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2021 年欧洲太空创业大会
1 欧盟，InvestEU，（可访问：https://europa.eu/investeu/about-investeu_en） 2 欧洲议会和欧洲理事会，2021 年 3 月 24 日欧洲议会和欧洲理事会条例 (EU) 2021/523，设立 InvestEU 计划并修订条例 (EU) 2015/1017 3 欧盟委员会，2021 年国防工业和航天总司管理计划（可访问：https://ec.europa.eu/info/system/files/management-plan-defis-2021_en.pdf） 4 欧盟委员会，欧盟空间：进一步合作支持欧洲航天创业（可访问：https://ec.europa.eu/defence-industry-space/eu-space-further-cooperation-support-space-entrepreneurship-europe-2022-01-25_en） 5 太空情报报告，欧盟委员会公布为期 6 年、金额达 10 亿美元的卡西尼太空融资机制。目标：每年 60 项投资（网址：https://www.spaceintelreport.com/european-commission-publishes-6-year-1-billion-cassini-space-startup- finance-facility-goal-60-investments-per-year/）
戴维·T·杨
David T. Young Young 博士的主要科学兴趣和贡献集中在研究和了解太阳系等离子体的化学成分以及成分对行星磁层动力学的影响。 为了追求这些兴趣，Young 博士领导或参与了几种广泛用于研究空间等离子体的尖端光谱仪的设计和开发。 基于他的仪器进行的实验有助于更好地了解陆地、行星和彗星磁层。 20 世纪 70 年代，Young 博士表明地球磁层的成分与太阳周期的紫外线辐射密切相关。 20 世纪 80 年代，他的工作集中于研究赤道磁层中发现的自生离子回旋波对重离子（He + 和 O + ）的加速。 20 世纪 90 年代，他的工作主要集中于开发他正在开发的仪器的测量技术。到了 21 世纪初和 21 世纪 10 年代，杨博士将注意力转向了土星磁层的成分相关复杂性。他发现冰卫星释放的“水离子”主导着土星的磁层。他还致力于了解土卫六复杂的大气层和电离层，它们主要由带正电和负电的重碳分子组成。正是这些分子形成了覆盖土卫六表面的气溶胶颗粒。杨博士的实验室研究推动了尖端离子质谱技术的发展，开辟了新的实验可能性。他是第一个将质谱仪的能量范围和灵敏度提高了几个数量级的人，例如极地任务中的热离子动力学实验。他的工作导致了能量谱仪的小型化和性能的提高，例如罗塞塔号任务中的离子电子传感器，以及质谱仪，例如深空一号上的行星探索等离子体实验。 2002 年，他发明并领导了用于欧罗巴快船任务的超高分辨率 MASPEX 质谱仪（性能超越大多数实验室仪器）的早期开发。1988 年，杨博士构思了卡西尼等离子体光谱仪 (CAPS)，这是一套集成的三台仪器套件，用于卡西尼号土星任务。由于他在伯尔尼大学期间在欧洲拥有长达十年的经验，他能够组建和管理一个团队，该团队最终包括来自美国和五个欧洲国家的 170 名科学家和工程师。1990 年，NASA 选择 CAPS 并由杨博士担任首席研究员，部分原因是欧洲团队的贡献为 NASA 在整个任务期间节省了 1500 万美元（以 2022 年的美元计算）。2019 年，卡西尼项目管理部门告知他，CAPS 的数据为 500 多篇出版物和 26 篇博士论文做出了贡献。在他的职业生涯中，杨博士Young 为实验空间科学界做出了贡献，他在四所机构设计和建造了高精度校准系统：莱斯大学、伯尔尼大学、洛斯阿拉莫斯大学和西南研究院的两所机构。这些系统已用于各种项目，包括阿波罗月球表面实验包、欧空局的罗塞塔号 67P/Churyumov-Gerasimenko 任务和卡西尼号。除了实验空间科学工作外，Young 博士的兴趣还包括教育下一代。为此，他教授了磁层物理和伽马射线光谱学课程（伯尔尼大学），以及空间仪器和航天器设计课程（伯尔尼大学）
解决数字工程信息交换... - conflr
Terri Chan（波音商用飞机） Terri 是波音商用飞机产品开发部门的高级系统工程师，专注于通过动态功能建模实现生命周期内的架构集成。她拥有超过二十年的经验，从 JPL 的卡西尼号：土星任务计划开始，到空军卫星控制网络的未来网络架构集成商。Terri 参与了军事项目的产品生命周期，从概念设计到集成/测试和运营。她还曾担任竞争情报分析师，为高管提供咨询，其中企业的模型能力基准测试在当前的 MBE 转型战略中发挥了关键作用。意见书 Terri Chan 是主持人。Terri 从事航空航天和国防工业的商业工作，带来运营和维持视角，而不是产品开发。
新 HIREL 选择指南 7-23-18.indd
Teledyne Relays 早期参与太空飞行应用，这使我们能够参与载人航天的许多重大成就。我们的机电继电器和 RF 同轴开关曾经用于主要运载火箭，目前仍在使用；Delta III、Arian IV、Arian V 和 VEGA 计划。此外，我们的继电器还参与近太空和深太空探索，机电继电器目前在火星探测器上漫游火星表面，并在火星科学实验室上前往红色星球。我们的机电继电器目前正在卡西尼号航天器上绕土星运行，我们的 RF 同轴开关正在新视野号航天器上前往冥王星。除了参与无人驾驶计划外，我们还提供用于载人计划的高可靠性产品。我们的机电继电器用于国际空间站的各个组件，我们的射频同轴开关在航天飞机的通信系统中发挥了重要作用。
未来土卫二任务极地轨道的数值分析
土星的卫星土卫二因卡西尼号太空飞船在其南极地区发现了被称为“虎纹”的明显线性结构，该结构喷出气体和冰粒羽流而备受关注。据信，这颗小型卫星（直径 504 公里）有一个多孔岩石核心和一个冰壳，中间被全球地下咸水海洋隔开。潮汐加热可能有助于推动卫星内部的化学反应，这使得它成为一个非常有希望的候选者，那里可能存在适合生命形成的条件。这使得土卫二成为未来任务的主要目标。由于土星引起的强烈引力扰动、土卫二的较高引力矩以及土星其他卫星的额外扰动，土卫二周围人造卫星的动态环境极其复杂。因此，寻找自然稳定轨道绝非易事。极地轨道对于进一步研究虎纹地区和绘制全球地下海洋图非常有用。
3–88 keV H ENA 光谱揭示的日球结构
摘要 高能中性原子（ENA）是研究日球层结构的重要工具。最近，人们观测到来自日球层上风区和下风区的 ENA 通量（能量约 55 keV）强度相似。这使得这些观测的作者假设日球层是气泡状而不是彗星状，这意味着它没有延伸的尾巴。我们研究了很宽能量范围（3 – 88 keV）内 ENA 通量的方向分布，包括来自 IBEX（星际边界探测器）、INCA（卡西尼号上的离子和中性相机）和 HSTOF（太阳和日球层探测器上的高能超热飞行时间传感器）的观测。一个基本要素是 Zank 提出的终端激波处的拾取离子（PUI）加速模型。我们采用最先进的全球日光层、星际中性气体密度和 PUI 分布模型。基于“彗星状”日光层模型的结果，其通量大小接近 IBEX、HSTOF 和部分 INCA 观测到的 ENA 通量（5.2 – 13.5 keV 能量通道除外）。我们发现，在高能量下，来自尾部的 ENA 通量占主导地位（与 HSTOF 一致，但与 INCA 不一致）。在低能量下，我们的彗星状模型从上风向和下风向产生强度相似的 ENA 通量 — 因此，这不再是气泡状日光层的有力论据。
封面 2007 年第 4 期.indd - 加州理工学院杂志
自太空时代开始以来，JPL 的太空飞船已经造访过太阳、月球和所有八大行星，有些甚至已经完全飞出太阳系。JPL 将旅行者号、伽利略号和卡西尼号送往外行星，将探测器送上火星，绘制金星云层覆盖的表面，并为尼尔·阿姆斯特朗在月球上迈出“一小步”铺平道路，而 JPL 最初是一个由和平主义者管理的军用火箭研究机构，而他当时只是想探索高层大气。加州理工学院喷气推进实验室非正式成立，当时航空学教授西奥多·冯·卡门 (Theodore von Kármán) 的研究生弗兰克·马利纳 (Frank Malina) [MS ME '35, MS AE '36, PhD '40] 和一些朋友在 1936 年在干河道中试射了一台火箭发动机。JPL 自 1958 年以来一直退出火箭业务，成为其成功开发美国第一颗卫星“探险者 1 号”的牺牲品。“探险者 1 号”是为回应 1957 年 10 月发射的 Sputnik 而发射的，Sputnik 标志着苏联对低地球轨道的主权。1957 年 8 月，世界上第一枚洲际弹道导弹（俄罗斯制造）发射升空，每隔 96 分钟就会飞过上空，斯普特尼克号提醒紧张不安的美国，核弹头也可以很容易地发射到那里。这是 JPL 从武器实验室到行星探测器的历程。
mltcp：一种分布式技术，用于近似机器学习的集中式流程计划
1引言有效的流程计划是网络社区中的一个重要且研究的问题[3,5,7,12,13,23,24,27]。使用启发式方法，平衡机制和网络流量的截止日期，在调度流方面有很多工作。传统上，实施流程计划有两种广泛的方法。首先是集中式的AP PROACH，其中中央控制器从所有流中收集网络数字并计算所需的流程度[3，12，13，27，49]。第二个是在分布式的方式借助数据包或开关支持[5,7,23,44]，以分布式的方式进行近似启发式方法，例如最短剩余的处理时间（SRPT）。大多数流程调度方法都集中在传统的数据中心流量上，这是爆发且短[9]。此外，传统数据中心流的到达通常是独立且无法预测的。今天，随着对基于AI的服务的需求不断增长，数据中心中的深度神经网络（DNN）培训和良好的流量已成倍增加。与传统的数据中心工作负载不同，DNN培训和微调作业具有定期的流量模式，在该模式中，每个训练迭代的开始时间都取决于之前迭代的完成，从而对流量到达时间产生依赖性[53，59，64]。我们证明，基于剩余的处理时间（即Pfabric [5]，PDQ [23]和PIAS [7]）的调度技术并不总是最适合安排DNN作业的最佳选择。直觉上，这是因为此类技术根据网络中当前流的状态做出本地调度决策，而无需考虑定期作业的流量到达模式。在DNN工作负载中，这种效果变得不利，其中在一个迭代中完成流量会影响随后迭代的完成时间。最近的研究，例如Muri [64]和Cassini [52，53]，已经证明，对于DNN工作负载，促进交流沟通需求的时间表达到了时间表网络计划。他们将交织的想法定义为一个DNN作业的通信阶段（高网络授权）与计算阶段（低网络
社论：抗菌药物和细菌来源的抗癌药
根据世界卫生组织 (WHO；https://www.who.int/whr/1996/media_centre/press_release) 的数据，传染病每年导致 1700 多万人死亡。其中，由抗菌素耐药性 (AMR) 细菌引起的医源性感染越来越难以治疗，威胁着我们在医疗保健和预期寿命方面的进步，并在全球范围内产生了巨大的社会和经济影响 (https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/antibiotic-resistance)。仅在欧洲，AMR 每年导致 33,000 人死亡，医疗保健和生产力损失达 15 亿美元 (EU Commission, 2017; Cassini et al., 2019)。美国每年发生超过 280 万例 AMR 感染，超过 35,000 人因此死亡 (CDC, 2019)。患有 AMR 感染的患者可能需要住院超过 13 天，每年增加 800 多万住院日 ( Ventola, 2015 )。当前应对这种令人担忧的情况的策略包括投资研发新抗生素。癌症是全球发病和死亡的另一大原因；2015 年癌症造成 880 万人死亡。与 AMR 感染类似，人们几十年前就认识到对经典癌症化疗药物和/或新型靶向药物的耐药性，这是化疗在癌症治疗中取得成功的重大障碍。显然，治疗感染和癌症的最大挑战是治疗耐药性和缺乏新的抗菌或抗癌药物。微生物本身是抗生素/抗癌药物最丰富的来源，而目前未知或无法培养的细菌是新型生物活性分子的最大来源之一。抗菌和抗癌药物均可从自然环境或肠道菌群中的细菌中获得，而放线菌素 D 和博来霉素等一些药物可能具有双重抗菌和抗癌特性（Karpinski 和 Adamczak，2018 年）。本研究主题中发表的论文（七篇研究文章和三篇评论）进一步证实了天然细菌中具有抗菌和抗癌特性的生物活性分子的多样性，如下文所述。
基于广义...
众所周知，递归序列是按照相应序列的前面术语的总和，差异或乘积（基本操作）定义的。正在朝着将现有序列推广到高阶的方向以及对任意初始值的推广方向进行。尽管一些作者通过考虑相同的关系进行了概括，但具有不同的乘数（恒定/任意功能为系数），但在[1、3、12、13、23、23]中可以看到一些此类发展及其应用。cerda-morales [2]定义了一个新的广义Lucas V（P，Q）-Matrix，类似于纤维纤维菌（1，-1，-1）-matrix，它与fibonacci U（p，q）-matrix and the Matherix and a batriist and a b.matrix and and Matirix and a vibirix and to n a i vi the and Matrix相比，它们是一个同等的方法序列。Halici等。[7]，通过将条目视为n-th fibonacci Quaternion number，讨论了Fi-Bonacci四元基质矩阵，并得出了某些身份，例如Cassini的身份，Binet Formula等。在[20] Stanimirovic等人中。定义了斐波那契和卢卡斯矩阵的概括，其元素是由一般二阶非二元序列定义的，在某些情况下，它们也获得了这些矩阵逆的。�Ozkan等。[15]通过使用矩阵并概括了conpept，然后确定卢卡斯多项式与斐波那契多项式之间的关系，获得了N-步骤Lucas多项式的术语。在[18]中，作者讨论了作为特殊草书矩阵的R循环矩阵，这些矩阵也可以在对密码学关键要素的形成研究中进行考虑。我们知道，著名序列斐波那契和卢卡斯序列[9]通过复发关系f k +2 = f k +f k +k +1，（k≥0），初始值分别为0、1和2、1。同样，阶三阶的tribonacci和lucas序列分别由复发关系f k +3 = f k +f k +1 +f k +2，（k≥0），初始值分别为0、0、1 [a000073]和3、1、3 [a001644]。矩阵表示[9]与上述递归序列二和第三的递归序列相对应如下，其中f k，n代表k：