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MWR-D-22-0133.1.pdf-AMS期刊
摘要：船上的高级地静力辐射成像仪（AGRI）卫星4A（FY-4A）卫星提供可见的辐射，其中包含有关云和降水量的关键信息。在这项研究中，使用局部粒子细胞（PF），通过观察系统模拟实验（OSSE）评估了同化Fy-4a /agri全套可见辐射对对流系统模拟的影响。将局部PF与天气研究和预测模型（WRF）模型相结合的数据同化研究床（DART）实施。为期2天的数据AS-SIMILATION（DA）实验的结果在天气量表上产生了令人鼓舞的结果。与局部PF相关的FY-4A /Agri可见的辐射显着改善了云水路路径（CWP），云覆盖率，降雨速率和降雨面积的分析和预测。此外，在多云地区附近的温度和水蒸气混合比产生了一些积极影响。敏感性研究表明，最佳结果是通过与模型网格间距（20 km）和足够短的循环间隔（30分钟）相当的定位距离来实现的。但是，由于可见的辐射中缺乏相关信息，局部PF无法改善云垂直结构和云相。此外，将局部PF与集成调节器（EAKF）进行了比较，并且表明即使在后者的集合成员的数量增加一倍的情况下，局部PF的表现也超过了EAKF，这表明局部PF的巨大潜力在吸收了可见的可见光范围内。
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NARDA-MITEQ 客户最终用户计划 诺斯罗普·格鲁曼公司 NASA NPOESS 诺斯罗普·格鲁曼公司 - Corvair NT-Space JAXA 全球降水测量 喷气推进实验室 NASA 火星科学实验室 Comdev JPL Cloudsat NASA NASA 水瓶座应用物理实验室 NASA 新视野号 ASTRIUM GmbH DLR TanDEM X ASTRIUM SAS ISRO Megatropics MacDonald Dettwiler CSA Radarsat ll ALCATEL Space 德国国防部 SAR-Lupe ALCATEL Space JPL Jason-2 洛克希德·马丁公司 USAF Alpha Extension 波尔多大学 ESA Herschel SRON ESA Herschel Technologica CSA Herschel Max Plank 研究所 ESA Herschel Dornier DLR TerraSAR-X 喷气推进实验室 NASA Miro、EOS-MLS Assurance Technology 美国海军 Windsat ITT USAF Alpha l-lV 摩托罗拉/GD USAF P-94-99、02 E-Systems JPL SEAWINDS Matra Marconi EUMESAT MHS E-Systems JPL GEOSAT Aerojet 美国空军 SSMIS、AMSU-B Millitech 美国空军 SSMIS Lockheed 美国空军 STS-54 应用物理实验室 美国海军 Seasat、Spinsat、Topex、扩展试验台 Millitech Ball Aerospace 全球微波成像仪 Harris 美国空军 Alpha Extension 喷气推进实验室 NASA AURA 喷气推进实验室 ESA 罗塞塔号和着陆器 CONAE CONAE 水瓶座/SAC-D 诺斯罗普·格鲁曼 NOAA JPSS 喷气推进实验室 NOAA COSMIC 喷气推进实验室 NASA GRAIL JHU/APL NASA 辐射带风暴探测器 (RBSP)
文章 - AMS期刊 - 美国气象学会
摘要：地静止的扩展观测或Geoxo是NOAA的未来地静止卫星星座，该星座将于2030年代初发射，并将其运行到2050年代。鉴于对地球系统的变化，技术的改进以及卫星数据使用者的不断扩展的需求，Geoxo将通过添加三个新仪器和一个新的航天器来扩展NOAA当前的观察套件。改进的成像仪和闪电映射器的版本将再次放置在东西方卫星上，在那里他们将监视严重的风暴，热带气旋，火灾和其他危害。它们将通过一种旨在检测有害藻华，浮游植物，叶绿素和其他成分的海洋色仪器加入。第三个地静止航天器将放置在美国中心，并将携带高光谱红外发音器，一种大气组成工具，并可能是合作伙伴有效载荷。来自音响器的辐射将被吸收到数值天气预测模型中，以改善预测，并且衍生的温度和水蒸气垂直曲线的检索将使预报员可以检测和跟踪增强不稳定性的区域。从新的大气组成仪器中检索诸如二氧化氮和臭氧的污染物以及从气候监测之外的空气质量监测，预测和警告，还将用于改善空气质量监测，预测和警告。完成后，Geoxo星座将有助于卫星的国际“地理环”，该卫星将用于全球天气，海洋，气候和空气质量监测。这个革命性的新地静止卫星星座将为不断变化的地球系统提供关键的观察。
罗伯特（罗比）尼尔森
光学成像和光谱实验室（导师：Francisco Robles 博士）2021 年 4 月 - 至今 • 负责开发多光谱深紫外显微镜用于前列腺基质组织的无标记生物分子分析的项目。在六种波长下对多个根治性前列腺切除术组织学载玻片进行成像，并使用主成分分析分析多光谱图像数据，以比较健康组织与侵袭性癌症的平滑肌结构。与埃默里大学的病理学家合作评估研究结果并征求反馈意见。向 2023 年美国和加拿大病理学会 (USCAP) 年会提交了第一作者海报摘要。 • 对前列腺癌反应性基质的生物学进行了全面的文献综述。通过在数字病理图像上创建注释并向领域专家寻求有关其准确性的反馈，成功学习了如何确定前列腺癌的格里森等级和其他组织学特征。 • 从头开始独立创建整个幻灯片成像仪。编写了用于与 PCO 和 ThorLabs 设备交互的驱动程序，设计了自动对焦算法，并在 MATLAB GUI 中自动进行平铺图像捕获。 • 独立培训了两名学生操作实验室的紫外显微镜系统。 佐治亚理工学院系统研究实验室（导师：张福民博士） 2019 年 1 月 - 2021 年 4 月 • 2021 年新奥尔良美国控制会议接受的论文的合著者，该论文介绍了一种新颖的无衍生多智能体跟踪策略。 亲自负责编写和测试佐治亚理工学院 Robotarium 机器人的 MATLAB 代码，以使用 3 个智能体执行跟踪策略。 为论文撰写了实验结果部分，以记录 Robotarium 实验成功证实了控制策略数学的理论预测。 • 致力于使用 Xbee 模块和 OptiTrack 摄像头在物理 GT-MAB 飞艇上实现多智能体 2D 源搜索算法的 MATLAB 代码。 出版物
curriculum vitae et studiorum教授Domenico Galzerano，...
临床，学术和研究经验临床和学术心脏病专家，具有心血管医学和心脏成像的国际经验。在所有不同临床和研究领域的不同情况下（门诊，ICU，手术室，CATH LAB，作为对结构心脏干预的支持，TAVI，MVB，Mitraclip，Tendyne Valve）的多模式和介入成像仪具有广泛的超声心动图经验。三维超声心动图的先驱，他的起源是他的起源，一直在改善其用途直至最新进化。 他于1995年在塔夫茨大学的波士顿开始参与3D超声心动图，在那里他从事临床和研究环境工作。 他有了不同供应商的回声技术的最新发展（ge e95最新发行版，Acuson SC 200，带有主动脉根3D重建和二尖瓣的新软件，而Philips Epic Epic 7cvx 3d以及新的软件以及新的软件，用于非线分析Qlab（Philips），Echopac（Philips），echopac（ge）（ge）（ge）（eechips）（eechips）（ge）。 KFSH＆RC每年针对成人和成人先天患者进行15000多项研究。 它提供了广泛的超声心动图服务，包括2D ECHO，并在临床和研究环境中使用新型技术，包括TDI，应变和斑点跟踪成像，3D ECHO（经胸腔和植物学回声），压力回声和损坏回声。 该实验室还为内部内部结构心脏干预，心脏手术和电生理程序提供了成像支持。 他参与心血管翻译三维超声心动图的先驱，他的起源是他的起源，一直在改善其用途直至最新进化。他于1995年在塔夫茨大学的波士顿开始参与3D超声心动图，在那里他从事临床和研究环境工作。他有了不同供应商的回声技术的最新发展（ge e95最新发行版，Acuson SC 200，带有主动脉根3D重建和二尖瓣的新软件，而Philips Epic Epic 7cvx 3d以及新的软件以及新的软件，用于非线分析Qlab（Philips），Echopac（Philips），echopac（ge）（ge）（ge）（eechips）（eechips）（ge）。 KFSH＆RC每年针对成人和成人先天患者进行15000多项研究。它提供了广泛的超声心动图服务，包括2D ECHO，并在临床和研究环境中使用新型技术，包括TDI，应变和斑点跟踪成像，3D ECHO（经胸腔和植物学回声），压力回声和损坏回声。该实验室还为内部内部结构心脏干预，心脏手术和电生理程序提供了成像支持。他参与心血管翻译他还参与了医学生，心脏病学研究员，居民和超声检查员的教学和培训，除了临床实践外，他还从事研究和教育活动，他还开始于1989年在美国休斯敦（TX）进行对比成像。他还在KFSH＆RC的最新技术中参与了心脏CT和MRI的经验。
NIMS 508 急流洪水搜救队
a. 不仅支持团队内部通信的通信设备，例如具有指挥、后勤、军事、空中等功能的可编程互操作通信设备 b. 事件类型和作战环境，例如天气事件、堤坝或水坝溃坝或危险材料 (HAZMAT) 污染风险 c. 其他专业人员，例如高级医务人员、动物搜救专家、后勤专家、顾问、直升机支援人员或独特作战环境的支援人员 d. 其他运输相关需求，包括特定车辆、船只、拖车、司机、机械师、设备、补给、燃料等 e. 其他航空支持，例如直升机或固定翼飞机 f. 超出此资源指定的工具、硬件、软件、绳索和幸存者撤离设备 g. 可能存在的污染环境以及对个人防护设备 (PPE)、呼吸防护、衣物和相关设备的需求 h. 此资源的后勤支持需求，例如安全和武力保护、住宿、交通、餐饮等 i.必要的自给自足水平和持续时间，包括食物、燃料和住所 2. 请求者说明是否需要夜间行动，以确保团队具备适当的能力 3. 请求者确定任何其他设备（如热像仪、担架轮、夜视镜）并与提供商作出安排 4. 请求者说明动物救援的类型，如牲畜、马、伴侣动物、鸟类、非家养动物或外来动物 5. 请求者说明其他专用设备，如硬件、软件、绳索和幸存者疏散设备 6. 该团队有权使用水基方式运输获救的人和动物；请求者单独获取二级陆地或空中交通工具 7. 按照 ASTM International（ASTM）F2890：危险标准指南，SAR 环境中的作业可能会立即危及生命和健康（IDLH）
CytoRADx：高通量、标准化生物剂量测定...
在大规模灾难中，例如大城市发生核爆炸，准确诊断大量人员的伤情，将稀缺的医疗资源用于最需要的人，至关重要。目前尚无经 FDA 批准的检测方法可用于诊断辐射暴露，而辐射暴露可能会导致复杂的、危及生命的伤害。为了弥补这一缺陷，我们通过改进和改进胞质分裂阻滞微核 (CBMN) 检测方法，将其作为一种高通量定量诊断检测，在辐射生物剂量测定方面取得了重大进展。经典的 CBMN 方法可量化由 DNA 损伤引起的微核 (MN)，这种方法需要大量时间和专业人员，而且缺乏跨实验室的通用方法。我们开发了 CytoRADx e 系统来解决这些缺点，它采用标准化试剂盒、优化的检测方案、全自动显微镜和图像分析以及集成剂量预测。这些增强功能使 CytoRADx 系统能够获得高通量、标准化的结果，而无需专业劳动力或实验室特定的校准曲线。CytoRADx 系统已针对人类和非人类灵长类动物 (NHP) 进行了优化，以量化淋巴细胞中辐射剂量依赖性微核的形成，使用全血样本进行观察。细胞核和产生的微核使用我们提供的材料进行荧光染色并保存在耐用的显微镜载玻片上
估计太阳冠状环中与开尔文 - 螺旋不稳定性相关的横向波的能量通量
上下文。在先前的研究中估计了冠状环中扭结波的能量频道。最近的数值模拟表明，扭结振荡可以在磁性流管中诱导开尔文 - 螺旋不稳定性（KHI）。这种非线性过程打破了通常包含在先前的本本征分析中的假设。因此，需要重新检查当前能量磁通的分析表达式。目标。在当前的工作中，我们的目标是将数值频率与以前的分析公式进行比较，并为冠状环中扭结波的能量频率估算而建立修改。方法。在理想的磁流失动力学（MHD）的框架内工作，我们进行了三维（3D）冠状动脉圆柱振荡的模拟。还采用了前向模型将我们的数值结果转化为使用FOMO代码的可观察结果。结果。我们发现，先前对扭结能量频道的估计是合理的，直到在KHI充分开发之前。然而，随着小涡流的发展，从分析公式中得出的能量频道变得小于根据我们的数值结果计算得出的总po弹孔。此外，当降低原始数值分辨率以匹配逼真的仪器分辨率时，例如，太阳能轨道（SO）上的极端紫外成像仪（EUI）时，能量频率比数值小得多。结论。应通过将其乘以约2倍来修改根据分析公式计算出的能量频道。涉及基于SO / EUI观察的能量频道估计，该因素应大约在3和4之间。< / div>。
由于大耀斑而导致的太阳能电晕调节
目标。我们旨在更好地表征太阳能电晕的条件，尤其是在发生构成和喷发性浮游的情况下。在这项工作中，我们对冠状动脉进化进行了建模，围绕在太阳周期期间观察到的231个大型植物。方法。使用每个事件周围的热震和磁成像矢量磁场数据，我们采用非线性的无线弹力外推来近似太阳能源区域的冠状能和螺旋性预算。应用于选定的光平量和冠状量的时间序列的超级时期分析和动态时间扭曲用于固定前和后的时间演化的特征，并评估与浮动相关的变化。结果。在延伸到主要频率之前的24小时内，总磁能和未签名的磁性频率被认为相对于彼此而言紧密发展，而不论频率是类型的。在构建浮游之前，自由能以一种与未签名的漏斗表现出更相似性的方式，而不是当前携带的场的螺旋性，而在喷发浮游之前则可以看到相反的趋势。此外，在组合活性区域非电位性和局部稳定性的测量时，可以正确预测超过90％的主要浮力的植物类型。冠状能量和螺旋性预算在爆发大型M级别浮游后的6至12小时内恢复到前水平，而爆发X伏的影响持续更长的时间。最后，爆发性X级浅水片的补充时间为12小时，可以作为在几个小时的时间范围内罕见地观察到喷发X级流动的部分解释。
使用机器学习的EEG运动图像分类...
背景。脑机界面（BMI）是一种接收大脑信号的设备或实验设置，对其进行分类，然后将其用作计算机命令。对哪种学习方法（深度学习，卷积网络，AI等）尚无共识和/或每种方法中的算法类型最好运行BMI。目标。这项工作的目的是建立一个低成本，便携式，易于使用和可靠的电动图像电脑图（EEG-MI）的BMI；比较不同的算法，以找到最适合这种情况的算法。方法。在这项研究中，从Physionet公共数据和使用Emotiv头戴式耳机获得的Motor Imager（MI）EEG信号都与四种机器学习算法进行了分类。这些算法是：结合线性判别分析（LDA），深神经网络（DNN），卷积神经网络（CNN）和最终riemannian最小值（RMDM）的常见空间模式（CSP）。结果。每种方法的平均准确性分别为78％，66％，60％和80％。获得了基线与运动图像（MI）比较的最佳结果。随着全球培训公共数据的，获得了86.4％至99.9％的精度。 使用全球训练实验室数据，CSP和RMDM案例的精度高于99％。 对于实验室数据，每个事件的分类/预测计算时间分别为8.3 ms，18.1 ms，62 ms和9.9 ms。 在讨论中，可以找到此处介绍的结果与方法论的最新结果与BMI算法之间的比较。随着全球培训公共数据的，获得了86.4％至99.9％的精度。使用全球训练实验室数据，CSP和RMDM案例的精度高于99％。 对于实验室数据，每个事件的分类/预测计算时间分别为8.3 ms，18.1 ms，62 ms和9.9 ms。 在讨论中，可以找到此处介绍的结果与方法论的最新结果与BMI算法之间的比较。使用全球训练实验室数据，CSP和RMDM案例的精度高于99％。对于实验室数据，每个事件的分类/预测计算时间分别为8.3 ms，18.1 ms，62 ms和9.9 ms。在讨论中，可以找到此处介绍的结果与方法论的最新结果与BMI算法之间的比较。结论。CSP和RMDM算法产生了快速（计算时间）和有效的（成功率）工具，以实现为BMI中的深度学习算法。