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icamp-conference-brochure.pdf
组织委员会成员Karthikeyan Ramalingam博士，教授，SLS，Khurshid Alam Khan博士，SLS副教授，SLS Shazia Jamal博士，副教授，SLS M. K. Sangeetha博士gr。），SLS U. Vimal Kumar博士，助理教授，SLS Sheeza Khan博士，助理教授（Sr.gr.），SLS D. Mubarakali博士，助理教授（Sel。gr。），SLS S. Ranjani博士，助理教授，SLS Dr.I. Faridha Begum，助理教授，SLS Simon Durai Raj博士，SLS助理教授Naseer Hussain博士，助理教授，SLS Mohd Shahanbaj Khan博士，助理教授，SLS A. Baskaran博士Fazeela Begam，助理教授，SLS A. Nusrath Unissa博士，SLS助理教授，U. Venkateswara Prasad博士
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•总净零目标：SLS承诺到2045年到达整个价值链中的净零温室气体排放。•近期目标：SLS承诺将绝对范围1和2分别从2020年的基线年分别减少20％和30％。SLS还承诺，在2025年之前，由支出的前90％的供应商将制定与科学一致的碳减少计划。•中期目标：SLS承诺在2030年将绝对范围1和2减少50％。SLS还承诺将绝对范围3的排放量减少42％。•长期目标：SLS承诺将所有范围的绝对总排放量从2020年的基线年（2022年范围3）降低90％。我们预计，2023/24迁移到英国的太阳能国家配送中心将在实现我们的范围1和2减少范围的范围。降低碳减少项目以来，SLS已实施以下措施来减少碳排放。
sls-参考指南-2022-v2-508-0.pdf
本文件由位于阿拉巴马州亨茨维尔的 NASA 马歇尔太空飞行中心的 SLS 项目办公室准备，该办公室负责 SLS 的设计、开发、测试和工程。SLS 是一种新型超重型火箭，将作为 Artemis 任务的一部分将宇航员送上月球。SLS 和猎户座载人飞船 Artemis I 的首次飞行将从佛罗里达州的 NASA 肯尼迪航天中心升空，并将无人驾驶的猎户座飞船送入月球轨道。Artemis I 是一次严格的试飞，旨在从 Artemis II 任务开始的载人飞行之前彻底测试 SLS 火箭的所有系统。
在此问题中-2021在太空飞行中
SLS遭到了延误的困扰，这导致这个已经昂贵的项目成为有史以来最具发弹的火箭。该项目的高昂成本已引起了多年来NASA官员和政府监管机构的批评。总共SLS开发自2011年该计划成立以来，SLS的开发费用为185亿美元。进一步分解了成本，您可以看到SLS上的4个不可解决的发动机中的每一个都花费了NASA的费用约为1.5亿美元。对于单个发动机的成本，NASA可以购买猎鹰重型发射，该发射量可以将SLS预测能够的总质量的2/3延伸到轨道上。对于SLS上的4个发动机的成本，一些Falcon重型发射的发射可以将质量2.5倍输送到轨道上。
界面扩散对纤锌矿短周期GaN/AlN超晶格拉曼光谱的影响
摘要：我们进行了广泛的理论和实验研究，以确定短周期 GaN/AlN 超晶格 (SL) 中 GaN 和 AlN 层之间的界面相互扩散对拉曼光谱的影响。通过从头算和随机元等位移模型框架，模拟了具有尖锐界面和不同界面扩散程度的 SL 的拉曼光谱。通过对 PA MBE 和 MOVPE 生长 SL 的理论计算结果与实验数据的比较，表明与 A 1 (LO) 限制声子相关的能带对界面扩散程度非常敏感。结果获得了 A 1 (LO) 限制声子范围内的拉曼光谱与 SL 中界面质量之间的相关性。这为使用拉曼光谱分析短周期 GaN/AlN SL 的结构特征开辟了新的可能性。
一种针对远程评估优化的新型计算机自适应单词列表记忆测试：无痴呆症老年女性的心理测量特性及其与神经退行性生物标志物的关联
缩写：CI，置信区间；SD，标准差；SLS，斯特里克学习广度；SLS 最大广度，在任何学习试验中识别的最大单词数；SLS 1-5 总计，在 1-5 次试验中正确识别的单词总数；SLS 试验总数，SLS 1-5 总计 + 延迟；SLS 综合，平均 z 分数（SLS 最大广度、SLS 1-5 总计、SLS 延迟）；SYM，符号测试；SYM 正确 RT，所有四次试验中每项的平均反应时间（仅正确试验）；SYM 最佳 2 平均值，完成试验的秒数，在完成时间最快的两次试验中取平均值；SYM 中间 2 平均值，完成试验的秒数，在两次试验中取平均值，不包括最高和最低表现；SYM 所有 4 平均值，完成试验的秒数，在所有四次试验中取平均值。两种测试均使用随机替代形式，因此信度系数也代表替代形式信度。 a 所有相关系数均显著（P < 0.001）。bn = 88。cn = 61，因为在学习开始后增加了延迟。d 1-5 总计 + 延迟，n = 61。e 平均 z 分数（最大跨度，1-5 总计，延迟），n = 61。f 四次试验中每个项目的平均反应时间（仅正确试验），单位为秒。g 完成一次试验的秒数，取完成时间最快的两次试验的平均秒数。h 完成一次试验的秒数，取两次试验的平均秒数，不包括最高和最低表现。i 完成一次试验的秒数，取四次试验的平均秒数。j 完成所有四次试验的秒数（总结）。
ARTEMIS I - 探索地面系统 (EGS)
在 Artemis I 任务将猎户座飞船送上月球之前，NASA 完成了太空发射系统计划 (SLS) 火箭的设计认证审查 (DCR)。这张特写照片显示，2021 年 9 月 20 日，用于 Artemis I 的 SLS 火箭位于佛罗里达州 NASA 肯尼迪航天中心的航天器装配大楼 (VAB) 的 High Bay 3 内。在 VAB 内部，火箭完成了脐带收放测试和综合模态测试。随着 SLS 设计的完成，NASA 现已认证了 SLS 和猎户座飞船设计，以及位于肯尼迪的新发射控制中心，用于 Artemis I 任务。
了解火箭经济
参考文献：[1] Keller，S.，Collopy，P。，＆Componation，P。（2014）。空间系统成本模型有什么问题？对成本估算方法的调查和评估。Acta Astronautica，93，345-351。[2] Harbaugh，J。（2018）。“大逃生：SLS为月球的任务提供了力量”。NASA。 https://www.nasa.gov/exploration/systems/sls/sls/to-the-moon.html [3] Strickland，J. （2013）。 “重新访问SLS/猎户座的启动成本”。 http://www.thespacereview.com/article/2330/1 [4] SpaceX（2018）。 “功能与服务”。 https://www.spacex.com/about/capabilitiesquilities$ [5] Sheetz，M。（2018）。 “埃隆·马斯克（Elon Musk）说，新的SpaceX Falcon Heavy Rocket粉碎了其成本的竞争”。 CNBC。 https://www.cnbc.com/2018/02/12/elon-musk-spacex-falcon-heavy-costs-150-百万-150-150-1500-at-most.htmlNASA。https://www.nasa.gov/exploration/systems/sls/sls/to-the-moon.html [3] Strickland，J.（2013）。“重新访问SLS/猎户座的启动成本”。http://www.thespacereview.com/article/2330/1 [4] SpaceX（2018）。 “功能与服务”。 https://www.spacex.com/about/capabilitiesquilities$ [5] Sheetz，M。（2018）。 “埃隆·马斯克（Elon Musk）说，新的SpaceX Falcon Heavy Rocket粉碎了其成本的竞争”。 CNBC。 https://www.cnbc.com/2018/02/12/elon-musk-spacex-falcon-heavy-costs-150-百万-150-150-1500-at-most.htmlhttp://www.thespacereview.com/article/2330/1 [4] SpaceX（2018）。“功能与服务”。https://www.spacex.com/about/capabilitiesquilities$ [5] Sheetz，M。（2018）。 “埃隆·马斯克（Elon Musk）说，新的SpaceX Falcon Heavy Rocket粉碎了其成本的竞争”。 CNBC。 https://www.cnbc.com/2018/02/12/elon-musk-spacex-falcon-heavy-costs-150-百万-150-150-1500-at-most.htmlhttps://www.spacex.com/about/capabilitiesquilities$ [5] Sheetz，M。（2018）。“埃隆·马斯克（Elon Musk）说，新的SpaceX Falcon Heavy Rocket粉碎了其成本的竞争”。CNBC。https://www.cnbc.com/2018/02/12/elon-musk-spacex-falcon-heavy-costs-150-百万-150-150-1500-at-most.html
智能激光烧结 - UCL发现
由于常规的质量生产方法和固定药物剂量，药物的患者中超过50％的患者仍然无效。三维（3D）打印，特别是选择性激光烧结（SLS），为这一挑战提供了潜在的解决方案，从而允许制造小型的个性化药物。SLS并不是为制药制造而设计的简单性和适合大规模生产的适用性，但不需要耗时，试验和错误的适应过程。为了回应，本研究引入了一个深度学习模型，该模型训练了各种功能，以确定最佳功能集，以代表使用SLS的药物加载配方的可打印性预测药物和聚合物材料。提出的模型通过在预测可打印性方面达到90％的准确性来证明成功。此外，解释性分析推出了促进SLS可打印性的材料，为科学家提供了宝贵的见解，以优化SLS配方，可以将其扩展到其他学科。这代表了该领域的第一个研究，以开发一种可解释的，不确定性优化的深度学习模型，以预测药物加载配方的可打印性。这为加速配方开发铺平了道路，使我们进入了具有前所未有的制造精度的个性化医学的未来。
tassat：转移和共享SAT⋆
SAT问题询问是否存在命题逻辑中给定公式的令人满意的真理分配。sat非常棘手[10]，但是现代的SAT求解器，尤其是冲突驱动的子句学习（CDCL）求解器，在从各种应用程序中求解大型公式方面取得了重大进展。在组合问题方面，随机局部搜索（SLS）求解器通常比CDCL更有效。由于SLS和CDCL求解器具有互补的优势，因此一些SAT求解器，例如Kissat [7]和Cryptomin- iSat [16]组合SLS和CDCL技术，SLS方法在塑造现代SAT求解器的能力方面起着关键作用。sls求解器通过翻转单个变量的真实价值直到找到解决方案或超时为止。求解器通常会尝试翻转变量，以最大程度地减少伪造的从句的数量。求解器确定没有可变翻转会根据某些启发式或度量标准导致改进时，它已达到局部最低限度。为了逃避局部最小值，求解器可以进行随机翻转或调整其内部状态，直到改善为止。尽管是逃脱本地最小的算法的有效算法，但动态搜索（DLS）吸引了