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World File Search System南太浩
近太空中的 Labdisc
“在看到 BBC 开展的类似项目后，我立即意识到，这样的项目将以一种方式激励、激发和激励我们合作学校的孩子们，让他们远远超越课堂的身心限制。我们邀请 Croft 博士与我们分享他的专业知识，在一次非常成功的试点之后，英国和美国的团队每次都继续开发该项目，并结合 Labdisc 传感器、跟踪器甚至 3D 打印任务补丁。”
![太空军介绍 [最终版]](/simg/3\3143989f371b7601c338a91f6e5702b8a9d47e6c.webp)
SaxaVord 太空港宣传册
轨道飞行将卫星发射到太空，使它们以不同的高度绕地球运行。最常见的低地球轨道 (LEO) 通常低于 2,000 公里，由于靠近地球大气层，因此用于通信、地球观测和科学研究。中地球轨道 (MEO) 可以从 2,000 公里左右开始，一直延伸到 36,000 公里，包括全球定位系统 (GPS) 和其他提供导航服务的系统，如伽利略。地球静止轨道 (GEO) 位于 36,000 公里处，可让卫星固定在地球的特定区域，这对于天气监测和全球通信至关重要。
太空中的Terahertz无线通信
摘要 - 新空间时代通过由公共空间代理商和私人公司领导的新空间任务增加了太空中的交流trafϔic。火星殖民化也是船员任务在不久的将来的目标。由于地球和火星附近的空间越来越多，带宽变得拥挤。此外，目前任务的下行链路性能在延迟和数据速率方面并不令人满意。因此，为了满足太空链接的不断增长的需求，在本研究中提出了Terahertz频段（0.1-10 THZ）无线通信。与此相一致，我们讨论了THZ带空间链接姿势和可能的解决方案的主要挑战。此外，我们为火星大气层的情况模拟了火星空间THZ链接，并进行了严重的沙尘暴，以表明即使在最坏的条件下，也可以使用大型带宽用于火星交流。
南苏丹
南苏丹面临着严重的健康危机，包括多种因素，包括公共基础设施不足，发展和人道主义资金的减少和人道主义资金，由于持续贫困，内部冲突，苏丹冲突的溢出影响，气候变化和疾病暴发而引起的高水平人口脆弱性。南苏丹的人口估计为1,240万人，其中约900万人面临人道主义需求，超过500万的目标是获得援助。 尽管这些数字反映了往年的略有减少，但现实是人道主义挑战已经加强，强调了迫切需要支持。 国内流离失所者（IDP）和难民是危机的核心。 南苏丹拥有约200万个国内流离失所者，230万返回者和50万难民，其中许多人逃离了邻近苏丹冲突的暴力行为。 这种重大的人口运动给已经有限的资源施加了巨大压力，这进一步使基本健康服务的提供变得复杂。南苏丹的人口估计为1,240万人，其中约900万人面临人道主义需求，超过500万的目标是获得援助。尽管这些数字反映了往年的略有减少，但现实是人道主义挑战已经加强，强调了迫切需要支持。国内流离失所者（IDP）和难民是危机的核心。南苏丹拥有约200万个国内流离失所者，230万返回者和50万难民，其中许多人逃离了邻近苏丹冲突的暴力行为。 这种重大的人口运动给已经有限的资源施加了巨大压力，这进一步使基本健康服务的提供变得复杂。南苏丹拥有约200万个国内流离失所者，230万返回者和50万难民，其中许多人逃离了邻近苏丹冲突的暴力行为。这种重大的人口运动给已经有限的资源施加了巨大压力，这进一步使基本健康服务的提供变得复杂。
南科大...
作为一所科技大学，USTP 的使命是“提供高等教育、高等技术、专业和高级数学、科学、技术、工程、农业指导，以及高级研究和推广工作，以开发关键科学技术技能和能力，从而提高全球竞争力”，响应政府通过其有能力的公民建设更好菲律宾的号召。今后，将提供工业技术和运营硕士学位课程，旨在培养不仅具有工业技能，而且善于创造和开发相关、创新和及时的技术解决方案的行业劳动力。该课程将鼓励技能开发和再培训，以提高个人的就业能力并提高行业的劳动力能力，这反过来可能有助于发展高价值、有竞争力和可持续的行业部门，这也是 PDP 2017-2022 中概述的目标之一。培养个人获得科学和技术高级学位对于国家的增长和发展至关重要。
东盟秘书长高金浩恩博士阁下的讲话......
12.在我们利用人工智能潜力的同时，我们还必须注重建立强大的数字人才生态系统，特别是在年轻人中。凭借我们强大、精通技术且年轻的人口，东盟正在成为全球创新中心。东盟 6.71 亿人口中，超过 60% 的人年龄在 35 岁以下，这提供了显著的人口优势，推动了蓬勃发展的初创企业生态系统。因此，数字经济将成为东盟繁荣和增长的主要驱动力。13.我们的政策努力与旨在提高东盟劳动力（包括私营部门）技能的举措相辅相成，这对于维持我们由人工智能驱动的增长至关重要。我们的目标是确保我们的人力资本不仅能跟上人工智能的快速发展，而且能保持领先地位，引领创新，在不断发展的人工智能领域提升我们的集体智慧。
人工智能不必太复杂或昂贵
需要 AI 进行学习。这就需要关注涵盖重要案例并始终标记的数据，以便 AI 可以从这些数据中学习它应该做什么。换句话说，创建这些有价值的 AI 系统的关键是我们需要能够使用数据而不是代码编程的团队。为什么在技术领域之外采用 AI 如此困难 为什么 AI 没有在消费者互联网公司之外广泛使用？其他行业采用 AI 面临的最大挑战包括： 1.数据集小。在拥有大量用户的消费者互联网公司中，工程师拥有数百万个数据点，他们的 AI 可以从中学习。但在其他行业，数据集大小要小得多。例如，您能否构建一个 AI 系统，在仅查看 50 个示例后就学会检测有缺陷的汽车部件？或者从 100 个诊断中学习后检测出罕见疾病？当只有 50 个数据点时，为 5000 万个数据点构建的技术不起作用。2.定制成本。消费者互联网公司雇用数十或数百名熟练的工程师来构建和维护创造巨大价值的单片 AI 系统——例如，每年产生超过 10 亿美元收入的在线广告系统。但在其他行业，有许多 100 万至 500 万美元的项目，每个项目都需要定制的 AI 系统。例如，每个生产不同类型产品的工厂可能需要定制的检查系统，每家医院都有自己的健康记录编码方式，可能需要自己的 AI 来处理其患者数据。这些数十万个项目的总价值是巨大的；但单个项目的经济效益可能不支持雇用一个大型、专门的人工智能团队来构建和维护它。人工智能人才的持续短缺加剧了这个问题，进一步推高了这些成本。3.概念验证与生产之间的差距。即使人工智能系统在实验室中工作，也需要大量的工程来部署
