综述：人工智能（AI）驱动的传感技术发展

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机器学习（ML）和深度学习（DL）技术正在迅速推动传感技术的发展，显著提升了其准确性、灵敏度和适应性。这些进步正在对包括工业自动化、机器人、生物医学工程和民用基础设施监测等在内的诸多领域产生重大影响。这种变革性转变的核心在于人工智能（AI）与传感器技术的紧密融合，着重于开发高效算法，以推动器件性能的提升并在各类生物医学和工程领域加速新应用场景的落地。机器学习/深度学习技术对传感技术的贡献主要分为四个方面：传感器设计、校准和补偿、目标识别和分类、行为预测。 据麦姆斯咨询报道，近日，浙江大学的科研团队深入研究了机器学习/深度学习算法与传感器技术的融合，揭示了它们对传感器设计、校准和补偿、目标识别以及行为预测所产生的深远影响。通过一系列示例应用，这项研究展示了人工智能算法在显 ………………………………