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物理学和天文学的机器学习（物理555）
本课程为学生提供了对流行的机器学习算法及其数学基础的全面了解，并为他们提供了实用技能，可以使用Python库实施这些算法。该课程强调在各个领域应用机器学习技术。学生将探讨数据在计算中的关键作用及其在通过机器学习解决现实世界中的挑战中的重要性。他们还将学习与适当的ML算法相结合，将这些问题作为机器学习任务提出。该课程包含对基础机器学习概念和尖端模型的深入探索，包括生成模型。
天文学的peregrine lander
将公共飞船视为太空中的送货车辆。就像DHL这样的运输公司在世界各地发送包裹一样，天文学也会将物品发送到月球。政府，大学，非营利组织和个人都可以在Peregrine上购买房间，并与天体动物团队合作以实现其月球目标。在第一个任务中，Peregrine将携带来自七个不同国家，数十个科学团队以及成千上万个人的各种科学工具，技术，纪念品和其他有效载荷（或货物）。您可以在Astrobotic.com上找到有关Peregrine航天器和其他技术的更多信息。
射电天文学的月球轨道的卫星群
iac-20，b4,3,6，x59219 Olfar的自主任务计划：Lunar轨道上的卫星群，用于射电射线天文学的Sung-Hoon Mok A *，Jian Guo A，Jian Guo A，Eberhard Gill A，Eberhard Gill A，Raj Thilak Rajan Ba Aerospace Engifetry of Aerospace Engineering（lr）（LR），LR），DELLE（LR），deflue（lr），deflue（lr）。荷兰2629 HS，s.mok@tudelft.nl; j.guo@tudelft.nl; e.k.a.gill@tudelft.nl b Faculty of Electrical Engineering, Mathematics & Computer Science (EWI), Delft University of Technology, Mekelweg 4, Delft, The Netherlands 2628 CD , r.t.rajan@tudelft.nl * Corresponding Author Abstract Orbiting Low Frequency Array for Radio Astronomy (OLFAR) is a radio astronomy mission that has been studied since 2010 by several荷兰大学和研究机构。该任务旨在通过在30 MHz频带以下的超低波长状态下收集宇宙信号来产生天空图。一颗卫星群，其中包括10多个配备了被动天线的卫星，将部署在可以最小化射频干扰的太空中，例如，在月球的远处。到目前为止，已经投入了一些研究来设计空间部分，其中包括有效载荷和平台元素。但是，尚未详细设计地面部分，尤其是任务计划系统。在本文中，根据当前的卫星设计提出了任务计划问题后，提出了OLFAR的系统任务计划方法。关键字：任务规划，射电天文学，卫星群，月球轨道，地面部门，自治1。任务控制元素（MCE）是地面部分元素之一，其主要功能是任务计划和计划。简介地面细分市场对于任务成功以及太空领域和发射部门[1]起着重要作用。它旨在在有限的资源和限制下安排几个任务；最终，为特定的计划范围生成时间表。任务计划算法（或不久的算法）通常可以分为三类：确定性精确算法，确定性近似算法和非确定性近似算法[2]。首先，确定性精确算法提供了一个精确的最佳解决方案，但需要三个方面的计算时间最长。例如，蛮力搜索需要在获得全球最佳解决方案之前列举所有可能的候选者。其次，确定性近似算法提供了一个亚最佳解决方案，其计算负担明显较小。它通常被称为启发式算法[3]。有例如贪婪算法和本地搜索算法。第三，非确定性近似算法也提供了次优的解决方案，通常称为元启发式算法或基于人群的算法。遗传算法和粒子群优化是众所周知的非确定性近似算法。但是，应注意的是，算法的定义和分类在文献中通常会有所不同。
