商业人类太空飞行公司的出现正在改变范式,并旨在使私人公民,研究人员和政府宇航员的旅游业和研究目的的空间民主化。当前的人类航天行业又小而多样化 - 车辆系统的范围从空间平面到胶囊。公司不仅通过太空飞行技术进行创新,还通过制造能力,地面运营,培训计划等创新。美国在尚处于起步阶段的商业人类太空飞行和行业中的领先地位是一家创新的灯塔。当前的人类太空飞行的监管环境正在鼓励创新和增长,而没有损害安全性的联邦航空管理局(FAA)商业空间运输办公室(AST)调节商业空间运营以保护公共安全和财产,目前拥有前配置安全记录。这包括涵盖发射和着陆操作许可的规则,以及对太空港的建立的治理。Virgin Galactic在其许可过程中与FAA紧密合作,并在商业太空飞行运营期间继续这样做。作为我们业务的基础,VG的首要任务是我们的机组人员和太空飞行参与者(SFP)的安全。
给定图G和两个独立的集合i和大小为K的I T,独立集合构造问题询问是否存在一系列独立集(k)i s = i 0,i 1,i 2,。。。,iℓ= i t,使每个独立集都使用所谓的重新配置步骤从上一个独立集获得。将每个独立的集合视为放置在图G的顶点上的K代币集合,研究的两个重新配置步骤是令牌跳跃和令牌滑动。在问题的令牌跳跃变体中,一个步骤允许令牌从一个顶点跳到图中的任何其他顶点。在令牌滑动变体中,令牌只能从顶点滑到其一个邻居之一。像独立集问题一样,上述两个问题均为w [1] - hard在一般图上(对于参数k)。非常富有成果的研究线[5,14,27,25]表明,当仅限于稀疏的图形类别(例如平面,有界的树宽,无处浓度,并且一直到无biclique for biclique for biclique for biclique for biclique for biclique for biclique tograph,opertion set问题都可成为固定参数。在一系列论文中,也证明了这一论文可以解决令牌跳跃问题[17、22、26、8]。至于令牌滑动问题(在大多数这些论文中都提到,除了该问题是在树上可以解决的多项式时间[11]和间隔图[6]之外,几乎没有什么知道的。我们通过引入一个新的模型来重新配置独立集,我们称之为银河系重新配置。使用此新模型,我们表明(标准)令牌滑动是固定参数可以在有界集团数字的有界度,平面图和弦图的图表上进行操作。我们认为,银河重新配置模型具有独立的兴趣,并且有可能有助于解决有关令牌滑动的(参数化)复杂性的剩余开放问题。
目标。我们探索机器学习技术,以预测星系之间的星形量,恒星质量和金属性,红移范围为0.01至0.3。方法。利用CATBOOST和深度学习体系结构,我们利用了来自SDSS的多播放和红外光度数据,并在SDSS MPA-JHU DR8目录上进行了跨训练。结果。我们的研究证明了机器学习的潜力,即仅从光度数据中准确预测星系特性。我们通过使用CATBOOST模型专门实现了最小化的根平方错误。对于恒星形成率的基础,我们达到了RMSE SFR = 0的值。336 dex,而对于恒星质量预测,将误差降低为RMSE SM = 0。206 dex。此外,我们的模型得出RMSE金属性= 0的金属性预测。097 DEX。 结论。 这些发现强调了自动化方法在有效估计多波长天文学数据的指数增长的情况下有效估计关键星系的重要性。 未来的研究可能会集中于精炼机器学习模型和扩展数据集,以实现更准确的预测。097 DEX。结论。这些发现强调了自动化方法在有效估计多波长天文学数据的指数增长的情况下有效估计关键星系的重要性。未来的研究可能会集中于精炼机器学习模型和扩展数据集,以实现更准确的预测。
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For this paper, “space tourism” will be the suborbital, orbital, and interplanetary travel for leisure,
TUVA ATASEVER is an aerospace and technology professional, who was competitively selected to be one of the first two Turkish astronauts as a part of TUA's first-ever astronaut selection campaign. After completing his master's degree in photonics at the University of California, Irvine, Tuva founded two virtual reality startups, Blue Dot VR and HyperSight, Inc. He then worked for ROKETSAN, Inc., a leading Turkish aerospace company, as an avionics systems engineer on the Micro Satellite Launch Vehicle (MSLV), Türkiye's first orbital launch vehicle. He also served as the payload integration manager for ROKETSAN's Space Sounding Rocket (SSR), Türkiye's first domestic launch vehicle. After more than a year of astronaut training with Axiom Space, Tuva was honored to serve as the Ax-3 Backup Mission Specialist for the historic all-European commercial astronaut mission to the International Space Station (ISS).
上下文。迄今为止,绝大多数系外行星的发现都发生在太阳能街区的恒星周围,化学成分与太阳相当。然而,模型表明,具有不同动力学历史和化学丰度的不同银河环境中的行星系统可能会显示出不同的特征,这可以帮助我们改善我们对行星形成过程的理解。目标。这项研究旨在评估即将到来的柏拉图任务的潜力,以研究各种银河环境中恒星周围的系外行星种群,特别关注银河系薄磁盘,较厚的磁盘和恒星光环。我们旨在量化柏拉图在每个环境中检测行星的能力,并确定这些观察结果如何限制行星形成模型。方法。从全天空的柏拉图输入目录开始,我们将240万个FGK恒星分类为它们的分解银河系。对于长期观察LOPS2和LOPN1柏拉图田中恒星的子样本,我们使用新一代行星种群合成数据集估算了行星的发生率。将这些估计值与柏拉图检测效率模型相结合,我们预测了在标称2+2年任务中每个银河环境的预期行星产量。结果。基于我们的分析,柏拉图很可能检测到富含α的厚磁盘周围的至少400个系外行星。柏拉图田有3400多个潜在的目标恒星,其中有[Fe/H] <−0.6,这将有助于提高我们对金属贫困恒星周围行星的理解。结论。这些行星中的大多数被预计是半径的超近美和亚元素,其半径在2至10 r r介于2至50天之间,这是研究半径谷与恒星化学之间的联系的理想选择。对于金属贫乏的光环,柏拉图可能会检测1至80个行星,其周期在10到50天之间,这取决于潜在的金属性阈值,即行星形成。我们确定了高优先级,高信号到空的柏拉图P1样品中47个(运动学分类)恒星的特定目标列表,在金属贫困环境中寻找行星时提供了主要机会。柏拉图的独特功能和大量的视野位置是在银河系中各种银河环境中研究行星形成的宝贵工具。通过探测具有不同化学成分的恒星周围的系外行星种群,柏拉图将为恒星化学与行星形成之间的联系提供有益的见解。
讨论从对山上现状的分析开始,试图根据去年 5 月举行的用户委员会会议的结果找出其弱点。大家普遍对光学和红外探测器的现状表示担忧,其中一些探测器似乎已经过时。造成这种相对不利状况的原因归因于拉萨利亚目前运行的 CCD 数量相当多,可能比世界上任何其他观测站都多,而且直到几年前,由于出口问题,获取现代红外探测器仍然很困难。总干事回应了 P. Vhn 和 B. Fort 对改进速度的有些悲观的看法,承诺 ESO 总部将投入大量精力尽快更换损坏的探测器;特别是在红外领域,罗克韦尔 256x256 阵列
现代物理学中暗物质(DM)的性质仍然难以捉摸。良好动机的DM候选者是光玻色粒颗粒。QCD轴是DM [1-5]的可行候选者,除了解决了强大的CP问题[6-8]。轴突样伪级颗粒[4,5](QCD轴的广义形式)和矢量颗粒(例如,暗或隐藏的光子)[9,10]是同样动机的DM候选者。这样的新粒子通常抑制了与标准模型的相互作用,但是可以将其用于在实验室中搜索它们[10-15]。Light DM也称为波浪状,与较重的尤其型DM候选相反。由于银河尺度上此类颗粒的占用人数很高,因此光DM表现为经典波。这样的DM背景可以建模为经典的随机场A 0cosðΩTÞK·xÞd[16],其中一个0¼的效果ρDMP = m DM是由DM密度ρDM和质量M DM给出的场振幅; j kj≃mdm v是波数; ϕ是一个随机阶段。随机场的振荡的特征频率主要由DM质量给出,并以动力学的校正为ω≃Mdm m m dm v 2 = 2,其中v〜10-3是银河系中的病毒速度。因此,光DM场在空间分离上是连贯的λc〜ðm dmvÞ -1和在天然planck单元中表达的时间尺度τc〜ðm dm v 2 - 1 [17]。正在进行几个实验程序,或提出了用于探测光DM的参数空间,并使用