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混合0D锑卤化物作为高空间分辨率远程热摄影的空气稳定发光体
上个世纪的快速技术进步导致温度传感领域中带来了新的Challenges。准确，遥远，无接触式和实时微观和纳米级的温度映射在细胞成像，微流体和纳米流体以及集成电路设计中的需求巨大，[1-11]中，这些严格的要求需要使用光学方法。这些通常分为三个主要的猫：红外（IR）隆期，IR直接检测和远程光学/荧光热量表。，由于其出色的热分辨率（10-1 K），其中最常见的是IR射量方法，例如在商业设备中发现的方法。然而，要检测到的黑体辐射的长红外波长导致室内温度（RT）对象的固有低空间分辨率为≈10µm，这是由于abbe差异的限制所期望的。对IR光的检测也遭受了由于吸收而缺乏与广泛的光学成分相兼容。[12,13]或者，在可见区域中运行的远程光学方法，例如，通过测量荧光强度或衰减时间，[14]达到了很高的热分辨率，并且可能由于较低的衍射极限而有可能提供较高的空间分辨率，并且在常见媒体（例如水和玻璃）中透明度。[13,15,16]基于强度的量化，由于光散射（样品拓扑，磷光粒子形态等）而容易出现错误。），不均匀的磷光器分布，非态磷光物种形成或批处理变异性等。虽然基于荧光时代的热量成像是继承了许多此类局限性，但其部署通常会因适合特定应用的特定要求的磷剂的可用性而受到阻碍。我们的本文提出的研究涉及在RT周围温度下在温度下进行高空间和热分辨率热图形的新型热液少量探索。在这种情况下，我们发现已知的热燃料载体，即有机染料，聚合物，量子点，稀有掺杂的金属氧化物，[17-25]面临限制，例如材料制造或薄膜沉积，耐用性和健壮性的耐用性和稳健性的耐磨性，或者不适合特定范围的特定方法或常见的特定方法。
失去太空：V-2和战后英国的失败...
摘要：1944年9月，英国成为历史上第一个受到持续弹道导弹运动的国家。V-2火箭是德国一项20年研究计划的高潮，但运营历史少于七个月，对战争的结果没有明显的影响。对抗导弹是两到三年的英国情报优先事项，但是尽管有地震技术变化，但英国仍在谨慎地利用这些技术和背后的科学家。可以说，这是对英国太空野心和战略能力的长期阴影。本文从运营和情报的角度考虑了V -2的发展和运营历史，然后考虑了利用技术的挑战和成果，这些挑战是在战后紧缩和竞争战略要求的背景下设定的。
太空入侵者棋盘游戏修订的游戏规则
每当入侵者被枪击时，它会被销毁，并且将其卡添加到您的丢弃中，除非是事件。被摧毁的人的左右入侵者将在报复时开火。如果击中玩家，球员将失去一个额外的生命令牌。如果击中了一个掩体，则将一片切除。如果没有被摧毁的左侧或右侧的入侵者，该列不会发射。
新空间的未来趋势：自动提示和提示
与生产可靠的Geoint相关的挑战之一是地球特征，结构和特征签名的不断发展的本质。此挑战通常与基于活动的智能（ABI）相关联：一种分析方法，该方法可以整合来自多个来源的数据以发现相关模式并确定和表征变化。以变化的速度监视和提取有价值的见解通常需要持续且快速重新审视能力。具有有效捕获动态特征和目标的能力，未来的空间体系结构可以开始发现并建立跨感兴趣的区域领域的关键关联和相互依存关系。商业空间组织正在越来越多地使用大量较小的卫星系统，以提供在快速展开的事件和活动中维持步伐所需的收集频率。
航天器应用的LDEF材料结果
会议为航天器设计师，经理，材料工程师和科学家提供了一个论坛，以审查和认真评估LDEF的结果，从他们的相关性，意义以及对航天器设计实践的影响的角度。从国家航空和空间管理局，国防部，工业和学术观点介绍了LDEF调查结果对材料选择，利用和资格的影响。由于
欧盟太空计划由伽利略，Egnos，哥白尼和Govsatcom组成，是欧盟为S
伽利略是欧洲的全球导航卫星系统（GNSS），提供了改进的定位和定时信息。伽利略旨在为欧洲和欧洲公民提供独立性和主权，同时在从航空和海上到农业和基于位置的服务等广泛领域创建多种服务和应用。
空间电源系统布线系统安全性综述
当前航空航天飞行器线束中的电弧传播会导致线路系统故障。当电弧启动时绝缘层导电时，就会发生这些故障。在某些情况下，碳弧轨道的导电路径显示出足够高的电阻，以致电流受到限制，因此使用传统电路保护可能难以检测。通常，这种线路故障不仅仅是绝缘故障的结果，而是由多种线路系统因素造成的。电路保护不足、系统设计不当和维护程序粗心大意都可能导致线路系统故障。本文从整个线路系统的角度探讨该问题，以确定可以采取哪些措施来提高空间电力系统的可靠性、可维护性和安全性。本文将讨论过去导致线路系统故障的电力系统技术、系统设计和维护程序。本文将介绍可能提高线路系统安全性的新技术、设计流程和管理技术。
通过稀疏诱导生成来培养大脑以实现持续学习
深度神经网络在持续学习中会遭受灾难性遗忘，在优化新任务时，它们往往会丢失有关先前学习过的任务的信息。最近的策略是隔离先前任务的重要参数，以便在学习新任务时保留旧知识。然而，使用固定的旧知识可能会成为获取新表示的障碍。为了克服这个限制，我们提出了一个框架，通过吸收新任务的知识来演化先前分配的参数。该方法在两个不同的网络下执行。基础网络学习顺序任务的知识，而稀疏诱导超网络为每个时间步骤生成参数以演化旧知识。生成的参数将基础网络的旧参数转换为反映新知识。我们设计超网络以根据任务特定信息和基础网络的结构信息生成稀疏参数。我们在图像分类和视频动作识别任务的类增量和任务增量学习场景中评估了所提出的方法。实验结果表明，通过发展旧知识，所提出的方法在这些场景中始终优于各种各样的持续学习方法。
非洲行星和空间科学倡议
塞内加尔天文学发展的科学战略 David Baratoux、Sylvain Bouley、Katrien Kolenberg、Maram Kaire - 巨行星大气监测 - 系外行星：搜索和特性描述 - 月球和木星撞击闪光监测 - 小行星、恒星掩星的监测和特性描述 - 变星监测