现无意盲视。无意盲视是“当注意力集中在其他任务上时，没有注意到一些意外的东西的存在”。例如，在著名的选择性注意测试中，实验者向观众播放影片「看不见的大猩猩」，并要求观众“数出穿白衬衫的球员的传球次数”。几乎所有的观众都给出了接近正确的数字，但当被问及“你看到大猩猩了吗？”时，他们却呆若木鸡。这到底是怎么回事？假设CTM正在观看大猩猩的影片。关于白衬衫球员的输入查询获得了STM的访问权，然后立即广播给所有LTM处理器。为了执行这个任务，CTM的视觉处理器给白衬衫要点分配了高密度（intensity），而给任何黑色的东西分配了非常低的密度，因此有“大猩猩”图案的块状物要点很少有机会进入STM。CTM并没有有意识地看到这个大猩猩。CTM对无意盲视的解释是：对要点给予不同的密度，对不相关的要点给予较低的密度，那么得到较高密度的块会有更大的竞争优势。根据参考文献中进行的模拟，在某些“点燃”状态下，“自发活动可以阻止外部感觉处理”。他们把这种阻断与无意盲视的原因联系起来。在我们看来，阻断人脑对黑色物体的“感觉处理”，大致相当于CTM大幅降低了块中黑色要点的密度，从而降低了这些块进入STM的机会。CTM中不同密度的影响也符合理论上的含义，即人类的无意盲视“可以作为不相关信息的过滤器，可能过滤掉意外事件”。4.3. 变化盲视当人不能注意到图片或场景中的巨大变化时，就会出现变化盲视，它是“未能注意到某些东西从一个时刻到另一个时刻的变化”。一个颇具启发性的例子是侦探视频。一名侦探进入了谋杀现场，并说“显然，这个房间里有人谋杀了斯迈思爵士”，并立即依次审问每个嫌疑人。女仆称：“我在主卧室里擦拭铜器。”管家说：“我在给老爷的烤饼涂黄油。”而斯迈思夫人说：“我在盆景棚里种牵牛花。”这些信息足以让聪明的侦探当场破解谋杀案。然而，为什么我们没有注意到开头的屏幕截图和结尾之间有许多不协调的场景变形？从CTM的角度来看，在观看“侦探”视频时，CTM有形成整体的印象，但没有注意到风衣、花、画等被其他东西取代后所发生的变化，这是因为以下原因：1）拍摄过程中，导演巧妙安排了整个场景乃至于单个人物的变化，去除了深色风衣变成白色风衣、熊变成盔甲、擀面杖变成烛台、死者换了衣服并抬起了腿等等变化的过渡。视频输入从未向CTM的视觉处理器发出信号，表明“场景”已被修改。2）重要的是，同样的要点对开头和结尾的场景都有同样的描述：“一座豪宅的客厅，里面有侦探、管家、女仆、其他人，还有一个地板上的死者。”在这些条件下，CTM就出现了变化盲视。同样，CTM 的解释与关于人类变化盲视的文献一致。鉴于变化检测需要充分表示变化前和变化后的场景以及比较，任何影响表示的丰富性或比较表示的倾向的任务特征都应该影响检测。变化对象的语义重要性似乎对受试者关注并因此注意到变化的可能性有最大影响。4.4 错觉，不注意的盲目性和变化的盲目性可能被认为是幻觉的例子根据定义，CTM是有意识地意识到从STM广播的块中的要点的。（这些要点从LTM处理器到达STM。LTM处理器是通过输入映射从传感器得到，或者通过链接从其他LTM处理器得到，或者通过广播从STM处得到这些要点的）。要点储存在LTM记忆中的原因很多，其中一个原因是为处理器提供高层次的故事，如梦中发生的故事。在CTM中，意识流是STM播放的要点序列。每个时刻的每个视觉要点都给CTM一种感觉，即它看到了眼前的整个场景，尽管它最多只看到场景的一小部分。整体的错觉有几种解释，其中最主要的是，一个多模态的脑语要点可以描述一个极其复杂的场景，比如“我站在一个包含小溪、小路、小桥和树木的日本风格花园前”。这个要点是否包括了iPhone相机拍摄的1200万像素照片中的细节（就像它感觉我们看到了一样）？整体的幻觉是要点中高度暗示性（简洁）信息的结果。CTM像变魔术一样变出了这个场景。Keith Frankish 称这是意识的幻觉主义理论。4.5. 梦的创造梦是最终的幻觉。有些人声称不做梦，但大多数人都是做梦的。梦可能是视觉的、听觉的、触觉的，等等。梦往往与情感过程有关，可以表达巨大的痛苦和恐惧（噩梦）或巨大的快乐（如飞行梦）。一个人可以感觉到腿部的残缺不全的疼痛，醒来后却发现疼痛完全是虚幻的，根本没有疼痛，一个人也可以睡着时脸朝下，醒来时脸朝上。在CTM中，一个内置的睡眠处理器（Sleep processor）跟踪时间、习惯、日/夜等，并有内部算法来监测睡眠的需要。如果睡眠处理器确定需要睡眠，它就会通过提高自己的块的密度，让块能够进入STM，并将其他块阻挡在STM外。这与降低其他LTM处理器的块的密度的效果大致相同。这个处理器还阻止或大大降低各种输入（所看和所听）的密度，并阻止激活输出的信号（如四肢收到的信号）。这就是睡眠状态。睡眠处理器不断监测睡眠的需要，并随着这种需要的减少，按比例减少自己的块的密度。这最终允许梦的要点（以块为单位）达到STM。这就是梦的状态。最后，当睡眠处理器降低其对输入和输出的限制时，CTM就会醒来。在人类中，非快速眼动睡眠和快速眼动睡眠在觉醒前可以交替进行几次。当CTM处于梦境状态时，一个创造梦境的处理器（Dream Creator）便开始活动（也就是说，这个处理器开始将它的块送入STM）。这些块中的要点包含思想的内核（通常基于早期CTM的活动、关注、想象）。当这些块被广播时，所有的处理器，包括那些在意识感觉中起关键作用的处理器，都会收到这些广播并竞相作出反应。这使CTM在梦境中具有与清醒时相同的活着的感觉。造梦处理器和其他处理器轮流来回互动。造梦处理器和处理器之间的对话——来回的互动——是构成梦想的要点序列、这个序列就是梦的意识流。梦实质上是将这一序列的块拼接起来，产生一个梦的意识流（内在电影），1）看到、听到和感觉到梦中的世界，2）影响梦中世界出现的东西。这样一个（互动的）内心电影显示一系列的感觉输入（图像、气味和声音），并产生一系列的行动。当CTM处于睡眠状态但不做梦时，大多数处理器不能将它们的块送入STM，巨大噪音检测器和睡眠处理器本身是例外。睡眠处理器在STM中的块会阻止大多数其他处理器的块到达STM。根据设计，睡眠处理器持有一个空的要点，所以CTM没有意识或几乎没有意识。在CTM离开睡眠状态进入梦境后，一部分LTM处理器，如内视处理器，可以将它们的块送入STM。因此，在做梦时，CTM是有意识的，可以生动地体验事件。正如第3节所讨论的，关键的处理器，如内在言语、内在视觉、内在感觉和世界模型的处理器，在产生CTM的意识感觉方面起着特殊作用。当CTM做梦时，这些处理器也发挥类似的作用。下面是一些说明处理器如何为CTM造梦的例子：内在语音处理器从STM广播的多模态图形中提取内在语音，并将该语音发送到接收外部语音的同一处理器。这个过程使梦中的语言听起来像外部语言。内在视觉和内在感觉处理器以类似的方式帮助创造梦境。梦境展示了脑语要点的力量。CTM 在梦中看到的、听到的、感觉到的和做的，必然是由能够回忆、修改和向STM的竞争提交创作的处理器编造的。这些编造是现实的，因为它们使用的是清醒时产生的同样的要点。因此，即使 CTM 完全脱离了外部输入，梦也会产生现实世界的感觉。因此，梦可以显得如此逼真，以至于CTM可能变得难以区分梦境和现实（但是人类较难记住梦境，所以这个问题在人类中就可以避免）。已有的文献证明，一个人看到一张脸后，无论是从记忆中找回这张脸，还是当这张脸出现在梦中，都会出现同样的神经活动模式。文献还指出，在快速眼动睡眠中，当人有运动的感觉时，梦中运动皮层的激活与清醒时的激活是一样的。世界模型处理器预测CTM的行为将在其（内部和外部）世界中产生的影响。它从这些行动在其世界模型中的效果来做这件事。造梦处理器可以使用这个相同的预测机器来创造梦。梦也使CTM能够在未知和可能的危险情况下测试自己。在人类和CTM中，梦都可以成为实验各种可能解决方案的实验室。然而，与清醒时的意识不同，由于CTM在其世界模型处理器中的“一致性检查器”没有得到来自环境的输入，不一致的情况在梦中比清醒时更容易发生而不被注意。因此，CTM可以在梦中飞行。Zadra和 Stickgold 断言，在人类中，“梦境并不完全重现记忆。梦创造了一种叙述，其要点与最近的一些记忆相同，并可能有相同的标题。”他们指出，“快速眼动睡眠提供了一种大脑状态，在这种状态下，弱的和意外的联想比正常的强联想更强烈地被激活，这解释了快速眼动睡眠是怎么帮助去寻找一些弱相关的遥远的联想，也许解释了我们快速眼动睡眠期的梦为什么那么奇怪。”4.6.自由意志自由意志的问题是古老的，早在公元前一世纪就出现在 Lucretius（De Rerum Natura）。“如果所有的运动总是相互联系的，新的产生于旧的，有一个确定的顺序——如果原子从来没有转向从而产生一些新的运动，打破命运的束缚，永恒的因果顺序——那么整个地球上的生物所拥有的自由意志的来源是什么呢？”Samuel Johnson博士在1709年至1784年之间的观察捕捉到了自由意志的悖论：“所有的理论都反对意志的自由，而所有的经验都支持意志的自由。”Stanislas Dehaen 则发出了当代的声音：“我们的大脑状态显然不是无因的，也不能逃脱物理学定律——没有什么可以逃脱。但是，只要我们的决定是基于有意识的思考，自主地进行，没有任何障碍，在承诺采取某项行动之前仔细权衡利弊，就是真正的自由。当这种情况发生时，我们说的自愿决定是正确。当然，即使它最终是由我们的基因和环境造成的。”本文作者在 Dehaene 的基础上补充说，计算需要时间。为了做出决定，CTM在需要时间的评估中对其备选方案进行评估，在这段时间里，CTM是自由的，事实上可以感觉到自由，选择它认为（或者说计算出的）最好的一个结果。因此，理论计算机的观点影响了我们对自由意志的定义。自由意志是计算不同行动路线的后果的自由——或在可用资源（时间、空间、计算能力和信息）范围内尽可能多地计算这些后果——并从中选择最适合自己目标的行动路线。这个定义同时包含了预测性动态（计算不同行动方案的后果）和资源限制（时间、空间、计算能力和信息）。例如，如一个 CTM 被要求在国际象棋游戏中扮演一个特定的位置。不同的处理器建议不同的棋步。CTM的主要下棋处理器（假设存在这样的处理器，或者可以说是一个对游戏有“高层次”看法的处理器）通过在STM中广播一个块来表示，它认识到它有一个可以选择的棋步，并且它认为值得仔细研究每一步的后果。在这一点上，面对可能的棋步选择，但尚未评估这些棋步的后果，CTM可以在时间限制内自由选择它认为最好的棋步。CTM会不会觉得自己有自由意志？1）当考虑到CTM会询问自己 “我应该做什么动作？”的时刻，意味着这个问题已经上升到STM阶段，并通过广播到达LTM处理器端的观众处。作为回应，一些观众会向活动提出自己的建议，而竞争的获胜者则可以登上舞台得到广播。因为要点很短，因此像一些比较简要的广播也可以得到合理地阐明。2）出现在STM并向LTM全局广播的持续性反复的评论、命令、问题、建议和答案，使CTM对其控制有了认知。当CTM被问及它是如何产生一个具体建议的（即，在提出那个建议的过程中它进行了哪些思考），它的处理器将能够阐明达到这个阶段的一部分对话（尽管短期内也许不会超过这个阶段）。3）许多LTM处理器通过竞争来产生CTM的最终决定，但CTM只是有意识地知道进入STM的是什么，而非将所有内容都提交到竞争当中。此外，CTM中绝大部分、即其中大部分的处理器，并不知道处理器间（通过链接）的无意识交谈。就CTM而言， 当有意识地忽视决策出现的过程足够多时，以至于这个决策有时像是凭空得来的。即便如此，尽管CTM无法有意识地知道其建议如何被采纳，除了STM所传播的高层级内容外，它知道建议是来自其内部自身的。对于CTM提出的建议理应得到赞扬（毕竟，它们确实来自CTM内部），并且可以用高层次叙述来解释一些内容，至于无法解释的部分，它可以说“我不知道”或是“我不记得”。正是有了那些经过选择的知识（CTM对选择有了解、也有不理解之处），CTM才生成了自由意识的感觉。不管确定性与否，这种经验上的感觉是自由意志的一种。随机性对于这种自由意志感觉的解释有多重要？要注意的是，在CTM中，上述解释并不需要运用到量子物理学。唯一的随机性是在向上树竞争中的coin-flip神经元，以及处理器在其概率算法中使用的任何随机性。此外，可以证明的是，上述关于自由意志感觉的论证仍然适用于完全确定的CTM（例如，使用伪随机性的CTM）。由此可见（可以预见这将引起一场激烈的争论），即使在一个完全确定的世界中，CTM也会感觉到它有自由意志。
菲里·努格罗荷表示：“在那种情况下，没有东西可以阻挡我们。我们希望发现纳米颗粒与塑料的终极组合，理解它们如何在一起工作，以及是什么让传感器变得如此快。我们的努力工作取得了成果。就在数月之内，我们达到了要求的响应时间，以及从理论上理解了促使传感器变快的原因。”
多尺度螺旋结构用于超弹性可拉伸导线及应变传感器随着柔性电子技术的发展，微电子设备正在摆脱可穿戴、可连接或可集成的电子设备向我们走来的冰冷、僵硬、沉重的印象，并将在未来形成一种不可阻挡的趋势来改变我们的日常生活。柔性可穿戴电子器件具有重量轻、变形能力强、易集成于穿戴衣物等特点，在医疗、健康、人机交互、软体机器人等方面有着广阔的应用前景。提高各种导体和传感器的变形能力，同时保证其优异的电学性能，一直是该领域前沿研究的焦点问题。
这样的新型作战单位，在战场上通过先进的侦察平台、传感器系统，牢牢掌握战场上的各种变化和情况，并以“分、秒”为单位实时、快速地做出指挥决策响应，并迅速传达到执行机构，用精准的火力快速地打击和消灭敌人。可以毫不夸张的说，单兵作战系统列装后，我军的信息化合成作战单位的战斗力又成倍提升。我们的人民解放军正朝着建设世界级军队的方向阔步前进，任何敌人和任何困难都不能阻挡其前进的步伐。
尽管原位监测和遥感技术发展迅速，但仍有一些现象不能被充分监测，且这些原位传感器（如水压力表等）可能会因为严重的洪水过程而损坏，光学遥感系统等可能由于云雾阻挡或者数据采集和处理的时间延迟而失去效力。这些不足可以由VGI来弥补，即许多不同类型的重要数据信息可以由公众自发提供。M.F. Goodchild提出，民众就是自发传感器，不断监测着他们的周边环境并获取信息。与各种物理传感器相比，人类通过自己的感官能够得到更多不同的参数。而且，他们可以自由行动，并拥有本地认知，能够更准确地判读周边的情况，从而补充地理框架数据的不足，提供丰富的细节并实时更新，以更好地把握灾害管理中的一些复杂特性。
