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益心達醫學
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19世紀以前，天花、霍亂、鼠疫、白喉等由病原菌引 起的傳染病引起人們的恐慌；20世紀中期，貧血、胃潰瘍、生長緩慢等慢性疾病嚴重威脅人類生命；20世紀末至21世紀，高血壓、心臟病、糖尿病、結石病、癌癥、艾滋病等現代文明病尚未找到最佳治愈方式。人類與疾病的斗爭從未停止。
醫用傳感器是應用于生物醫學工程領域的傳感器， 是把人體的生理信息轉換成為與之有確定函數關系的電信息的醫學器材。隨著生物醫學工程學科的發展，傳感器成為了各種醫療手段必不可少的核心技術之一，下面就讓我們來看看傳感器分別在血壓測量、心臟病監測，糖尿病治療，腫瘤研究種中的應用情況吧。
1.傳感器在高血壓測量監護的應用
血壓測量常分為有創和無創兩大類。
①有創血壓測量
有創血壓測量在臨床上主要采用導管術的方法。先通過穿刺，將導管置于 被測部位的血管內，血管內的壓力通過導管內的液體傳遞 到外部的壓力傳感器上，傳感器的一端接檢測儀，另一端 連接自動沖洗裝置，然后通過特定的計算方法，就可以將動脈壓力值顯示在檢測儀上 。
益心達牌血壓傳感器
●電纜接頭多樣化，能與國內外各種監護儀兼容使用；
●采用壓力電阻進口硅芯片，反應靈敏、準確度高；
●沖洗閥流速精確，肝素液以3ml/h的流速流入管路，保證管路不會發生血液凝固；
②無創血壓測量
無創血壓測量的方法有很多，最主要的一種方法是通過外部加壓阻斷動脈，對脈 搏的變化或血流的變化進行分析處理獲得血壓值，其中可分為柯氏音法、超聲法、測振法等。
近年來穿戴式血壓測量儀器層出不窮。Ferreira Marques FA等研究設計的穿戴式心電血壓監測系統，可以連續記錄人體的血壓和心電。
2.傳感器在心臟病監測中的應用
對心電信號的檢測已成為長時間家庭監護中應對老齡化社會醫療方式轉變的重要問題。現今新基于容性耦合 原理所完成的電容式非接觸心電傳感器的設計，降低了運動偽跡的影響，完成了噪聲屏蔽，優化了濾波結構 。心臟生理功能人體心電的關系密切，心電圖波形可以將豐富的心臟及其神經系統活動信息表示出來，在心臟疾病的治療、診斷和預防等方面起著廣泛的應用。心電診斷方法是 心血管疾病診斷中一種十分重要的方法，對心房、心室肥大， 輔助診斷心肌梗死、心肌炎等疾病均有很高的價值。
3.傳感器在糖尿病治療中的應用
目前較廣泛使用的植入血糖檢測儀都屬于微創，即將 細針狀傳感器探頭直接刺入皮下，基座和數據部分固定在皮膚上。經過數十年的研究，在血糖儀的探索獲得了一定的結果 �？梢酝ㄟ^無創傷或極微小的創傷直接檢測體液中的微量葡萄糖；利用光譜法對血糖進行測量分析；利用能量代謝守恒法測量血壓。這些測量方法都應用了傳感器，這才使技術造福人類 。
4.傳感器在癌癥研究中的應用
腫瘤標志物一般是由胚胎組織正常產生，或者由腫瘤 組織直接產生。由于腫瘤標志物與癌癥之間的特異性很差， 因此單一腫瘤標志物免疫傳感器通常限制其診斷價值，構建一種多種腫瘤標志物免疫傳感器（多靶標免疫傳感器）非常必要 。Wilson等首次構建了一種能通過電化學酶聯競爭免疫分析來實現同時檢測的陣列免疫傳感器�，F今最新進展有電流型多靶標免疫傳感器的常用模式是“三明治夾心”型，即在檢測電流也隨之增大。電流型多靶標免疫傳感器成功實現，需要同時獲得兩種或以上可顯著區分的電流信號，將不同的電活性物質標記于不同的抗體上通 過免疫反應得到相應的檢測信號。此外，石墨烯復合物用于腫瘤標志物多靶標電化學免疫檢測法也表現出良好的穩定性和靈敏度 。
傳感器正不斷地影響著人們的生活，這是人類的力量， 也是醫學技術發展的魅力，科研工作者通過不斷地探索和研究，正在攻克一個又一個的疾病難題，相信在未來的發展之中，傳感器的研究會有更大的創新與突破，進而廣泛地應用在各個領域之中，為人類自身的生活做出更大的貢獻。
發布于 2022-07-15 11:02
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嵌入式物聯網學習
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凌敏在春季 GTC 會議上，英偉達首席科學家兼研究部高級副總裁 Bill Dally 介紹了英偉達研發機構的基本情況，以及當前一些優先事項的細節。Dally 今年將重點放在英偉達正在研發并使用的人工智能工具上，這是一種非常聰明的逆向營銷。比如，英偉達就已經利用人工智能來提高 GPU 的設計效率。
Dally 在今年的演講中稱：“我們有一個 300 人左右組成的小組，嘗試著去預測我們在英偉達產品方面的前景，我們就像是一盞遠光燈，想要把遠處的事物照亮。我們被松散地分成兩半。一半為 GPU 提供技術。它讓 GPU 自身更加完善，包括電路、VLSI 設計、架構網絡、編程系統，以及進入 GPU 和 GPU 系統的存儲系統。”
“英偉達研究團隊希望開發出能夠很好地使用 GPU 的軟件系統和技術。我們一直在推動計算機圖形技術，并且有三個不同的計算機圖形研究小組，同時還有五支不同的人工智能小組�，F在使用 GPU 來運行人工智能是一項龐大的工程，并且規模不斷擴大。我們還有一個小組專門研究和生產機器人和無人駕駛汽車。”他說，“我們也有一些面向地理位置的實驗室，比如多倫多和特拉維夫人工智能實驗室。”
英偉達有時會從一些小組中挑選一些人來實行瘋狂的計劃，比如有一個小組開發出了英偉達的實時光線追蹤技術。
和以往一樣，Dally 的談話中有一些重復，但是也有一些新的內容。這個小組的規模，當然要比 2019 年大約 175 人有所增長，因為人們對無人駕駛系統和機器人的支持力度越來越大。Dally 說：“一年之前，英偉達把 Macro Pavone 從斯坦福大學挖來，領導他們新的無人駕駛汽車研發小組。”他并沒有過多提及 CPU 的設計，但無疑，這方面的工作也得到了強化。
以下是 Dally 對英偉達在設計芯片時越來越多地使用人工智能的評論的一小部分（略加編輯），并附上了一些支持的幻燈片。
利用圖神經網絡測繪電壓降 |
