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SpaceX Falcon9使用机器学习登陆预测
该项目工作的目的是使用数据科学和机器学习算法预测SpaceX Falcon 9火箭着陆系统的成功或失败。此项目所需的数据是从SpaceX API收集的。以下工具和技术用于数据预处理和分析：用于数据操作和分析的PANDA和NUMPY，用于探索性数据分析的数据可视化以及用于预测的机器学习算法。该项目涉及以下步骤：从SpaceX API中收集数据，使用Pandas和Numpy进行预处理数据，并使用数据可视化技术，功能工程来提取预测模型的相关功能，构建机器学习模型，以预测Falcon 9 Rocket登陆的成功或使用适当的模型的表现，并使用适当的Metrics进行了预测。该项目使用机器学习算法来预测Falcon 9火箭着陆的成功或故障。该模型对历史数据进行了培训，并对新数据进行了测试以评估其性能。该项目旨在洞悉导致Falcon 9火箭登陆的成功或失败的因素。
1 SPACEX GEN2 直接蜂窝系统...
9 SpaceX 预计该系统还将采用光学星间链路，直接在 SpaceX 卫星之间进行通信。正如委员会先前发现的那样，“由于光学星间链路不涉及有线或无线电频率传输，因此委员会对光学星间链路的使用没有管辖权。” Teledesic LLC，14 FCC Rcd. 2261，¶ 14 (IB 1999)（“Teledesic”）。此外，只要使用光学星间链路可以缓解无线电频段的拥塞，就应该鼓励使用。同上。
竞争政策回顾：联合发射联盟的成立和 SPACEX 的崛起
2005 年 5 月，波音公司和洛克希德马丁公司宣布计划组建联合发射联盟 (United Launch Alliance)，该合资企业将美国政府仅有的两家中型至重型国家安全相关发射服务供应商合并在一起。联邦贸易委员会审查了该交易的反垄断影响，并与国防部协商后，于 2006 年 10 月批准了该交易，但须遵守有关联合发射联盟与其他卫星制造商和发射服务提供商的关系的限制。国防部批准该交易的理由是，该合资企业将通过将生产和发射服务集中在一个团队中，而不是将不断减少的运载火箭生产和发射准备活动细分给两家公司，从而提高发射可靠性。联邦贸易委员会的批准基于两个假设：声称的效率很高，国防部和美国国家航空航天局将尽最大努力促进进入发射服务领域。自 2006 年以来，联合发射联盟已经实现了促成该交易的可靠性目标，SpaceX 已成为 NASA 和国家安全机构的主要发射服务供应商。本文研究了国防部和联邦贸易委员会在 2006 年做出的决定，并根据后续经验考虑了支持 2006 年决定的假设。ULA 交易阐明了有关分析高科技行业的效率、进入和创新的重要问题，并强调了公共采购如何刺激集中市场的竞争。关键词：航空航天、反垄断、创新、合并、公共采购。引文：G EORGE M ASON L AW R EVIEW（即将于 2020 年出版）