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名称和姓氏Consuelo Celesti Place and Date Messina，19.08.1989 Residence Contrada Fortino N°21，98167，墨西拿，意大利电话。n°+39/3470624175电子邮件cuocelesti@gmail.com cueuelocelesti@pec.it ccelesti@unime.it当前的学术职位
天体时间标准化政策.pdf
1. 可追溯至协调世界时（UTC）；2. 足够精确以支持精密导航和科学研究；3. 能够适应与地球失去联系的情况；4. 可扩展至地月系统以外的空间环境。联邦机构将开发天体时间标准化，最初重点关注月球表面和地月空间运行的任务，并具有足够的可追溯性以支持前往其他天体的任务。美国宇航局将与商务部、国防部、国务院和交通部协调，在 2026 年 12 月 31 日之前向总统行政办公室提供实施月球计时标准化的最终战略。美国宇航局还将在 2024 年 12 月 31 日之前将本备忘录中所述的协调月球时 (LTC) 纳入其年度月球到火星架构概念审查周期的一部分。这些任务将得到由美国宇航局和国家空间委员会共同领导的国家地月科技分机构工作组的支持和指导，并重点关注国家地月科技战略的第 4 个目标：
天体量子误差校正I：来自非交通klein空间的Qubit
4D渐近平坦的空间中的量子重力特征是由于软辐射头发而引起的自发对称性，这与IR差异的增殖密切相关。通过推定的2D CFT的全图描述预计没有此类冗余。在这两篇论文中，我们通过启动天体CFT（CCFT）中量子误差校正的研究来解决这个问题。在第一部分中，我们通过在Kleinian Hyperkhler SpaceTimes中重新审视非交通性几何形状来构建具有有限自由度的玩具模型。该模型遵守朝径向方向重新归一致的灯芯代数，并承认等距嵌入`la gottesman-kitaev-preskill。代码子空间由在柔软的时空波动下可靠的2量稳定态组成。hyperkhler空间的对称性是离散的，并转化为量子计算中熟悉的克利福德组。然后将结构嵌入扭曲空间的发病率关系中，为即将到来的工作中解决的CCFT制度铺平了道路。
能源存储解决方案 - Celestica
作为可再生能源系统中的一项关键要求，储能技术能够实现当今和未来的零排放技术。储能技术为可再生能源发电、备用电源和峰值需求支持提供电网稳定性，为个人和整个行业创造了新的收入来源。随着集成解决方案的兴起，Celestica 与客户合作，快速将创新、可扩展的存储解决方案推向新市场，使他们能够满足需求。我们利用在太阳能、风能、储能和先进电力电子方面的成熟经验，为住宅、商业、工业和电网应用设计、开发和提供复杂的解决方案。
Kostenko，Inessa（2020）乌克兰法律草案“关于月球和其他天体自然资源的提取和利用”。 advaKostenko，Inessa（2020）乌克兰法律草案“关于月球和其他天体自然资源的提取和利用”。 adva
现在正在进行空间资源活动的开发。在没有明确统治这些活动的明确框架的情况下，有必要检查正在讨论的概念，以确保它们符合有关轨道运营和空间资源权利的现有条约义务。这些概念需要启用，支持和协调空间资源的使用。国际法律框架适用于太空资源活动。应该对《外层空间条约》和《月球协议的规定》进行主要关注。空间资源的利用具有人类未来的潜力。为了为太空资源活动创造有利的环境，我们写了乌克兰法律草案，“关于月球和其他天体自然资源的提取和利用”。本草案的规定规定了有关在太空活动中使用的空间中使用的管辖权和控制产品的规则，及其在提取和开发太空机构的自然资源的计划，技术，设备和设备的应用条件，在提取和利用太空机构的自然资源期间；承认，限制和禁止剥削太空机构的资源；公共安全和环境保护，在提取和使用太空资源期间违反法律的责任。建立一个法律框架以从太空体中提取和使用资源是目前的重要问题。国际承认使用太空资源的合法性可以确保国际太空法对国内法律使用太空资源的合法性的支持。
机器学习应用于乐器扬声器的声音分类A J Harper Celestion / GP Acoustics（UK）Ltd. 1介绍< / div < / div < / div < / div < / div
机器学习是研究领域，它使计算机具有学习能力，而无需明确编程。程序拥有的经验越多，其任务就越好。在该项目中考虑的情况下，测量的扬声器越多，程序就会越准确地预测听众的主观判断。存在标准化的测量和处理技术，表明扬声器在一方面的表现。其中许多与主观印象非常相关，但是没有一个测量可以说明整个故事。扬声器工程师学会在多年的经验中将一系列测量信息与扬声器的声音联系起来，通常在很大程度上知道单元在聆听之前的声音。这种方法复制了学习元素，允许程序在用一系列最有意义的测量范围喂养时找到扬声器组之间的最佳分离。未分类的驱动器单元可以以有意义的方式将其归类为好是坏，并具有可量化的输出。这些分类与主观判断高度相关。这项工作概述了与扬声器分类有关的机器学习的相关概念，并在概述了所选解决方案的原因之前概述了三种可用方法。这些技术对每种测量作为主观判断的指标的相对重要性提供了一个有趣的见解，最终结果表明，与替代技术或仅任何一个测量值相比，分组的分离大大改善了。描述了一种有效的听力测试方法，该方法非常适合该目的。这提供了组之间的最大听觉差异，同时是可重复，控制和时间效率的。驱动器单元可以选择自信地反复判断，并将其测量用于训练，调整和测试模型。应该强调的是，乐器扬声器旨在产生声音，而不是重现声音1，而繁殖的不准确是设计意图。通过高保真扬声器演奏的电吉他或通过吉他演讲者播放的录制音乐是对此的启发性演示。在这种情况下，好的是指该扬声器的理想声音特征用于使用的典型应用。结果不能直接转移到旨在重现声音的扬声器。