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提高对AI在太空天气科学与预测中应用的认识
流星通常在光学范围内观察到一系列视觉（380÷750 nm）。流星是由于流星从太空侵袭了地球大气的结果。一个子流星是岩石或粒子，直径为30 mn至1米。流星自身的无线电排放非常小，在本报告中不会考虑。当出现流星时，大气中电子的密度增加，高频的无线电波反射。无线电波的总范围具有高达300 GHz至30 Hz（λ：10 mm÷10,000 km，f = c/λ）的频率F。无线电流星技术使用了该公共范围的频率的一小部分。同时，需要一个主动的无线电源来进行流星测量。
西南欧流星网络 - Academica-e
最近，我们宣布开发第一个数字交互式流星数据库，其中包含西班牙及周边地区记录的流星事件（Madiedo 等人，2021 年）。后来，我们讨论了开发人工智能 (AI) 工具，旨在处理该数据库的内容，并能够在社交网络和媒体上传播有关我们系统记录的相关火球的信息（Madiedo 等人，2022 年）。现在我们更进一步，开发了一种人工智能，它能够利用上述数据库中包含的信息撰写科学著作。我们在此描述了这个创新工具的主要特点，它被命名为 AIMIE（具有流星体环境专业知识的人工智能的首字母缩写词）。我们还重点介绍了我们的系统在 2022 年 1 月至 2 月记录的一些最引人注目的火球。描述这些事件的报告完全由 AIMIE 撰写。因此，这项工作是这个新软件当前版本功能的一个例子。
行业概况：航空航天和卫星技术
莱斯特大学最近通过英国研究机构旗舰资本投资计划英国研究伙伴投资基金 (UKRPIF) 第 6 轮融资，为其新的制造、工程、技术和地球观测研究中心 (METEOR) 筹集了 1400 万英镑资金。这笔资金将进一步推动莱斯特对太空和地球观测 (EO) 研究的 3300 万英镑投资。合作伙伴包括空中客车、洛克希德马丁和泰雷兹阿莱尼亚宇航公司。许多公司与 METEOR 项目合作，包括 2Excel Geo、空中客车、亚马逊网络服务 (AWS)、ATM Automation、Bluesky、CGI、Deimos Space、Earthsense、European Thermodynamics、Geospatial Insight、惠普、Hybrid Geospatial、洛克希德马丁、MTC、Planet Labs、Point 4、Spherea Test and Services、Telesazio 和泰雷兹阿莱尼亚宇航公司。
shot弹枪元基因组分析
使用Bowtie2映射到840万个基因口服目录[3]（https://doi.org/10.15454/wq4utv），并仅考虑使用每个读数的前80个核苷酸（Trim-to 80）来创建基因计数表V1（trim-to）的前80个核苷酸。 https://forgemia.inra.fr/metagenopolis/meteor）[4]。唯一的映射读数（映射到目录中唯一基因的读取）归因于其相应的基因。共享读取（以相同的对齐分数映射到目录中的多个基因的映射）根据其唯一映射计数的比率归因于。然后，使用R套件元元员v1.31（https://forgemia.inra.inra.fr/metagenopolis/momr）[5]降低了所得的基因计数表[5]，以考虑映射和未绘制的读数，以考虑到测序深度的差异（通常是saliva persem saliva样品）。基因计数表的基因长度归一化，并最终使用FPKM策略转化为频率矩阵。
第 12 章：气象学 - 地球与环境
你是否曾在一个慵懒的夏日午后坐下来仰望天空？你可能注意到了不同形状的云朵，或者感受到了阳光照在脸上的温暖，或者偶尔有风吹过，让你的皮肤凉爽。所有这些现象都是高度有序的事件序列的一部分，有特定的原因。这些事件及其引发的因素都是气象学的一部分。气象学是研究大气现象的学科。气象学一词的词根“流星”是现代人对坠落太空的燃烧岩石的称呼。但流星在古希腊语中的意思是“高空”，而这个意思正是与气象学有关的。云、雨滴、雪花、雾、尘埃和彩虹都是大气“流星”的类型。主要类型是云滴和任何阶段都含有水的降水形式；它们被称为水凝物。烟、霾、尘埃和其他凝结核被称为岩石流星。雷声和闪电是电凝物的例子，它们是可见或可听见的大气电表现形式。这些各种现象是气象学家研究的对象和事件。
chie：具有正确性，帮助性，无关紧要和外在性方面的文化质量上下文QA的生成性MRC评估
对Ma-Chine阅读理解（MRC）中生成模型的评估带来了不同的困难，因为Bleu，Rouge，Meteor，Ectect匹配和F1得分等传统指标通常很难捕获细微的和多样化的响应。虽然嵌入基于Bertscore和Bartscore之类的基于基于的指标专注于语义相似性，但它们仍然无法完全解决诸如识别附加有用的信息和奖励忠诚的方面。基于大语言模型（LLM）指标的最新进展提供了更多细粒度的评估，但仍然存在分数聚类等挑战。本文介绍了一个多相关的评估框架，chie，结合了c orcretness，h Elpullness，i rrelevance and e extranesents的各个方面。我们的方法使用二进制分类值而不是连续的评分量表，与人类判断良好，表明其潜力是一种全面有效的评估方法。