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信息表现任务宇航员 G3
作为团队的一员，每个宇航员都有一项特殊的工作要做。一些宇航员学习如何组装东西，因此他们擅长修理东西。这很重要，因为如果宇宙飞船上的某个东西坏了，宇航员必须能够自己修理。一些宇航员是懂得如何驾驶飞机的飞行员。这些宇航员必须学习如何驾驶和驾驶宇宙飞船。他们训练了很多个小时来学习如何转动它，如何让它跑得更快或更慢，以及如何引导它穿越太空。一些宇航员是领导者，负责管理船上的所有人。他们确保每个人都在做正确的工作。其他宇航员主要学习科学。他们的工作是了解生物在太空中是如何变化的。
物理学和天文学本科生手册秋季
90 学分理学士 学士学位 - 物理学流. . . . . . . . . . . . . . 27 90 学分理学士 学士学位 - 天文学和天体物理学流. . . . . . . . . 28 120 学分理学士 荣誉学位 - 物理学流. . . . . . . . . . . . . 29 120 学分理学士 荣誉学位 - 天文学和天体物理学流. . . . . . . . 30 120 学分理学士 专业荣誉学位 - 物理学流. . . . . . . . . . . 31 120 学分理学士 专业荣誉学位 - 应用物理学流. . . . ...
SANS-CNN：一种利用宇航员图像数据来诊断航天相关神经眼部综合症的自动机器学习技术
太空飞行相关神经眼综合征 (SANS) 是太空飞行最大的生理障碍之一，需要对未来的行星任务进行评估和缓解。由于太空飞行环境是临床受限的环境，本研究的目的是使用在宇航员 SANS 光学相干断层扫描 (OCT) 图像上训练和验证的机器学习模型提供 SANS 的自动早期检测和预测。在本研究中，我们提出了一个轻量级卷积神经网络 (CNN)，它结合了 EffficientNet 编码器，用于从 OCT 图像中检测 SANS，名为“SANS-CNN”。我们使用 6303 张 OCTB 扫描图像进行训练/验证（80%/20% 分割），并使用 945 张 SANS 图像进行测试，结合地面图像和宇航员 SANS 图像进行测试和验证。使用 NASA 标记的 SANS 图像对 SANS-CNN 进行了验证，以评估准确度、特异性和敏感性。为了评估真实世界的结果，还在这个数据集上采用了两种最先进的预训练架构。我们使用 GRAD-CAM 来可视化中间层的激活图，以测试 SANS-CNN 预测的可解释性。SANS-CNN 在测试集上的准确度为 84.2%，特异性为 85.6%，敏感性为 82.8%，F1 分数为 84.1%。此外，SANS-CNN 的准确度分别比另外两种最先进的预训练架构 ResNet50-v2 和 MobileNet-v2 高出 21.4% 和 13.1%。我们还应用两种类激活图技术来可视化模型感知到的关键 SANS 特征。 SANS-CNN 代表一种使用真实宇航员 OCT 图像进行训练和验证的 CNN 模型，能够快速有效地预测在临床和计算资源极其有限的地球轨道以外的太空飞行任务中出现的类似 SANS 的情况。
南非射电天文台博士后...
4.3在2025年，Sarao将考虑研究项目的建议，其中涉及在Sarao（包括来宾仪器）的主持下，在南非的所有射电或地理设施的科学使用或技术开发。有关提议的任何研究的相关数据必须在2025年提供。将对与Meerkat直接相关的项目进行优先级。链接到来宾工具的建议将需要明确提供所需资源的可用性，包括特定工具的成熟度（以及相关数据的可用性）。
graduate-handbook.pdf - 新墨西哥大学物理与天文学
新墨西哥大学在线目录 每位学生都应将大学目录作为学术指南。大学的所有政策和程序均在目录中详细说明，作为物理与天文系的研究生，您主要负责正确及时地完成自己的学术要求。学术顾问将为您提供最新信息以及向研究生院 (GS) 提交必要表格的时间表，但是，您有责任了解规定并监控自己的进度，因为每个学生的课程和进度都是独一无二的。在注册处网站上，选择新墨西哥大学目录 - 研究生课程，了解全校政策。选择学院 - A&S - PandA - 选择左上角的研究生课程，了解 PandA 政策。
天文学和天体物理学咨询委员会 2024 年度报告
（1）评估基金会、美国国家航空航天局和能源部天文学和天体物理学项目的协调情况，并提出建议；（2）评估基金会、美国国家航空航天局和能源部活动的现状，并就这些活动与美国国家研究委员会 2021 年题为“2020 年代天文学和天体物理学发现之路”的报告中所载建议以及美国国家研究委员会后续类似报告中所载建议的关系提出建议；（3）不迟于每年 3 月 15 日向美国国家科学基金会主任、美国国家航空航天局局长、能源部长、众议院科学委员会、美国参议院商务、科学和运输委员会以及美国参议院卫生、劳工和养老金委员会提交一份关于咨询委员会根据第（1）和（2）款作出的调查结果和建议的报告。
acta astronautica
，作为火箭发动机的潜在未来控制器。在模拟和实验中提出并分析了用于简化冷气推进器的基于神经网络的腔室压力控制器。控制器的目标是双重的：它可以跟踪具有不同设定点更改的轨迹，并且允许设置和控制各种稳态腔室压力。神经网络将进食线压力测量数据作为输入，并将阀位置计算为输出值。控制器的训练阶段是通过Ecosimpro/ESPSS模拟中的强化学习算法完成的，该算法通过相应的实验设置的数据验证。应用于允许直接从模拟转移到测试设施域随机化。在模拟和实验中评估控制器。发现，在物理可能的操作点范围内 - 控制器获得了不断高的奖励，这对应于低误差和良好的控制性能。在模拟中，控制器能够调整所有必需的设置点，稳态误差小于0。1个吧台，同时保留了一个小的过冲和最佳的安定时间。发现控制器还能够调节实际实验中所有所需的设定点。具有不同步骤的参考轨迹，在模拟和实验中测试了目标压力的线性和鼻窦变化。在两种情况下，控制器都能够成功遵循给定的轨迹。
Galactica 天文学杂志_2024 年 3 月
2024 年 2 月 24 日至 25 日，不同年龄段的 iAstronomers 齐聚 iAstronomer 俱乐部全国科学日活动，庆祝全国科学日。全国科学日是为了纪念印度物理学家 CV 拉曼爵士于 1928 年 2 月 28 日发现拉曼效应。这一重大发现标志着科学史上的关键时刻，并为印度科学研究带来了国际认可。拉曼效应是指光被分子散射的现象，导致光线偏离其原始路径。CV 拉曼爵士在这一领域的开创性工作不仅为光的行为提供了宝贵的见解，而且为光谱学领域奠定了基础，光谱学在化学、物理、生物和材料科学等各个科学学科中都有广泛的应用。从天文美食秀到模型制作和科学独白，iAstronomers 参与了众多充满乐趣的活动，展示了他们对天文学和科学的热情。