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自由空间光学通信研究和实验的光学地面站
摘要 - 基于激光技术的免费空间光学（FSO）通信是下一代超高数据速率链接从卫星到地面和反之亦然的有前途的机会。为了调查并证明空间对地面激光链路的可行性，我们在慕尼黑大学的研究中心空间（UNIBW M）进行了一个小型卫星任务。此任务的核心是非对位轨道（NGSO）中的卫星雅典娜1。除其他有效载荷外，该卫星配备了光学激光终端，用于高速数据向上和下行链路。地面段将在德国Neubiberg的Unibw M校园内组成一个光学地面站（OGS）。在本文中，我们提供了计划的FSO通信实验的概述，尤其是介绍和描述OGS的设置。OGS目前正在建设中，计划全面运营能力为2023年底。索引术语 - 激光通讯，光学地面站，自由空间光学通信，小型卫星任务
中学地球和太空科学课程框架
1。将科学作为一种可靠和暂定的方式来了解和解释自然世界和设计世界。2。权衡证据并使用科学方法来提出问题，调查并做出明智的决定。3。进行观察来分析关系和模式，以解释现象，开发模型并做出预测。4。评估系统，以连接形式如何确定功能以及对一个组件的任何更改如何影响整个系统。5。解释自然和设计的世界是如何相互关联的，科学知识和技术的应用可能具有有益，有害或
《AI哲学地图》【总览上篇】哲学对人工智能的15点批判
（关键词） * 出现的一切都是现象学的问题领域；意识的叠加 * 解释学方法与动力系统非常相似 * 瓦雷拉在他的论文中特别谈到了胡塞尔的时间理论，这与循环网络颇有关联 * 德雷福斯对人工智能的批判非常著名，他借鉴了胡塞尔的现象学分析，指出人工智能的主要弱点是没有程序使用“期望” * 可以说，胡塞尔在纯逻辑的基础上创造了人工智能的大部分思想 * 甚至明斯基的框架理论也是胡塞尔很早就提出的，胡塞尔本人也已经意识到了它的局限性 * 现象学越来越深入地渗透到日常世界，与世界建立更紧密的关系，创造一种与世界同步的关系 * 如果你从感觉运动的最底层开始，换句话说，它就变得和现象学所想的一样了 * 威廉·詹姆斯的理论非常像一个动力系统* 主动推理是试图将世界重塑为你想要的样子的行为。 * 当预测错误发生时，为了将错误最小化，自上而下的预测和自下而上的错误信号会反复相互作用，从而改变信念（内部状态）。 * 动态系统是确定性的，但通过在其中引入概率，可以将力量融入思维过程。 * 系统不是通过因果关系创建的，而是通过中介创建的。 * 与其通过逻辑连接事物，不如以稍微更灵活的形式创建人工智能。 * Tanabe 将中介定义为“通过切割连接”。 * 较高层与意识相关的部分处于缓慢的规模，而较低层的运动模式等则是快速的模式。 * 记忆是在很长一段时间内沉积的。 * 意识诞生于失去。 * 重新发现和同情哲学，而不是援引它，是工程与哲学并驾齐驱的研究风格之一。
通过以人为本的人工智能视角绘制公民科学地图
人工智能 (AI) 可以增强甚至取代人类认知，但仍有许多根本障碍阻碍其实现完全自主的应用。受到整个社会越来越多的 AI 实施失败的启发，在这篇评论文章中，我们通过计算视角重新审视公民科学 (CitSci) 领域，强调算法机会以及人类独有的能力。特别是，我们将 CitSci 领域置于人类和机器计算领域之间，并引入两个新维度，使我们能够将从数字游戏和注释任务到自然数据收集的 CitSci 项目与适当的机器学习算法相匹配。有趣的是，在 CitSci 中，有大量任务借鉴了人类的常识、层次化思维和复杂技能，而这些技能尚未融入当前的 AI 方法中。这种差距，加上独特的以参与者为中心的价值观，使 CitSci 成为开发 21 世纪以人为中心的 AI（如混合智能）的宝贵试验台。因此，该映射为 CitSci 研究人员提供了具体的算法选择指南，同时也激励人工智能研究人员通过支持 CitSci 项目来追求宏伟的人工智能挑战。
关于未来科学地球系统...的报告 - Leopoldina
随着现代工业化社会的行为日益威胁地球的生命支持系统，地球系统正迅速走向临界点。人类的行为正在危及子孙后代的福祉，使维护地球系统的稳定性成为当前和可预见的未来全球社会面临的最大挑战。人类必须迅速制定和实施广泛接受的解决方案，以缓解气候变化；可持续地开发食物来源、原材料、水、土地和海洋等资源；预测和减轻日益城市化的社会中的自然灾害；监测和评估地球系统组成部分的关键轨迹。正如联合国可持续发展目标中所述，迫切需要解决这些挑战以及更多挑战，这使得地球科学成为未来领先的科学学科之一。
用于空间领域感知应用的加速 AI 驱动大气预测 丹尼·费尔顿 诺斯罗普·格鲁曼公司 玛丽·艾伦·克拉多克、希瑟·凯利、兰德尔·J·阿利斯、埃里克·佩奇、杜安·阿普林 诺斯罗普·格鲁曼公司 摘要 太空激光和监视应用经常受到大气效应的影响。气溶胶、云和光学湍流引起的大气衰减和扭曲会产生有害影响，从而对任务结果产生负面影响。2019 年 AMOS 会议上简要介绍的一篇论文介绍了 2017 年在哈莱阿卡拉峰安装的地面仪器。这些仪器仍在积极收集数据，它们正在提供前所未有的空间环境实时表征，包括精确的大气传输损耗。虽然实时测量是理解和表征空间环境的第一步，但仅靠它们是不够的。为了优化任务规划，许多应用都需要对空间环境进行准确的短期大气预测。虽然大气预报并不是什么新鲜事，但最近随着 21 世纪人工智能 (AI) 技术的应用，大气预报的技能得到了极大提升。这些技术是高性能计算 (HPC) 和深度学习 (DL) 的结合。本演讲的主题是使用来自地面大气收集系统的 TB 级数据训练预测模型，并使用图形处理单元 (GPU) 加速其训练和推理的能力。本研究侧重于预测的三个时间尺度。这些时间尺度包括短期（0 到 60 分钟）、中期（1 小时到 3 小时）和长期（3 到 48 小时）。这些时间尺度代表激光和/或监视应用和任务的各种决策点。在短期预测情况下，多种 DL 技术应用于从光学地面站 (OGS) 收集的本地数据。这些 DL 技术包括使用 U-Net 卷积神经网络和多层感知器 (MLP) 和随机森林 (RF) 模型的集合。 MLP 用于从激光云高仪和红外云成像仪 (ICI) 等仪器收集的点数据。对于中间时间尺度，卷积长短期记忆 (LSTM) 网络和 U-Net 均使用来自 NOAA 地球静止卫星云图集合的图像进行训练。最后，组合 U-Net 和自动编码器神经网络用于训练由 HPC 数值天气预报 (NWP) 模型模拟的大气预测器以进行长期预测。NWP 会产生许多 TB 的数据，因此，使用这些神经网络是优化其预测能力的理想选择。本研究利用了多种 HPC 资源。其中包括由四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 组成的内部 GPU 节点以及毛伊高性能计算中心 (MHPCC) 的资源。结果表明，在几乎所有情况下，这些预测技术都优于持久性，而且偏差很小。使用 HPC 和 DL 推理实时进行预测的能力是未来的重点，将在会议上报告。1. 简介大气衰减和失真降低了太空激光和监视应用的功效。特别是，云层可以部分或完全遮挡目标，并阻止或要求降低光通信系统的数据速率。但是，通过准确表征和预测大气影响，可以减轻许多负面影响。本研究的目的是开发和完善一种最先进的大气预测系统，该系统可生成高分辨率的大气衰减预测，以支持太空激光和监视应用的决策辅助。为了实现这一目标，HPC 和 AI 的进步与数 TB 的高分辨率地面和太空大气数据集合相结合。多种 HPC 资源用于处理本研究所需的地面和卫星数据，并使用四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 加速 AI 预测技术的训练和推理。该技术用于进行多时间尺度大气预测：1 小时预测、2 小时以上预测和 48 小时预测。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。
用于空间领域感知应用的加速 AI 驱动大气预测 丹尼·费尔顿 诺斯罗普·格鲁曼公司 玛丽·艾伦·克拉多克、希瑟·凯利、兰德尔·J·阿利斯、埃里克·佩奇、杜安·阿普林 诺斯罗普·格鲁曼公司 摘要 太空激光和监视应用经常受到大气效应的影响。气溶胶、云和光学湍流引起的大气衰减和扭曲会产生有害影响，从而对任务结果产生负面影响。2019 年 AMOS 会议上简要介绍的一篇论文介绍了 2017 年在哈莱阿卡拉峰安装的地面仪器。这些仪器仍在积极收集数据，它们正在提供前所未有的空间环境实时表征，包括精确的大气传输损耗。虽然实时测量是理解和表征空间环境的第一步，但仅靠它们是不够的。为了优化任务规划，许多应用都需要对空间环境进行准确的短期大气预测。虽然大气预报并不是什么新鲜事，但最近随着 21 世纪人工智能 (AI) 技术的应用，大气预报的技能得到了极大提升。这些技术是高性能计算 (HPC) 和深度学习 (DL) 的结合。本演讲的主题是使用来自地面大气收集系统的 TB 级数据训练预测模型，并使用图形处理单元 (GPU) 加速其训练和推理的能力。本研究侧重于预测的三个时间尺度。这些时间尺度包括短期（0 到 60 分钟）、中期（1 小时到 3 小时）和长期（3 到 48 小时）。这些时间尺度代表激光和/或监视应用和任务的各种决策点。在短期预测情况下，多种 DL 技术应用于从光学地面站 (OGS) 收集的本地数据。这些 DL 技术包括使用 U-Net 卷积神经网络和多层感知器 (MLP) 和随机森林 (RF) 模型的集合。 MLP 用于从激光云高仪和红外云成像仪 (ICI) 等仪器收集的点数据。对于中间时间尺度，卷积长短期记忆 (LSTM) 网络和 U-Net 均使用来自 NOAA 地球静止卫星云图集合的图像进行训练。最后，组合 U-Net 和自动编码器神经网络用于训练由 HPC 数值天气预报 (NWP) 模型模拟的大气预测器以进行长期预测。NWP 会产生许多 TB 的数据，因此，使用这些神经网络是优化其预测能力的理想选择。本研究利用了多种 HPC 资源。其中包括由四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 组成的内部 GPU 节点以及毛伊高性能计算中心 (MHPCC) 的资源。结果表明，在几乎所有情况下，这些预测技术都优于持久性，而且偏差很小。使用 HPC 和 DL 推理实时进行预测的能力是未来的重点，将在会议上报告。1. 简介大气衰减和失真降低了太空激光和监视应用的功效。特别是，云层可以部分或完全遮挡目标，并阻止或要求降低光通信系统的数据速率。但是，通过准确表征和预测大气影响，可以减轻许多负面影响。本研究的目的是开发和完善一种最先进的大气预测系统，该系统可生成高分辨率的大气衰减预测，以支持太空激光和监视应用的决策辅助。为了实现这一目标，HPC 和 AI 的进步与数 TB 的高分辨率地面和太空大气数据集合相结合。多种 HPC 资源用于处理本研究所需的地面和卫星数据，并使用四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 加速 AI 预测技术的训练和推理。该技术用于进行多时间尺度大气预测：1 小时预测、2 小时以上预测和 48 小时预测。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。
欧洲心脏病学会：2019 年心血管疾病统计数据 代表地图集编写组 欧洲心脏病学会心脏病学地图集是
欧洲心脏病学会：2019 年心血管疾病统计数据 代表地图集写作小组 欧洲心脏病学会心脏病学图集是欧洲心脏病学会下属部门欧洲心脏机构编纂的心血管统计数据汇编 与欧洲心脏病学会成员国的国家协会合作开发 作者：Timmis A 1（写作小组主席）、Townsend N 2、Gale CP 3、Torbica A 4、Lettino M 5、Petersen S 1、Mossialos EA 6、Maggioni AP 7、Kazakiewicz D 8、May H 9、De Smedt D 10、Flather M 11、Zuhlke L,12 Beltrame J 13、Huculeci R,8 Tavazzi L 14、Hindricks G 15、Bax J 16、Casadei B 17、 Achenbach S 18 , Vardas P 8 附属机构：1 英国伦敦巴兹心脏中心和玛丽女王大学 2 英国巴斯大学卫生部 3 英国利兹大学医学研究委员会生物信息学中心、利兹心血管和代谢医学研究所 4 意大利米兰博科尼大学社会与政治科学系 5 意大利蒙扎圣赫拉尔医院 6 英国伦敦伦敦政治经济学院卫生政策系 7 意大利佛罗伦萨意大利医院心脏病专家协会中心 (ANMCO) 8 比利时布鲁塞尔欧洲心脏健康研究所欧洲心脏病学会卫生政策部 9 比利时根特大学公共卫生部 10 英国诺里奇东英吉利大学诺里奇医学院 11 南非开普敦大学红十字儿童医院 12 澳大利亚伊丽莎白女王医院和阿德莱德大学 13澳大利亚阿德莱德 14 意大利科蒂尼奥拉玛利亚塞西莉亚医院 - GVM 护理与研究中心 15 德国莱比锡大学 16 荷兰莱顿大学医学中心
源探测器阵列拓扑的高密度漫射光学地形性能评估
作为功能接口的光学神经成像系统的最新进展增强了我们对大脑神经活动的理解。高密度漫射光学地形（HD-DOT）使用多距离重叠通道来提高图像的空间分辨率，可与功能性磁共振成像（fMRI）相媲美。源和探测器（SD）阵列的拓扑结构直接影响 HD-DOT 成像模态中血流动力学重建的质量。在本文中，通过展示基于分析方法的模拟设置，研究了不同 SD 配置对脑血流动力学恢复质量的影响。鉴于 SD 排列决定了雅可比矩阵的元素，我们得出结论，该矩阵中的各个组件越多，检索质量就越好。结果表明，多距离多方向（MDMD）排列在雅可比阵列中产生更多独特元素。因此，逆问题可以准确地检索漫射光学地形数据的大脑活动。
中学地球科学：空间科学
宇宙中的每个物体都有质量，质量会对其他物体施加引力。引力总是具有吸引力，物体的质量决定了引力的强度。任何两个质量之间的引力取决于质量的大小，质量越大，引力越大。两个大质量的例子是地球和月球。由于地球和月球都相对较大，它们之间有很大的引力，不能彼此独立移动。月球朝向地球中心的引力和月球原始运动的前进速度使月球以椭圆形模式绕地球运动。同样的关系也适用于太阳和围绕太阳运行的其他行星。
安得拉大学地球物理系附件 IV 理学硕士...
理学硕士（技术）地球物理学 GS-101 地质学 I 第一单元：地质学的基本假设、地质学与科学的关系 - 地质学的分支 - 地球的形状和尺寸、地球的结构、成分和起源 - 地壳、地幔、地核的外壳、外部动态过程 - 风化、风化地质工作、侵蚀和剥蚀、侵蚀循环、运输和沉积剂 - 黄土、地貌。沙漠类型。第二单元：地表流水的地质工作 - 溪流、河流及其发展。河流系统 - 蜿蜒、牛轭湖、洪泛平原、准平原和三角洲。地下水的地质工作 - 岩石的渗透性、岩石中的水类型 - 地下水的分类 - 泉水。矿产水-碳酸盐、硫化物和放射性水。喀斯特地貌、山体滑坡、湖泊和沼泽、河口。内部动态过程-构造错位、新构造运动、地震。岩浆作用-火山。海洋地质工作-海洋盆地-世界地貌特征、海底。海水温度、盐度。海洋破坏工作-近岸堆积形式-海洋各区域的沉积。海洋沉积物的分布。第三单元：地貌学的基本概念-地貌过程-地貌分布-排水模式-发展。流域、流域的形态分析。山坡的元素-山麓、山脊。与岩石类型、古河道、地下河道有关的地貌。土壤类型及其分类。印度主要地貌过程的演变。海洋地貌过程、沿海形态过程。野外和实验室地图比例尺、地形图、专题地图、地形和地貌剖面图。第四单元：火成岩、变质岩和沉积岩的结构、结构和化学分类及起源-岩石形成、花岗岩化。伟晶岩、金伯利岩和冈底岩的岩石学特征 - 沉积结构 - 砾岩、砂岩、页岩、石灰岩的岩石学特征。白云岩化过程。变质作用 - 页岩、千枚岩、片岩、片麻岩、大理石石英岩和麻粒岩的结构分类。第五单元：矿物科学、矿物的物理和光学特性。长石、云母、辉石、角闪石、橄榄石、石英和石榴石组的分类、结构和化学性质。粘土矿物、原生元素的成因和化学性质。4.5.晶体学要素、晶体轴、晶体的对称形式和晶体的分类。书籍：l. 物理地质学，G.Gorshkov，A.Yakushova 2。物理地质学，A.K.Datta 3。地质学教科书，P. K Mukherjee。岩石学原理，G.W.Tyrell。Rutleys 矿物学，H.M.Read 6。物理地质学，Arthur Holmes