XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemSron
2024 年职业发展休假指南
2023 年，Marcel Nejatian 博士和 Dasmesh Sron 博士代表西澳大利亚研究生医学委员会 (PMCWA) 的 JMO 论坛更新了西澳初级医生的专业发展假 (PDL) 指南。 之前整理者： Anita Smith 博士 Jennifer Wood 博士 Jemma Hogan 博士 Rikki Priest 博士 Stephanie Dimitrov-Zeller 博士 Thisuri Jayawardena 博士 Rachel Dennis 博士 特别感谢 Marcel Nejatian 博士和 Dasmesh Sron 使用 Canva 设计封面。 西澳大利亚研究生医学委员会 电话：(08) 9222 4010 邮箱：PMCWA@health.wa.gov.au 网址：https://pmcwa.org.au 免责声明：本文档中包含的信息仅供一般用途。它并非旨在取代基于个人情况的专业建议。专业发展假 (PDL) 课程的批准取决于每个医学教育单位的判断。课程费用仅作为估算，可能会发生变化。
全球大气浓度的温室气体
数据：C3S/obs4mips（v4.5）合并（2003-2022），CAMS初步近实时数据（2023）GOSAT（CH4）和GOSAT-2（CO2）记录。空间范围：土地上的60ºS–60ºN。信用：C3S/CAMS/ECMWF/BREMEN/SRON大学
科学家发现16种新的蚱hopper
与总气溶胶（包括精细和粗糙）相对于整个气溶胶的世界图。沙漠和海洋以蓝色清楚地显示出来，因为沙漠灰尘和海盐是更粗的气雾剂。具有大量行业和流量的地区（例如印度）和大火的地区（例如中非和西伯利亚）是红色的，因为这些过程会产生更细的颗粒。该地图显示了2024年3月至1224年12月的地球上每个位置的平均值。贷方：SRON
社区参与计划（CPP）计划
Ramya Anche（Uarizona）Ewan Douglas（Uarizona）Jessica Gersh-Range（Princeton）Satoshi Itoh（Nagoya Unive。）Bruce Maintosh（UC Observerries）Jun Nishakawa（Naoj）法国Sicker（Leiden University）Takahiro Sumi（Osaka Unive。）tychi uyama（加州州立大学北山）Michele Woodland（GSFC）Hibiki Yama（Osaka Unive。）Haying Zhou（JPL）奥斯卡携带者 - 戈尼萨尔（Lessia）约翰辩论（STSCI）David Doelman（Sron）Markus Feldt（MPIA）Hajimime Kawana（Isas/Jaxa）（Isas/Jaxa）John Livingston（ABC/NAJ） EAS SPNO高桥（ABC/NAOJ）Pierre Baudoz（Sessia）N。Jeremy Casdin（Princeton）JürgenSchreiber（MPIA）Lisa Altinare（Lam）Eduardo Bendect（JPL）Ellis Bogat（Umaryland）
NanoCarb 星载微型温室气体传感器
欧洲空间碳观测站 (SCARBO) 计划旨在评估温室气体 (GHG) 人为排放的监测，目标是以可承受的成本在一天之内重新访问地球。主要项目范围之一是混合星座的可行性研究，其中包括高精度参考任务（哥白尼 CO2M 或 CNES MicroCarb 任务）和搭载创新微型有效载荷的 24 颗小型卫星。小型卫星星座的关键温室气体传感器是 NanoCarb 概念，这是一种前所未有的千克级傅里叶变换成像光谱仪。我们在此报告了示范机载活动的一些初步实验结果。已经开发出一种用于测量 CO 2 和 CH 4 的低成本 2 波段原型，然后将其集成到 SAFIRE 的 Falcon-20 上，并与 SRON 的 SPEX 气溶胶传感器相结合。 2020 年 10 月，我们从法国图卢兹的弗朗卡萨尔机场飞越西班牙、意大利，然后飞往波兰。即使我们没有机会飞越发电厂，我们也已经获取了大量数据并正在处理中。在介绍仪器、任务和数据产品后，我们评估了数据质量和模型的可靠性。我们最终根据背景得出 CO 2 和 CH 4 柱的预期灵敏度分别约为 1.5-2.5% 和 5%。我们最终证明了 NanoCarb 的第一个 TRL5 原型的可操作性。
AutoSourceId分类器 - 使用带有空间信息的卷积神经网络的星形 - 加拉克斯分类
1 Department of Astrophysics/IMAPP, Radboud University, PO Box 9010, 6500 GL Nijmegen, The Netherlands e-mail: f.stoppa@astro.ru.nl 2 Center for Astrophysics and Cosmology, University of Nova Gorica, Vipavska 13, 5000 Nova Gorica, Slovenia 3 High Energy Physics/IMAPP, Radboud University, PO Box 9010，6500 Gl Nijmegen，荷兰4 Nikhef，科学园，105，1098 XG阿姆斯特丹，荷兰5.荷兰太空研究所，索邦纳兰2，3584 Ca Utrecht，荷兰8荷兰8天文学研究所，库伊文氏库文氏库素，Celestijnenlaan 200d，3001比利时卢芬，比利时9号卢文9 Astronomy, University of Cape Town, Private Bag X3, Rondebosch 7701, South Africa 11 South African Astronomical Observatory, PO Box 9, Observatory, Cape Town 7935, South Africa 12 Dipartimento di Fisica, Universitá di Trieste, 34127 Trieste, Italy 13 Istituto Nazionale di Fisica Nucleare, Sezione di Trieste，34127意大利Trieste，14 Erlangen Astroparpicle Physics中心，Nikolaus-Fiebiger-STR。2，Erlangen 91058，德国
航天应用产品 - Spantech
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)
银河合并挑战：基于机器学习的检测方法之间的比较研究
。加巴。计算机科学，UL。。 08544，美国墨西哥蒙丹，88025 34055，韩国10 St. Cherry，Tucson，Tucson，AZ，美国物理与天文学大学3009，NA 6009，15
临边红外大气探测反演
最近，已经启动了几种针对地球大气的远红外和微波遥感的新一代工具，使我们能够根据热发射技术观察大气成分。这些新技术和观察数据为将来更加专门的大气研究任务铺平了道路。我论文的动力是对解决大气遥感中出现的非线性反问题的强大版本算法的兴趣日益兴趣。提出了高分辨率辐射转移计算的检索代码PIL（对肢体发声的反转），并提出了来自红外和微波肢体声音测量测量的大气参数的重建。采用的前进模型通过考虑仪器性能和测量特征，以有效的方式模拟物理上现实的肢体发射光谱。尤其是，自动差异（AD）技术提供了快速可靠的确切JACOBIAN的实现，是远期模型的特殊优化功能。反转方法基本上是基于具有自适应（直接和迭代）数值正则化方法的非线性最小二乘框架。这些正则化技术的性能依赖于正规化参数选择方法的设计和A后部停止规则。检索误差的表征，包括平滑误差，噪声误差和模型参数误差，评估了正则化解决方案的准确性。关键错误来源，数据质量）。PILS与荷兰空间研究所（SRON）制定的检索代码之间的比较，处理辐射转移和倒置计算，并用预先确定的输入进行处理，旨在阐明实施的正确性和一致性。在正向模型中的小差异主要是由于连续吸收和辐射传递方程的整合而导致的。检索结果中差异的可能原因是所采用的不同反演方法（正则化，先验信息）和离散化的后果。通过分析合成和真实的辐射光谱，讨论了通过Telis（Terahertz和Simbillimimightimeter Limb Sounder）从气球传播测量（Terahertz和simbillimimightimeter Limb Sounder）中取出气体检索的结果。羟基自由基（OH）检索的灵敏度研究用于评估PIL的反演性能，并揭示Telis测量能力的初步期望（例如，此外，臭氧（O 3），氯化氢（HCl），碳碳