我们提供了经验证据,表明在某些标准问题上,我们的方法比传统的建设性回溯方法效率高得多。例如,在 n 皇后问题上,我们的方法可以快速找到一百万皇后问题的解[28]。我们认为基于修复的方法之所以能够胜过建设性方法,是因为完整分配在指导搜索方面比部分分配更具信息性。但是,额外信息的效用取决于领域。为了帮助阐明这种潜在优势的性质,我们提出了一个理论分析,描述了各种问题特征如何影响该方法的性能。例如,该分析显示了当前分配和解决方案之间的“距离”(就所需的最少修复次数而言)如何影响启发式的预期效用。本文描述的工作受到 Adorf 和 Johnston [2, 22] 开发的一种令人惊讶的有效神经网络的启发,该网络用于安排哈勃太空望远镜的天文观测。
•与现实世界的粗略对应•足够的视觉保真度•可调节的环境条件•可修改的车辆动力学•可编程控制和I/O接口•完整的确定性•更快的时间执行
简介:在过去的近二十年中,火星侦察轨道(MRO)上下文摄像机(CTX)仪器[1]基本上捕获了MARS的整个MARS表面,每个像素大约6米,导致迪克森等人由迪克森等人提供的全球马赛克。[2]在2023年初,更新了先前发表的“β”马赛克产品。这种马赛克能够通过解决地理服分的巨大技术挑战来生成“统一”和分析准备就绪数据集,从而为科学家提供了几乎整个火星的表面。
已经创建了溢出机学习机翼性能(PALMO)数据库,以实现各种应用程序中的机翼性能的强大建模。数据库使用溢出仿真数据二阶精确,并在Spalart-Allmaras湍流闭合时在空间上精确精确。开发棕榈数据库的基础是翼型基座立方体。每个基本立方体都包含在一系列的MACH数字,雷诺数和攻击角度的范围内参数化的模拟数据。数据库的第一个版本包括NACA 4系机翼,在机翼厚度中具有参数化,从NACA 0006到NACA 4424。总共在NASA高端计算能力(HECC)超级计算机上运行了52,480个NACA 4系列计算,并且将相应的机翼性能系数嵌入本文档的附录中,以进行公共分布。这提供了涵盖广泛的航空航天设计应用程序的高级精确模拟数据,该应用使用户能够开发溢出质量的机翼性能查找表,而无需其他高性能计算。除了对航空航天车的工程设计和分析外,Palmo非常适合作为航空航天工程中机器学习方法开发和测试的基准数据集。下游替代模型可实现溢出质量的机翼性能预测,以预测数据库范围内的室内,厚度,马赫数,雷诺数和攻击角度的任何任意组合。
基因毒性试验可定义为体外和体内试验,旨在识别通过各种机制诱导基因损伤(致突变性或致染色体断裂性)的化合物。这些试验能够识别与 DNA 损伤及其固定相关的危害。DNA 损伤的固定是基因突变(即影响单个基因的 DNA 序列变化)和更大规模的改变(如染色体丢失或易位,所有这些都被认为是不可逆的影响)在细胞中建立的过程。这些变化可能是遗传的并可能导致癌症。然而,基因改变只是导致癌症的一个因素。癌症被视为一个复杂的多步骤过程的结果,涉及基因改变,可能与非遗传决定因素相结合。
自主决策可以通过减轻诸如潜伏期和带宽等通讯限制的影响以及任务复杂性对多飞机运动物操作的影响,从而显着提高任务效率。为了推进自主分布式空间系统(DSS)的艺术状况,NASA的AMES研究中心的分布式航天器自治(DSA)团队正在五个相关技术领域内开发:分布式资源和任务管理,反应性操作,反应性操作,系统建模和模拟,人类Swarm交互,人类 - 人类交互以及Ad Hoc网络通信。DSA正在通过仿真研究和轨道部署来启动这些技术(对于将来的大型自动DSS)介绍这些技术 - 至关重要。100节点异基因处理器(PIL)测试床AIDS分布式自治能力开发和多飞机运任务的验证。部署到D-Orbit SCV-004航天器的DSA软件有效载荷作为ESA赞助的轨内技术演示的一部分演示了多代理的可重构性和可靠性。最后,DSA的主要飞行任务与四个小型航天器一起展示了多点科学数据收集的协作资源分配,作为NASA的Starling 1.0卫星的有效载荷。
随后,他在哈佛医学院(以劳德(Cum Laude)毕业,当选为Alpha Omega Alpha),并在阿拉斯加的军队中服役,以了解如何在极度寒冷的条件下保持部队的活力。1945年从哈佛医学院获得医学学位后,他于1945年至1952年在纽约市的长老会医院完成了医疗实习和内科居留,并于1952 - 1969年担任哈佛医学院的一名研究助理。他成为波士顿哈佛大学外科手术系神经生理学教授,并被当时担任主席的詹姆斯·怀特博士(James White)招募到MGH的神经外科服务。他在1983年至1991年间分别担任了马萨诸塞州综合医院和波士顿哈佛医学院的神经生理学家和Charles Anthony Pappas的神经科学教授,从1991年开始,他从中退休为Emeritus教授。
通过SpaceX Starship Missions加速火星和月球科学Jennifer L. Heldmann,NASA AMES研究中心,太空科学与天体生物学部,行星系统分公司,Moffett Field,CA 94035,650-604-5530 bramsona@purdue.edu shane byrne,亚利桑那大学,shane@lpl.arizona.edu ross beyer,seti Institute,ross.a.beyer@nasa@nasa.gov peter carrato,bechtel Corp.实验室,Matthew.p.golombek@jpl.nasa.nasa.gov Tanya Harrison,外太空研究所,tanya@profesionalmartian.com James head,Brown University,james_head@brown.edu@brown.edu kip Hodges,亚利桑那州立大学jlevy@colgate.edu darlene S.S Lim,NASA AMES研究中心,darlene@nasa.gnasa.gov玛格丽塔·马里诺瓦(Margarita Marinova),独立顾问,玛格丽塔·玛格丽特(Margarita.m.m.m.m.marinova)@gmail.com alfred mcewen,亚利桑那大学,玛格丽特·麦克塞尔行星科学研究所的Asmin Pathare,Pathare@psi.edu Nathaniel Putzig,Planetary Science Institute,Aly@psi.edu steve steve steve ruff,Arizona State University,steve.ruff@asu.edu juliana juliana juliana scheiman,太空,juliana.scheiman@spaceem@psi sciente splanetrycome sizemection.hanna sizemore,内森·威廉姆斯(Nathan Williams),喷气推进实验室,nathan.r.williams@jpl.nasa.nasa.gov David Wilson,Bechtel Corp.,djwilson@bechtel.com Paul Wooster,Paul.wooster@wooster@spacexcom kris Zacny
001 机库一号 (A-3, B-3) 002 体育馆 (B-3) 003 培训和会议中心 (A-3) 006 回收和存储大楼 010 锅炉厂设施和设施维修车间 (A-3) 012 补给/行政大楼 (A-3, B-3) 013 补给/存储大楼 (A-3) 014 行业合作伙伴大楼 (A-3) 015 安全站 (A-3) 016 公共工程 (A-3) 017 行政和电话交换局 (A-3) 018 无人机研究大楼 (A-2) 019 行业合作伙伴大楼 (A-2) 020 行政大楼 (A-2) 023 卡内基梅隆大学 (A-2) 024 卡内基梅隆大学存储设施 (A-2) 025 行政和礼堂大楼(A-2) 026 访客登记和员工徽章 (A-1) 029 NASA 自行车配送设施 (A-3) 031 补给站/仓库 (A-3) 045 小型卫星存储设施 (A-3) 064 仓库 (A-3) 067 邮局 (A-3) 126 莫菲特场历史学会 (A-3) 566 行政大楼 (A-3) 567 设施维护仓库 (A-3) 569 采购办公室 (A-2) 941 行政设施 (A-3) 942 海军交易所维护店 (A-3)
本文件适用于 Ames 内部管理的 C 类和 D 类太空飞行系统、有效载荷和技术演示项目以及 Ames 采购的航天器或航天器部件。对于从知名航空航天承包商采购的航天器和航天器部件,这些公司制定的最佳实践可能是可以接受的。在制定本文件要求的过程中,应解决个别承包商最佳实践的可接受性问题。国际空间站有效载荷只需满足国际空间站要求,并应使用本文件作为设计指导和最佳实践。经 ACE 和执行组织管理层同意,出于小规模努力或战略原因,可以放弃本文件的适用性。本标准是一份动态文件,并定期评估和更新以提高其清晰度和有效性。虽然工程原理和实践是稳定的,但所选要求集可能会根据它们是否继续通过纳入而保证增加可见性而发展。在本文件中,除非另有说明,否则所有文件引用均假定为最新版本。P.3 权限