技术的广泛发展和物联网的优势(物联网)设备领域的生物医学、交通、工业、环境和卫生保健系统已经导致了快速扩张的非侵入式测量方法和采用可穿戴传感器。这些应用程序被用于人类生活的各方面产生了大量的数据。这个数据的有效管理启动机器学习算法和深度学习技术的需要实现洞察力,准确的决策和预测。此外,通用领域的数据从各种活动作为一种宝贵的资源用于学术目的和提高临床操作。最近流行普遍建立了事实的健康问题在经济产生巨大影响,政治方面的社会。节能的普适计算系统已经进化作为一个主要的解决方案在这种情况下,考虑兼容物联网和机器学习算法。

传感器技术涉及的设备生成一个数字输出基于检测的一些物理现象的事件或相关环境的变化。存在各种类型的传感器迎合不同的应用程序的需要,即图像传感器,监测传感器、生化传感器、生物传感器、神经形态传感器、电子、机械、距离、健康相关和许多更多。的适用性取决于传感器分辨率的传感器,也称为测量分辨率。它指的是最小的变化被发现是被测量的量。数字输出的数值分辨率通常是一个传感器的分辨率数字输出。测量的精度影响的决议,其中一个传感器的准确性可能远低于其决议。传感器使收集的数据从通用域使用物联网设备确保最佳分辨率。这作为预测分析的基础使用先进的机器学习模型。预测结果提供有趣的见解,观点使准确的决策在各领域的研究和发展。

这特刊恳求高质量的原始研究作品和评论文章,利用传感器来解决环境和地理位置领域的重大问题。

潜在的主题包括但不限于以下:

• 传感器在医学和医疗领域
• 传感器在交通
• 绿色物联网传感器与无线网络
• 传感器在农业数据
• 物联网应用程序与云传感器
• 在制造业和工业领域的传感器
• 大数据分析与传感器数据
• 随着人工智能传感器在电子领域
• 区块链技术在绿色物联网传感器
• 传感器与机器学习
• 视觉、感觉和感知机器人和无人机
• 传感器的导航和定位