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要说人体感应模块，大家都会想到，应该是"热释电"感应模块，也是我们常见的一种基于红外线探测的人体感应模块，被非常普遍的应用在感应灯、欢迎器、入侵报警器、包括电动扶梯出入口的安全提示器等等产品和设计中。但是，热释电模块的应用如此普遍，它仍然有不足的地方，比方说：只对运动的、可以发出红外线的人或动物起作用，不信你试试，用热释电模块测试，你站在模块前面不要动，看它能不能"看到"你。另外，使用热释电模块的产品上，都会在外壳上找到一个白色的小半球，那是它的透镜罩，也就是说，使用传统热释电传感器，很难做出隐蔽式的感应头。而雷达感应开关模块则不存在这个问题，你可以把整个模块隐藏安装在感应头内部，在外面可以看不到任何多余的元件。因为它不依靠传统感应探头的工作，而是利用多普勒效应完成对移动物体的探测。智慧传感器，无处不在！温湿度传感器供应商

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2022年6月是全国第21个“安全生产月”，全国各地都在重申“安全”这一大主题。在我们的日常生活中，燃气安全与每个人息息相关且不容忽视，如何减少因燃气使用不当引发的潜在危险，是每个家庭都必须关注和解决的问题。随着新安全生产法的实施，餐饮等单位燃气用户（含天然气、液化石油气）纷纷安装上燃气报警器。在此基础上，很多地区也支持和鼓励居民燃气用户安装燃气报警器，有效防范燃气安全风险，保障人民群众生命财产安全。燃气报警器分工业和民用两种。同于工业、商业场所使用的燃气报警器，家庭用燃气报警器通常要求在可燃气体泄漏浓度较低时能够快速检测出来，实现报警。并且还要求不会受到厨房油烟的影响，安装维护简单，方便使用。一般民用可燃气体报警器中会采用半导体型、催化燃烧型可燃气体传感器作为探测元件。其中，半导体式可燃气体传感器检测下限较低、使用寿命较长，而且检测过程中存在气体的吸附和脱附过程，厨房内严重的油烟极少存留于敏感材料表面，不会对实际使用寿命产生影响，是家用报警器的比较好选择。

室内藏着一氧化碳、二氧化碳、甲醛HCHO。一氧化碳是一种无色、无臭、无味、无刺激性的有毒气体，在空气中很稳定，转变为二氧化碳的过程很缓慢，因而是室内外空气中常见的污染物。按照我国大气质量标准规定，一氧化碳CO日平均浓度不允许超过的限值，一级标准和二级标准均为4mg/m3;一氧化碳CO每小时平均平均浓度一级标准和二级标准均为10mg/m3。当空气中一氧化碳浓度超过标准时，容易发生一氧化碳中毒。二氧化碳CO2是由于人类活动使其大气浓度正在增加的很为重要的气体，也是导致温室效应的主要因素。室内空气中二氧化碳CO2含量中体积比为0.038%，质量比为0.058%。目前空气成分变化比较大的工业化开始后二氧化碳的成分增加了约40%，从而有人认为人为的温室效应导致了全球变暖。而空气质量模块能用于于空气净化机、新风换气系统、智能集成吊顶、空气质量监 测仪、换气扇、空调等。主要用于空气质量好坏的检测，能针对室内的各种污染，且采用了先进的气体传感器并加以科学的软件处理来实现更接 近人类感觉的控制及用来检测空气的污染程度。NB-IOT通信技术你了解吗!

2022年6月是全国第21个“安全生产月”，全国各地都在重申“安全”这一大主题。在我们的日常生活中，燃气安全与每个人息息相关且不容忽视，如何减少因燃气使用不当引发的潜在危险，是每个家庭都必须关注和解决的问题。随着新安全生产法的实施，餐饮等单位燃气用户（含天然气、液化石油气）纷纷安装上燃气报警器。在此基础上，很多地区也支持和鼓励居民燃气用户安装燃气报警器，有效防范燃气安全风险，保障人民群众生命财产安全。燃气报警器分工业和民用两种。不同于工业、商业场所使用的燃气报警器，家庭用燃气报警器通常要求在可燃气体泄漏浓度较低时能够快速检测出来，实现报警。并且还要求不会受到厨房油烟的影响，安装维护简单，方便使用。一般民用可燃气体报警器中会采用半导体型、催化燃烧型可燃气体传感器作为探测元件。其中，半导体式可燃气体传感器检测下限较低、使用寿命较长，而且检测过程中存在气体的吸附和脱附过程，厨房内严重的油烟极少存留于敏感材料表面，不会对实际使用寿命产生影响，是家用报警器的比较好选择。你了解物联网设备吗？成都丙烷传感器哪里有

关于液化气你了解多少？温湿度传感器供应商

传感器、大数据、机器学习、人工智能和机器人是怎样拧在一起了呢？在人工智能时代硬件和软件是共生演化的，彼此影响的呢？“物联网”、“大数据”和“机器人”等,其实这些趋势是相互联系在一起的，拧成一个大趋势，在这个链条里，每一环都会对下一环产生影响，如此产生积极的循环。各种连接的设备里的传感器会产生大量数据，海量数据使得机器学习成为可能，机器学习的结果就是AI，而AI又指导机器人去更精确地执行任务，机器人的行动又会触发传感器。这整个就是一个完整的循环。1.传感器产生数据：到2014年，连接到互联网的设备超过了世界人口的总和。Cisco预测，到2020年，将有500亿个相互连接的设备。而这些设备中大多都会安传感器，可能用ElectricImp内嵌传感器，或者用Estimote外接一个传感器。2.数据支撑机器学习：在2020年，预计有35ZB的数据产生，也就是2009年数据量的44倍。到时候，不管是结构化的、或更可能是没有结构化的数据都可以通过机器来处理，从而获得大量洞见。3.机器学习改善AI：机器学习依靠数据处理和模式识别，从而让计算机不需要编程就能去学习。现在的海量数据和计算能力都在驱使机器学习的突破。温湿度传感器供应商

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