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外展项目：通过 STEM-BW 领域的女性推动博茨瓦纳天文学变革 (WiS)
简介 STEM 女性组织 (WiS) 是由博茨瓦纳一群学生和年轻专业人士创立的组织。这些年轻人来自不同的机构，在 STEM 领域从事不同的职业。WiS 是一项由非洲射电天文学发展组织 (DARA) 和牛顿基金于 2018 年资助的计划，当时 DARA 和 AVN 学生培训已经完成。该组织的任务是向全国分享和分发空间科学、技术和相关 STEM 领域的知识资源，特别是年轻人，因为他们在博茨瓦纳人口众多，占失业人口的比例较高。它更注重女性在 STEM 领域的赋权，并进一步让男性参与进来，以鼓励资源共享和项目合作。所有这些都是通过培训、活动、项目开发和合作来实现的。它设在博茨瓦纳国际科技大学 (BIUST)，隶属于 AVN-DARA，隶属于科学学院的物理和天文学系。
青年、科学和媒体：正式和非正式背景下对天文学和空间科学的看法
媒体在知识获取以及对科学主题的观点和表述的形成方面的重要性已在研究中得到广泛认可。然而，关注年轻受众如何通过不同的平台获取、理解和创造与科学相关的内容，从而调动不同的素养的研究仍然不足。本实证研究旨在探索这方面的一些桥梁。通过观察对科学（即天文学和空间科学）感兴趣的年轻公众，我们打算确定他们重视什么以及他们如何在社会关系中利用科学信息，以建立批判性科学素养，用于决策和形成科学观点。本研究的主要结果证实，非正式学习不仅在年轻人对科学的认同发展中发挥着重要作用，而且在寻找相关的学术和职业道路中也发挥着重要作用。虽然它证实了年轻人不会寻求科学新闻，但目前的研究表明他们确实会根据自己的兴趣寻求科学特定的信息。缺乏对媒体和其他科学传播机构如何产生和过滤科学话语和新闻的反思，突显了提升批判性科学素养的重要性，这似乎意味着与包括媒体素养在内的其他素养的联系。
研究生研究2023-物理与天文学系
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2024 年研究生课程 - 物理与天文学系
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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。
天文学和天体物理学名称排名四分位数 ISSN ...
因子 物理学进展-X 1 Q1 2374-6149 5.0 物理学年鉴 1 Q1 0003-3804 3.276 混沌孤子与分形 1 Q1 0960-0779 3.064 经典引力与量子引力 1 Q1 0264-9381 3.487 当代物理学 1 Q1 0010-7514 5.219 物理与化学参考数据杂志 1 Q1 0047-2689 4.684 自然物理学 1 Q1 1745-2473 20.113 物理学新杂志 1 Q1 1367-2630 3.783物理评论快报 1 Q1 0031-9007 9.227 物理评论 X 1 Q1 2160-3308 12.211 物理报告-物理快报评论部分 1 Q1 0370-1573 28.295 当今物理 1 Q1 0031-9228 3.093 物理-USPEKHI 1 Q1 1063-7869 3.090 物理进展报告 1 Q1 0034-4885 16.62 物理结果 1 Q1 2211-3797 3.042 现代物理评论 1 Q1 0034-6861 38.296 新化学学报 1 Q1 0393-697X 7.565 中国科学-物理力学和天文学 1 Q1 1674-7348 3.986 软物质 1 Q1 1744-683X 3.399 随机和复杂介质中的波 1 Q1 1745-5030 3.223
第 18 单元：天文学和空间科学
对于学习目标 A ，您可以通过了解学生对太阳系的了解程度来介绍主题。展开讨论，然后全面概述有关太阳系及其组成部分的最新知识。然后，您的学生可以分组进行研究，并提供有关太阳、地球和月球内部结构的详细信息，这将有助于突出这些物体中普遍存在的“活动”变化，并展示恒星、行星和卫星之间的差异。应强调太阳对太阳系中所有物体以及轨道周期极长的物体（例如彗星）的影响，以说明太阳引力场的范围和太阳系的极限。本单元中“其他太阳系”物体和特征的定义应解释为主要指除太阳、地球和月球之外的所有物体。这些信息量现在非常庞大，您可能希望只提供基本方面，并允许学生从提供的列表中开发一个特征的 PowerPoint，然后对其进行整理。重要的是，你的学生要正确处理数据，例如距离和直径，他们应该开始收集大量有关太阳系的信息以及我们用来获取这些信息的方法。然后，学生可以针对与特定行星或实况调查任务相关的着陆器或轨道航天器进行案例研究。
天文学中的机器学习算法
摘要。我们分析了机器学习技术在天文学中的当前状态和挑战，以便保持最新的观察数据和未来仪器的数量，这些仪器的数量和未来的仪器至少比当前工具高的数量级。我们介绍了最新的尖端方法和新算法，用于从大型和复杂的天文数据集中提取知识，这是在数据驱动科学的新时代中的一种多功能且有价值的工具。随着望远镜和探测器的功能越来越强大，可用数据的数量将进入PETABYTE制度，需要新算法，旨在更好地建模Sky Brightness，需要更多的计算，并为数十亿天的天空对象提供更多有希望的数据分析。我们强调了当前适合天文学的机器学习中最重要的当前趋势和未来方向，从而通过更好的数据收集，操纵，分析和可视化来推动知识的前沿。我们还评估了针对数据集的各种类型和尺寸的新兴技术和最新方法，并在第四个范式的新挑战面前显示了机器学习算法的巨大潜力和多功能性。
2016年审查的物理和天文年度
Leheny说，他最喜欢的领域的一个方面之一是跨学科的性质。 在过去的几年中，他与化学和生物医学工程研究人员合作，他和一名研究生最近与约翰·霍普金斯医学院的纳米医学中心主任贾斯汀·汉斯（Justin Hanes）合作。 研究人员正在研究另一种软物质材料的性质 - 粘液。 Hanes一直试图通过吸入器通过吸入器来弄清为肺部纤维化（例如囊性纤维化）提供药物的新方法。 挑战是通过肺部的粘液层有效地传递那些纳米颗粒大小的颗粒，其特定目的是保护肺部免受此类异物的侵害。 “提出了一个问题，即纳米尺度上的粘液是什么？”问列伊尼。 “它的结构是什么？ 什么是微观Leheny说，他最喜欢的领域的一个方面之一是跨学科的性质。在过去的几年中，他与化学和生物医学工程研究人员合作，他和一名研究生最近与约翰·霍普金斯医学院的纳米医学中心主任贾斯汀·汉斯（Justin Hanes）合作。研究人员正在研究另一种软物质材料的性质 - 粘液。Hanes一直试图通过吸入器通过吸入器来弄清为肺部纤维化（例如囊性纤维化）提供药物的新方法。挑战是通过肺部的粘液层有效地传递那些纳米颗粒大小的颗粒，其特定目的是保护肺部免受此类异物的侵害。“提出了一个问题，即纳米尺度上的粘液是什么？”问列伊尼。“它的结构是什么？什么是微观