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航天器和卫星功率测试
无与伦比的功率密度和多功能性彻底改变了航天器，卫星和有效载荷制造商的电源测试系统。ProustUniversas®航空航天行业是致力于领先任务的出色工程师的所在地，结合了高级技术以应对独特的挑战，无情地优化每个部分而不损害可靠性。Terma在创建新的ProustUniversas®2.0电气支持设备（EGSE）的最高标准的指导下。随着空间行业进入成本意识的新时代，改善了TCO维度，包括降低的设施足迹，简化服务和增加的可用性也是开发工作的最前沿。结果无非是革命性 - 一种重新定义航天器和卫星功率测试系统功能的设备。卫星电源系统的综合解决方案测试解决方案通常在洁净室中使用，必须在密闭空间中处理高电流和电压。此外，它们应该尽可能紧凑，以免浪费昂贵的设施足迹。，它们通常是由许多单独设备组成的定制系统，所有这些设备都必须为特定测试配置。甚至目前的部署，尤其是未来的大规模项目，例如计划的低轨道星座，就可靠，灵活且高度可用的测试系统的数量而言，在卫星和有效载荷制造商上面临重大挑战。ProustUniversan®2.0纯粹的性能，想象一下您的测试设备突然比以前好9倍。为了满足这些要求，Terma开发了ProustUniversas®2.0，这是一种新的，最高效率，多功能性和安全性的新型解决方案。ProustUniversas®2.0凭借其多种优化（包括先进的能源能力）展示了我们对功率效率和能量意识的未来的承诺。ProustUniversas®2.0为您提供19英寸架子的两个HUS上的18 kW，这实际上是同一卷中当前解决方案的9倍。此外，您可以在测试运行期间组合设备以扩展到整个空间站。这里的技术背景是，ProustUniversas®2.0部署了世界领先的拓扑和组件，此外，可以经济地将功率恢复到电网中，而不是将其转换为热量。
监视雷达
SCANTER 2000 雷达系列可在所有天气条件下探测小目标。SCANTER 2000 是一款 X 波段、2D、全相干脉冲压缩雷达，基于固态发射机技术，具有数字软件定义功能。它特别适用于船舶交通服务 (VTS)、河流和内港监控。室外收发器单元非常小，重量仅为 26 公斤，可以放置在靠近天线的桅杆上，以最大限度地降低安装要求和成本以及天线和收发器之间的波导损耗，从而实现高效的解决方案。SCANTER 2000 系列提供完全集成的解决方案，具有自动处理和低生命周期成本。IALA 标准建议 SCANTER 2000 满足专业 VTS 应用的要求，这些应用注重质量和耐用性。使用 Terma 18' 紧凑型天线，它符合 IALA 标准建议，最大可达 36 nmi。收发器还可以与满足要求的较小天线配合使用，通常用于港口和 VTS 间隙填充。
为何 CryoSat 卫星上配备星体追踪器？
1024 像素帧传输 CCD，光学元件提供 22°x 22° 的视野。通过“迷失太空”模式保证自主操作，在该模式下，星体跟踪器在 2 秒内通过将星星的三角形与存储在其星表中的图案进行匹配来计算粗略姿态，其中包含 5000 多个星星方向。连续两次成功确定粗略姿态后，它会自动跳转到“跟踪模式”。在“跟踪模式”下，使用大量观测恒星的精确质心位置，通过重复优化过程计算出精确的姿态。跟踪大量恒星需要能够观察暗淡的恒星。对于读出电子设备和光学系统来说，在短积分时间内观测暗星是一项非常具有挑战性的任务。较长的积分时间会导致卫星旋转速率较高时跟踪性能不佳。Terma CryoSat 星跟踪器能够以高达 1°/秒的旋转速率跟踪低至 6.2 等的恒星，精度优于 1 角秒（俯仰/偏航）和 5 角秒（滚动）。
北约未分类的言论
1. 根据其职权范围（SGM-43-51），委员会审查了比利时、加拿大、丹麦、法国、意大利、荷兰、英国和美国对 SG 83/1 的回应。这些估计反映了 12 月底和 1951 年初可供核算的国家计划，但美国除外，美国于 1951 年 8 月 10 日提交了修订数字。它们没有衡量填补 DC 28 中显示的国家军力投入总额与整个中期防御计划的军力需求之间的差距所需的需求。委员会没有发现任何重大的不一致或缺陷，以至于妨碍对各国按照常设小组的假设实施国防计划所需的人力、物力和金钱总额进行评估。对于发现的解释差异，委员会已在必要时进行了调整，他们认为，这些差异不会显著影响有关回报的准确性。
PDP-A 研究中人工智能 (AI) 应用的使用
人工智能是一场革命。它在各个领域的发展被视为一种优势，即机器或技术可以像人类思维一样行事。在教学（PdP）领域，基于人工智能（AI）的系统已被广泛应用，以提高教育质量。本文旨在从文献综述的角度评估人工智能应用在教育领域的使用情况。我们还希望通过了解 PdP 对使用该应用程序的教师和学生的有效性和益处来提高 PdP 的质量。还谈到了教师在教学方面和学生在学习方面面临的挑战，包括政府对实施人工智能技术的支持。这篇概念性论文将全面概述与 PdP 中使用的人工智能应用相关的现有研究论文。对未来的影响以及对未来详细研究的建议。人工智能 人工智能（Artificial Intelligence）的历史始于20世纪40年代。Warren McCulloch 和 Walter Pitts (1943) 建立了人工神经元模型来研究大脑神经元的心理基础和功能。20 世纪 50 年代初，Clude Shannon (1950) 和 Alan Turing (1953) 制作了国际象棋游戏程序。普林斯顿大学数学系毕业生 Marvin Minsky 和 Dean Edmonds (1951) 建造了第一台网络计算机，称为 SNARC。由此可见，自动机理论、神经网络和智力研究是普林斯顿大学毕业生约翰·麦卡锡 (John McCarthy) 研究的领域，他在达特茅斯学院继续深造。“人工智能”一词源于约翰·麦卡锡的思想，于1956年的一次学术会议上诞生，并沿用至今。[1] “人工智能”有多种解释或定义。Stuart J. Russell 将其定义为一个寻求构建智力实体并同时理解它的系统。人工智能的基础由哲学、数学、心理学、计算机工程甚至语言组成[1]。Ronal Chandra 的著作《人工智能定义：回顾》总结称，人工智能可以定义为机器像人类一样思考的能力 [2]。Stefan A. D. Popenici 和 Sharon Kerr 将人工智能定义为模仿人类特征的系统，例如学习、适应情况、综合、纠正错误以及使用数据处理复杂任务 [3]。