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andrat-最终报告.pdf
“自主机载导航”的广义定义是航天器在独立于外部控制和不使用外部信息辅助的情况下确定其轨道并规划路径以实现导航目标的能力，即使在异常条件下也可能如此。自主导航有望对整个 SMD 的任务运行产生直接影响。在 SMD 内，主要受益者将是行星科学部和探索科学战略整合办公室。天体物理学、太阳物理学和地球科学部在 GPS 范围之外飞行的任务也将受益。迄今为止，还没有航天器在多个任务阶段展示过自主导航。演示任务提供了降低风险和帮助实现更广泛采用的机会。
印度尼西亚的空间天气活动
• 课程 万隆理工学院 (ITB) 开设空间天气和太阳物理学课程，每年至少有 60 名本科生。一些主题成为本科生的最终项目、论文或学位论文。欢迎合作。 • 公共宣传 ITB 和国家航空航天学院 (印尼语：Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional, LAPAN) 进行了在线讲座。我们需要为空间天气或空间物理领域的 STEM（科学、技术、工程、数学）学生提供更多共享材料课程、简单的数据分析等。 • 国际研讨会/讲习班 每年至少在 LAPAN-BRIN 和 ITB 交替举办一次活动 • 注：现在，LAPAN 已合并到国家研究与创新机构 (印尼语：Badan Riset dan Inovasi Nasional, BRIN)。
约翰·梅斯·格伦斯菲尔德博士
约翰·M·格伦斯菲尔德是一名科学家和前宇航员，在载人太空探索、空间科学任务和国家空间政策方面具有丰富的领导经验。他曾担任美国宇航局宇航员、科学副局长和华盛顿特区美国宇航局总部首席科学家。作为副局长，他的职责包括每年 70 亿美元的地球科学、天体物理学、行星科学、太阳物理学、詹姆斯·韦伯太空望远镜和 NOAA 气象卫星计划。此前，他曾担任巴尔的摩空间望远镜科学研究所副主任，管理哈勃太空望远镜和即将推出的詹姆斯·韦伯太空望远镜的科学项目。格伦斯菲尔德的科学研究领域是行星科学和寻找地球以外的生命。他对地球和气候科学以及应对气候变化的策略有着深厚的了解。格伦斯菲尔德也是一名狂热的探险家，喜欢登山、骑自行车、航海和驾驶小型飞机。
Manuela TEMMER – 简历
- 自 2020 年起担任 SCOSTEP 和 SCOSTEP/PRESTO 的奥地利代表 - 自 2019 年起担任格拉茨大学 COSPAR PSW 代表 - 自 2018 年起担任国际期刊《太阳物理学》编委会成员 - 自 2017 年起负责 e-CALLISTO 广播电台 AUSTRIA-UNIGRAZ 的维护 - 自 2015 年起担任 EGU-ST 科学官员和联络官 - 自 2015 年起担任国际空间环境服务 (ISES) 国家联系人 - 2024 年担任 ISSI 论坛成员“迈向建立欧洲太阳物理学共同体” - 2019-2024 年担任国际空间天气倡议 (ISWI) 国家协调员 - 2021-2023 年担任 ESA 太阳系和探索工作组成员 - 2019-2023 年担任 H2 星团日球层变异性的 iSWAT 主持人 (iswat-cospar.org) - 2017-2022 年担任联合国空间天气专家组 - 2012-2021 年 《地球物理学年鉴》（太阳和日球物理学）专题编辑 - 2015 年 科英布拉太阳物理会议 ASPCS 2015，第 504 卷编辑
印度河：...
对General域Corpora培训的大型语言模型（LLM S）在自然语言处理（NLP）任务上表现出了显着的要求。然而，以前的研究通过以域为中心的Corpora训练LLM S在专业任务上表现更好。是由这种见解的刺激，我们开发了一套全面的LLM S套件，该套件是针对地球科学，生物学，物理学，地球物理学，行星科学和天体物理学的紧密相关领域量身定制的，并使用从多元化数据来源中汲取的科学公司进行了培训。模型套件包括：（1）使用域特异性词汇和语料库培训的编码模型来解决NLP任务，（2）基于对比的学习文本嵌入了使用多种数据集培训的模型，以解决信息检索和（3）使用知识蒸馏的较小型号的较小版本，这些型号的较小版本，这些模型的较小版本是对延期或资源约束的较小型号。我们还创建了三个新的科学基准数据集，气候 - 变化NER（实体识别），
新视野号航天器：过去的表现和未来的潜力
2015 年 7 月 14 日，新视野号首次飞越冥王星 - 卡戎，在其主要任务中取得了全面成功。不到 4 年后，在其首次扩展任务中，新视野号于 2019 年 1 月 1 日飞越了柯伊伯带中一个 36 公里长的接触双星外海王星天体 Arrokoth。在此过程中，新视野号拍摄了许多遥远的柯伊伯带天体，进行了重要的太阳物理科学研究，包括复杂的莱曼-α 辐射扫描，并测量了从未探索过的区域的尘埃和黄道光。本文概述了新视野号航天器及其工程性能，以及将任务延长到远远超出其原始设计寿命的潜在策略。有关质量和功率预算的详细信息，以及应对任务挑战的关键创新描述，提供了导致任务成功的工程成就的见解。有关电力、热能和推进系统的趋势数据证实了该任务在 2050 年前继续探索日球层顶以外的潜力。
空间科学任务设计与开发
• NASA，空间与地球科学研究机会 (ROSES 2019)。ROSES 本身并不是一个资助机会，而是一系列机会的汇总。ROSES 文档每年发布一次，通常在 2 月份，以概述提案者在来年可以获得的机会。 • 天体物理学小型探测器机会公告 2019。小型探测器级或 SMEX 任务是 NASA 任务的入门级。这些任务耗资 1.45 亿美元，涉及多个机构。AO 将让学生了解这些大型提案中的一个包含哪些内容。 • 十年调查 (2010-2020)。每 10 年，四个科学领域 (天体物理学、太阳物理学、行星科学和地球科学) 中的每一个都会发布一份“十年调查”，内容包括科学界的现状、未来十年需要解决的关键科学以及推荐的任务。天体物理学十年调查将与本课程同时进行，我们将使用十年调查过程的实时示例来加强课堂讨论。• NASA 科学计划（2014 年）。十年调查由美国国家科学院 (NAS) 委托进行；它们与 NASA 并没有严格的关系。在科学计划文件中，NASA 直接引用十年调查来概述管理目标。
2015 年 NASA 技术路线图 - TA 8：科学仪器、天文台和传感器系统
科学仪器、天文台和传感器系统 TA 8 路线图利用了 2010 年空间技术路线图和 2005 年 NASA 高级规划和集成办公室 (APIO) 评估、高级望远镜和天文台以及科学仪器和传感器中的先前路线图活动。TA 8 的技术允许收集有关地球大气层、太空和其他行星的信息。TA 8 技术分为遥感仪器和传感器、天文台和现场仪器和传感器。遥感仪器和传感器包括用于测量感兴趣的远程目标的光谱、空间和其他可观察特性的组件、传感器和仪器，既有被动的，也有主动的，例如通过基于激光和雷达的方法。天文台包括用于收集、集中或传输光子的下一代望远镜系统的技术。现场仪器和传感器包括用于探测空间环境中的场、波和粒子以及用于表征行星外大气层、大气层和表面的组件、传感器、仪器和采样技术。本文件中确定的技术需求和挑战可追溯到最新的地球、行星、天体物理学和太阳物理学十年调查报告推荐的特定 NASA 任务（“拉动技术”），但有些允许新的科学能力和任务概念（“推动技术”）。
2020 年秋季简讯.pub
通常，大气中的氧气含量较高，而氮气更靠近地球表面。“多年来，大气科学家一直在研究氧气含量低于应有水平的情况，但我们发现了可能的原因，并揭示了比以往任何时候都更详细的信息，”科学学院物理与天文系博士生梅斯基塔说。这一突破性的发现由美国宇航局资助。它刊登在美国宇航局太阳物理学主页上，并于 2020 年 7 月 23 日发表在《地球物理研究杂志-空间物理学》上。该论文的标题为“在平静地磁条件下对静态稳定的高纬度中间层和低热层的中性剪切不稳定性进行现场观测”。克莱姆森研究小组发射了火箭，释放出一种无害气体作为造影剂，以照亮大气风型，从而对其进行拍摄。这项研究名为“超级水枪”活动，于 2018 年 1 月 26 日在阿拉斯加的 Poker Flat 研究区进行。“我们的测量是在距地球表面 65 英里的地方进行的，显示风速约为每小时 100 英里，”梅斯基塔说。“冲浪波”是风流相互卷入并在天空中形成波浪的戏剧性效果，这是开尔文-亥姆霍兹不稳定性 (KHI) 的结果。第 3 页继续
太阳能合成成像：在SDO/AIA数据上介绍deno的扩散概率模型
为了人类的运气，与小型太阳能相比，太阳能较小。即使这些是个好消息，这也使训练能够建模太阳能活动的机器学习算法具有挑战性。因此，太阳能监视应用程序（包括量）是预测的，因此由于缺乏输入数据而征服。为了克服这个问题，可以利用生成深度学习模型来产生代表太阳活动的合成图像，从而补偿大事件的稀有性。本研究旨在开发一种可以生成太阳的合成图像，具有特定强度的能力。为了实现我们的目标，我们引入了一个脱氧概率模型（DDPM）。我们用SDO航天器上大气图像组件（AIA）仪器进行了精心制作的数据集训练它，该仪器特别是171Å带，该乐队捕获了冠状环，纤维，纤维，浮雕和活动区域的图像。使用Heliophysics事件知识库选择了来自AIA的浮动图像后，采用X射线测量来基于太阳量（a，b，c，m，x）对每个图像进行分类，从而允许对漏水事件进行时间定位。使用群集指标，FRéchetInception距离（FID）和F1分数评估生成模型性能。我们演示了最新的结果，可以产生太阳图像并进行两个使用合成图像的实验。第一个实验训练有监督的分类器以识别这些事件。第二个实验训练基本太阳能是预测指标。我们认为，这只是DDPM与太阳能数据使用的开始。实验证明了其他合成样本对解决不平衡数据集问题的有效性。仍然可以更好地了解太阳能竞赛中的DINOISING DI遇到的概率模型的发电能力是预测，并将其应用于其他深度学习和物理任务，例如AIA到HMI（）图像翻译。