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解读地球与空间科学核心思想 - NJ.gov
地球、月球、太阳和行星的运动模式都是可预测的。这些模式可以用引力和守恒定律来解释，反过来，它们又可以解释地球上观察到的许多大规模现象。行星绕太阳的运动可以用开普勒的三条经验定律来预测，而这三条定律又可以用牛顿引力理论来解释。这些轨道也可能由于其他天体的引力作用或碰撞而发生一定变化。地球绕太阳运行轨道形状的逐渐变化（数十万年），加上地球自转轴（或旋转轴）的倾斜，改变了照射到地球上的阳光的强度和分布。这些现象导致了气候变化的周期，包括相对较近的冰河时代周期。
LC/39-WP/3-3
探索和利用外层空间，包括月球与其他天体的协定”；b) 救援协定——“营救宇宙航行员、送回宇宙航行员和归还发射到外层空间的物体的协定”；c) 月球协定——“管理各国在月球和其他天体上活动的协定”；d) 责任公约——“空间物体造成损害的国际责任公约”；和 e) 登记公约——“关于登记射入外层空间物体的公约”。2.8.3 需要审查国际空间法和条约中的术语和定义，并使之与《芝加哥公约》及其相关附件中的术语和定义相一致，特别是与“损害”和“补偿”相关的术语和定义。 2.8.4 有意见认为，法律委员会必须审议研讨会上提出的《关于航空安全和不受控制的空间物体再入的蒙特利尔建议》，并确定需要进一步制定的法律方面。
黑色空间与蓝色空间-Air University
美国和更广泛的国际空间行动，超越了延伸到月球的Cislunar空间，有望延伸到火星和潜在的Aster Oids。最近，当时总统唐纳德·J·特朗普（Donald J. Trump）发布了一项行政命令，鼓励在太空中恢复和使用自然资源，从而批准了小行星和潜在的其他天体的商业采矿。4被某些人认为仍然是科幻小说的领域，在接下来的几十年中，在世界各地启动了地球引力领域之外的现实空间操作的概念化。与美国和本文的范围相关，（前）空军太空司令部于2019年发布了一项研究，概述了其“太空期货研讨会”的发现。这份报告是2060年空间的未来及其对美国战略的影响，推动了传统空间运营范式的范围和地图对新兴的空间经济体的潜在现实以及对国际秩序的变更。5
用于自主视线导航的高精度星跟踪器算法的设计和仿真。⋆
深空立方体卫星正成为普通航天器的宝贵替代品。它们的开发可以标志着太空探索的新纪元，由于任务成本明显降低，为许多太空领域参与者拓宽了可能性。为了正确利用微型探测器，自主导航是必不可少的支柱。在此框架中，视线 (LoS) 导航是深空巡航期间状态估计的宝贵选择。视线导航是一种光学技术，基于对可见天体（例如行星）的观测，这些天体的星历表是众所周知的。这些天体的方向是通过机载光学仪器（照相机或星跟踪器）获得的，并在导航滤波器中将其与机载存储的星历表检索到的实际位置进行比较。在机载上执行完整估计程序的可能性使该技术成为自主深空立方体卫星的有效候选者。导航精度尤其取决于两个特性：观测几何和视线方向提取精度 [1]。第一个取决于任务场景，它定义了可见物体及其相对几何形状。第二个取决于成像硬件、图像处理算法以及任务几何形状。尽管可以稍微调整任务以在有利的观测几何窗口期间发生 [2]，但通常它不够灵活，无法提高估计精度。因此，LoS 方向提取精度在整体导航性能中起着至关重要的作用。在此背景下，这项工作旨在正确生成合成星跟踪器图像，然后用于测试设计的 LoS 提取算法的性能。合成图像的生成取决于成像传感器和镜头的特性。对于星跟踪器，假设使用针孔相机模型。Hipparcos-2 目录用于检索可见恒星的方向，这些方向在传感器参考系中转换。恒星的视星等转换为传感器阵列上读取的光电子数量。此转换取决于传感器的特性（像素大小、填充因子、量子效率）、镜头直径和曝光时间。为了在恒星质心算法中达到亚像素精度，入射光被故意弄模糊，因此信息分散在不同的像素上。这是用高斯分布模拟的。行星的模拟不那么简单，因为形状和视星等都取决于观测几何。为了正确
新材料在未来太空应用的优势与挑战
近年来，太空技术取得了巨大飞跃，提高了人类探索和殖民其他天体的可行性。从这些方面来看，月球和火星已经变得极具吸引力，但长期任务不可避免地需要自主性、适应性和高可靠性。此外，新一代航天器将不得不面对与材料降解和持续暴露于太空环境威胁有关的挑战。因此，必须开发新材料和技术来满足未来任务的要求。本文旨在清晰、有机地概述空间应用材料领域最重要的创新，以及相关的优势和挑战。在介绍了太空中的主要环境因素及其对材料的可能风险和影响之后，作者继续描述空间应用的新型材料，细分为聚合物、金属、半导体、复合材料和混合物。在最终考虑这些创新材料的局限性和未来挑战之前，还简要介绍了制造技术和现场资源利用方面的创新。
空间物体分类选定算法的分析
摘要 随着来自世界各地众多设施的天文数据的增加，对更快、更复杂的数据分析方法的需求也随之出现。对天空中大量物体的大量观察所捕获的数据可以非常快地达到很大的体积，这使得科学家无法手动分析。这就需要快速可靠的自动化数据处理方法，这可以在计算机科学研究中找到。利用不同研究领域使用的算法对于处理有关天体的信息至关重要。在这项工作中，我们将计算机科学领域的机器学习方法应用于天文学问题。我们列出了三种不同的机器学习算法及其内部工作原理，并展示了如何将它们应用于天文学问题。我们展示了如何使用这些算法来加速大量数据的处理，以及它们如何帮助科学家对天体进行分类。我们研究了每种算法的表现，并尝试根据不同物体的特征，在分类问题中找到表现最佳的算法。关键词 knn、朴素贝叶斯、决策树
项目博览会
SkyParse：一种用于广域巡天中天体检测的深度学习方法 SkyParse 利用 TensorFlow 内置的深度学习功能，彻底改变了广域巡天中天体的检测方式。在天文数据超过分析能力的时代，SkyParse 提供了一种高效而准确的解决方案，可以以前所未有的规模识别和分类天体。传统的光谱分析虽然精确，但成本高昂且耗时，在处理现代望远镜产生的大量数据时造成瓶颈。通过应用尖端的深度学习技术，SkyParse 旨在弥补这一差距，实现快速、经济高效的分析，而无需大量光谱数据。该项目不仅加快了天文发现的速度，而且通过识别原本可能未被发现的异常和感兴趣的物体，开辟了宇宙研究的新领域。 SkyParse 为天文学领域带来了重大飞跃，为天体数据分析中最紧迫的挑战之一提供了可扩展的解决方案。7. Caoimhe McCann c20365106@mytudublin.ie
海军部职业机会
传单编号 23-004 申请方法：美国海军天文台 (USNO) 将在 2023 年 2 月 20 日之前接受简历，以填补国防部某些人员直接雇用权下的监督信息技术专家的多个空缺。简历应通过电子邮件发送至 NAVOBSY_NOBS_N1-DL@navy.mil，并在电子邮件的主题行中引用上面的传单编号。不需要求职信，但鼓励提交。将通过电子邮件联系高素质的申请人以安排面试。薪资范围：每年 155,700 至 183,500 美元（2023 年）工作地点：华盛顿特区关于工作：成功的候选人将受雇于驻扎在华盛顿特区的 USNO。USNO 向海军、国防部、其他联邦机构和民用部门提供精确的时间、地球方向参数、天体的位置和运动以及相关的天文信息。这些职位负责运营和维护网络基础设施以及所有 USNO 应用程序和网络系统的开发安全和运营。当前工作包括应用软件和网络基础设施工程、生命周期更换和维护。高素质候选人将展示以下知识、技能和能力：
![arXiv:2502.04331v1 [physics.class-ph] 2025 年 2 月 5 日](/simg/g:\will\search\icon\source\2\24083f27eab7864a0982695dd31b945e9e36d9cb.webp)
arXiv:2502.04331v1 [physics.class-ph] 2025 年 2 月 5 日
太空旅行的前景激发了人类的想象力，成为许多科学、工程研究和科幻小说的主题。两艘旅行者号宇宙飞船于 1977 年发射，是目前在星际空间中飞行最快的人造物体，速度约为 62,000 公里/小时或 6 × 10 −5 c，其中 c 是真空中的光速。表一显示了一些著名天体的距离以及旅行者号宇宙飞船到达那里所需的时间。如果将自己限制在人类一生中可以完成的任务范围内，那么显然，虽然使用现有技术可以到达整个太阳系，但即使考虑到任何合理的技术改进预测，也无法到达最近的星系。 （人们可能倾向于认为，由于相对论性时间膨胀，人可以在一生中旅行任意远，但事实上接近光速所需的能量是巨大的。）前往最近的恒星比邻星的速度介于两者之间——以旅行者号的速度需要太长时间，但如果人们拥有速度分别为 0.2 c 或 0.5 c 的航天器，则仅需要 21 年或 8.5 年的地球时间。