P+F洗车机传感器为探寻高原反应对人体产生的影响并获取一手数据，中科院院士、北京大学环境科学与工程学院院长朱彤和部分科研人员，以自己的身体作为实验对象，佩戴测量血氧、心电监测的传感器，在珠峰登山大本营和绒布冰川之间来回徒步穿梭。 为了获取更多数据，科考分队将追踪在海拔5200米、5800米、6350米、8848米这4个高度活动的人群，开展高海拔缺氧的人体健康效应等科学问题研究。
（P+F 超声波传感器 UC4000-30GM-2EP-IO-V15）
服务和过程数据 IO-link 接口,可通过带 PACTWARE 的 DTM 编程,2 路可编程的开关输出,可选声锥宽度,同步选项,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 : 最小值 : 115 ms
出厂设置： 225 ms 非易失性存储器 : EEPROM 写循环 : 100000 绿色 LED : 常亮：通电
闪烁：待机模式或 IO-Link 通信 黄色 LED 1 : 常亮：物体在评估范围内
闪烁：学习功能，检测到物体 黄色 LED 2 : 常亮：物体在评估范围内
闪烁：学习功能，检测到物体 红色 LED : 红色常亮：错误
红色闪烁：程序功能，未检测到物体 工作电压 : 10 ... 30 V DC ，纹波 10 %SS 空载电流 : ≤ 60 mA 功耗 : ≤ 1 W 可用前的时间延迟 : ≤ 150 ms 接口类型 : IO-Link 协议 : IO-Link V1.0 传输速率 : 非周期性： 典型值 54 Bit/s 循环时间 : 最小 59,2 ms 模式 : COM 2 (38.4 kBaud) 过程数据位宽 : 16 位 SIO 模式支持 : 是 输入/输出类型 : 1 个同步连接，双向 同步频率 : 输出类型 : 2 路推挽式（4 合 1）输出，短路保护，反极性保护 额定工作电流 : 200 mA ，短路/过载保护 电压降 : ≤ 2,5 V 重复精度 : ≤ 0,1 % 满量程值 开关频率 : ≤ 2 Hz 范围迟滞 : 调节后工作范围的 1%（默认设置），可编程 温度影响 : ≤ 1,5 满量程值的 %（带温度补偿）
≤ 0.2%/K（无温度补偿） 符合标准 : EAC 符合性 : TR CU 020/2011
TR CU 037/2016 UL 认证 : cULus 认证，2 类电源 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 外壳直径 : 40 mm 防护等级 : IP67 材料 : 质量 : 95 g 输出 1 : 近开关点： 240 mm
远端开关点： 4000 mm
输出功能： 窗口 模式
输出特性： 常开触点 输出 2 : 近开关点： 500 mm
远端开关点： 2000 mm
输出功能： 窗口 模式
输出特性： 常开触点 光束宽度 : 宽
烟台洗车机传感器美国国家发明家科学院院士Zeev Zalevsky带来的智能生物传感服项目，结合独特的光纤传感技术，基于特殊的光纤传感器和数据处理，在纺织品中织入传感纤维，开发出能集成能测知心率，呼吸率和血流中的脉搏波速度等生命体征传感器的服装系列产品，适用于如老年人、士兵、消防员、孕妇、病患等特殊人群。
原厂洗车机传感器美国国家工程院院士、中国工程院外籍院士黄锷，九三中央科技委副主任、中国传感器与物联网产业联盟常务副理事长郭源生等科研院所专家学者、行业协会学会相关专家做《全息谱理论及脑科学应用前景》《传感器与物联网生态体系建设及应用创新》等主题报告。 在高端访谈环节，来自科研院所、行业协会专家和国内外企业家代表围绕产业政策与营商环境、技术创新与标准体系建设、产业化推进与投融资服务等话题进行前沿性地探讨。
P+F洗车机传感器“现在的天气预报越来越准了。”在集成电路“大师讲堂”第三期，中科院院士、中科院上海技术物理研究所研究员、复旦大学光电研究院院长、华东师范大学教授褚君浩笑着说道，这正是因为气象卫星中的传感器，有着一双不管白昼黑夜，都能看清楚风云气象的“火眼金睛”。
烟台洗车机传感器著名物理化学家江龙祖籍建瓯，1933年出生于上海，1953年毕业于南京大学化学系，1956年至1960年留学苏联。江龙是我国胶体与界面科学研究领域的代表人物之一，对研制航空航天遥感胶片、制备高浓度水煤浆，以及强化采油等项目都作出重要贡献。上世纪八十年代以来，江龙在国内倡导并开展有序分子薄膜及生物分子电子器件的研究，在仿生酶膜、仿视觉光电薄膜、变色泡囊仿生传感器，以及纳米颗粒制备、组装和生物效应等研究中做了大量创造性工作。2001年他当选为中国科学院院士。2004年，江龙曾回到家乡建瓯市小桥镇阳泽村谒祖。
原厂洗车机传感器科学家在原子团簇制备量子传感器方面取得多项重要进展 南京大学固体微结构物理国家重点实验室、人工微结构科学与技术协同创新中心的韩民教授和王广厚院士团队在发展高分辨率、高灵敏度的压力传感技术方面取得了重要进展，相关成果以“An ultrahigh resolution pressure sensor based on percolative metal nanoparticle arrays”为题，发表在2019年9月6日的《自然·通讯》杂志上（Nature Communication 2019, 19, 4024）。该论文的通讯单位为南京大学，第一作者为博士研究生陈敏瑞，通讯作者为南京大学韩民教授，得到了王广厚院士的指导和支持。
据了解，该水稻“无人农场”引进了中国工程院院士、华南农业大学教授罗锡文院士团队的无人农场关键技术，选用国内先进农机装备。在无人农机上安装物联网传感器，提前设定好路线，再利用北斗卫星定位和互联网数据传输，远程实时获取农机的数据。便能实现水稻耕、种、管、收生产环节全覆盖。
1、世界传感器大会召开。本次大会为期三天，由中国科学技术协会、河南省人民政府主办，包括传感器大会、传感器创新大赛等板块。同期举办传感器产业科技成果展，来自全球10个国家170家企业展示新产品新技术。大会包含1个主报告会和10个专题会议，邀请60余位院士、专家、产业界代表从不同角度，对智能传感器发展进行主题演讲。就在开幕式上，郑州高新区、鹤壁等地先后分三批次与企业单位签约项目24个，总投资额84.42亿元。中电科信息、汉威科技、森霸传感等企业分别与叙永县政府、中国石油西南油气田、青岛麦克海博电子等单位达成6项签约项目或合作协议。
数据集发布时间类别专题传感器影像数/对影像大小/像素分辨率/m间隔时长/aSZTAKI[126]20082否航空13952×6401.5-CDD[128]20182否卫星16 000256×2560.03~1-OSCD[141]20182否卫星24600×600102AICD[150]20112否航空500800×6000.5-ABCD[146]20172是航空8506/8444160×160/120×1200.411LEVIR-CD[151]20202是卫星6371024×10240.56WHU-CD[152]20192是航空132 507×15 3540.0754xView2[153]20191+3是卫星22 0681024×10240.3-MtS-WH[111]20179否卫星17200×600017SYSU-CD[154]20212否航空20 000256×2560.57HRSCD[133]20191+5否航空29110 000×10 0000.56、7SECOND[134]20201+6否航空4662512×512--Hi-UCD(arXiv:2011.03247, 2020)20201+9否航空12931024×10240.11、2DSIFN[155]20202否卫星3940512×51225、8、10、15、17S2Looking[156]20212是卫星50001024×10240.5~0.81~3表选项 目前，利用现有公开数据集结合深度学习技术进行高分辨率遥感影像的变化检测虽然取得了明显成效，但是总体来说，在复杂场景中进行变化检测依然存在一些问题。这些数据集除了数据标注的标准不一致、类别不统一外，数据量也不大，且大多数只针对某类地物进行标注，并没有考虑实际需求中多种地物的组合变化。在缺乏广泛的地理场景覆盖、季节与物候、不同传感器的大规模变化检测样本数据集条件下，无法有效支撑遥感变化检测的应用需求。深度学习对海量样本数据依赖性与实际可用数据的匮乏性使得当前基于深度学习方法在大区域、复杂场景下的变化检测任务面临诸多挑战[157]。3 关键问题与发展趋势当前针对变化检测的研究主要集中在机器学习方法，关键研究问题大致可分为数据准备和预处理、机器学习模型设计、遥感影像特性与地学相关知识的应用，以及模型性能优化等多个方面。数据准备和预处理包括针对多传感器、多源、多时相的大规模样本库构建方法、多源数据特征融合等问题。机器学习模型的设计重点关注缺少大规模高精度样本条件下的模型构建问题，可探索的方法包括迁移学习、蒸馏学习及终身学习/增量学习等。此外，由于遥感影像与日常空间获取的数字图像存在巨大差异，在模型中如何顾及和利用遥感影像的特性和相关地学知识(包含已有的地理信息)，是增强模型的稳健性和可用性的重要手段。因此，多时相遥感影像的变化检测研究进展与传感器的发展、相关数据处理技术的进步密切相关。总体而言，该领域的研究呈现出数据-信息-知识的融合增强和方法的综合互补等总体趋势。以下就几何信息和语义信息的变化检测两方面进行分析。几何信息变化检测方面，得益于近年来激光扫描硬件的发展和影像密集匹配技术的突破，几何信息获取的便捷性，进一步推动了利用几何信息进行变化检测的相关研究。虽然不少学者证明了几何信息可以有效提升变化检测的可靠性，但依然存在诸多难题。首先，无论是LiDAR还是密集匹配点云，几何信息获取成本均高于单纯利用遥感影像数据，几何信息变化检测技术普及难度大。其次，需求较大的建筑物等几何信息变化检测对DSM质量、地形滤波技术等要求高，因此变化检测几何精度严重受限于DSM质量、地形滤波结果。此外，深度学习技术多用于影像特征表达，融合几何和光谱等多源信息的端到端几何变化检测研究较少，这也制约了几何信息变化检测的进一步发展。在语义信息变化检测方面，目前，虽然凭借深度神经网络的强大特征抽取能力，针对变化检测研究的变化目标定位能力(变化位置)取得了一定的进展，但是在实际应用中，如果只利用二值变化标签开展变化检测研究，依然存在诸多无法逾越的难题，这是由于如果仅仅采用深度学习提取遥感影像视觉特征，而较少地考虑地学空间语义信息和相关知识，会使得模型的可解释性和可靠性较差。此外，在大多数场景中，变化的区域相对总体地表覆盖来说，一般仅仅占据极小部分，由此导致从前后两个时期影像获取的变化样本数量往往并不太多，而且根据地域发展特性，变化区域也具有一定的地域偏好性，造成样本分布严重不均衡，从而利用深度学习抽取的特征对变化区域识别的泛化能力受到很大限制。除此之外，仅仅提取变化图斑在诸多应用中都会受到较大限制，如城市绿化面积变化要求提供林木变化类型信息、城市规划过程中需要研究土地利用变化情况等。虽然目前出现了一些采用多任务的方式融合语义信息可以实现同时提供变化区域定位和类型识别的研究，但是依然存在很大的局限性。一方面，由于地物信息复杂多样，智能化解译方法的精度并不能满足常规业务化需求，仅仅输出端的结合导致二者彼此孤立，并不能做到相互融合，正向促进；另一方面，在模型端融合需求的样本数据具有一定的条件限制，即需要训练数据同时存在变化标签和语义标签，目前此类大规模样本数据集极少。此外，在某些应用中，样本数据极其难以收集(如矿山等)。因此未来探索数据驱动与知识驱动的结合方式，是深度学习时代增强变化检测能力的重要研究方向。4 结语需要指出的是，由于篇幅所限，笔者对基于SAR和高光谱等影像的变化检测方法并未做广泛深入的探讨。总体而言，由于变化检测是两个或多个时相信息的比较问题，深度卷积神经网络由于其强大的特征抽取和特征表达能力，在变化检测研究中取得了一定的效果。基于对已有方法的总结和分析，归纳出未来值得注意的若干研究方向。①大规模变化检测专用样本集的构建与应用：大规模样本集有望训练出泛化能力强、普适性好的变化检测模型，为了避免过大的人力标注投入，其中应重点研究“时-空-谱-类”的多层次、多模态遥感影像变化检测样本的自适应生成、自动精化以及样本转换方法。②跨越“语义鸿沟”：变化检测本质上也是模式识别问题，如何利用遥感影像的时-空-谱等特性、地理信息先验与其他地学相关知识，来进行高精度的语义信息提取和变化检测，是实现模型可解释性和稳健性的必由之路。③多源数据的信息挖掘：多种来源的地理信息和其他多种模态的相关数据(如互联网信息、视频、音频等)可以辅助进行变化的发现，提升方法的稳定性和可靠性。④小样本学习：小样本学习在实际应用中将大大减少模型对样本的需求，实现弱监督甚至无监督条件下的自动变化检测，需要与②和③的联合研究来实现。作者简介第一作者简介：张祖勋(1937-), 男, 教授, 博士生导师, 中国工程院院士, 研究方向为数字摄影测量与遥感。E-mail: zhangzx@cae.cn通信作者：姜慧伟, E-mail: huiwei_jiang@whu.edu.cn
5月1日,为探寻高原反应对人体产生的影响并获取一手数据,中科院院士、北京大学环境科学与工程学院院长朱彤和部分科研人员,以自己的身体作为实验对象,佩戴测量血氧、心电监测的传感器,在珠峰登山大本营和绒布冰川之间来回徒步穿梭。
