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用于空间领域感知应用的加速 AI 驱动大气预测 丹尼·费尔顿 诺斯罗普·格鲁曼公司 玛丽·艾伦·克拉多克、希瑟·凯利、兰德尔·J·阿利斯、埃里克·佩奇、杜安·阿普林 诺斯罗普·格鲁曼公司 摘要 太空激光和监视应用经常受到大气效应的影响。气溶胶、云和光学湍流引起的大气衰减和扭曲会产生有害影响，从而对任务结果产生负面影响。2019 年 AMOS 会议上简要介绍的一篇论文介绍了 2017 年在哈莱阿卡拉峰安装的地面仪器。这些仪器仍在积极收集数据，它们正在提供前所未有的空间环境实时表征，包括精确的大气传输损耗。虽然实时测量是理解和表征空间环境的第一步，但仅靠它们是不够的。为了优化任务规划，许多应用都需要对空间环境进行准确的短期大气预测。虽然大气预报并不是什么新鲜事，但最近随着 21 世纪人工智能 (AI) 技术的应用，大气预报的技能得到了极大提升。这些技术是高性能计算 (HPC) 和深度学习 (DL) 的结合。本演讲的主题是使用来自地面大气收集系统的 TB 级数据训练预测模型，并使用图形处理单元 (GPU) 加速其训练和推理的能力。本研究侧重于预测的三个时间尺度。这些时间尺度包括短期（0 到 60 分钟）、中期（1 小时到 3 小时）和长期（3 到 48 小时）。这些时间尺度代表激光和/或监视应用和任务的各种决策点。在短期预测情况下，多种 DL 技术应用于从光学地面站 (OGS) 收集的本地数据。这些 DL 技术包括使用 U-Net 卷积神经网络和多层感知器 (MLP) 和随机森林 (RF) 模型的集合。 MLP 用于从激光云高仪和红外云成像仪 (ICI) 等仪器收集的点数据。对于中间时间尺度，卷积长短期记忆 (LSTM) 网络和 U-Net 均使用来自 NOAA 地球静止卫星云图集合的图像进行训练。最后，组合 U-Net 和自动编码器神经网络用于训练由 HPC 数值天气预报 (NWP) 模型模拟的大气预测器以进行长期预测。NWP 会产生许多 TB 的数据，因此，使用这些神经网络是优化其预测能力的理想选择。本研究利用了多种 HPC 资源。其中包括由四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 组成的内部 GPU 节点以及毛伊高性能计算中心 (MHPCC) 的资源。结果表明，在几乎所有情况下，这些预测技术都优于持久性，而且偏差很小。使用 HPC 和 DL 推理实时进行预测的能力是未来的重点，将在会议上报告。1. 简介大气衰减和失真降低了太空激光和监视应用的功效。特别是，云层可以部分或完全遮挡目标，并阻止或要求降低光通信系统的数据速率。但是，通过准确表征和预测大气影响，可以减轻许多负面影响。本研究的目的是开发和完善一种最先进的大气预测系统，该系统可生成高分辨率的大气衰减预测，以支持太空激光和监视应用的决策辅助。为了实现这一目标，HPC 和 AI 的进步与数 TB 的高分辨率地面和太空大气数据集合相结合。多种 HPC 资源用于处理本研究所需的地面和卫星数据，并使用四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 加速 AI 预测技术的训练和推理。该技术用于进行多时间尺度大气预测：1 小时预测、2 小时以上预测和 48 小时预测。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。
用于空间领域感知应用的加速 AI 驱动大气预测 丹尼·费尔顿 诺斯罗普·格鲁曼公司 玛丽·艾伦·克拉多克、希瑟·凯利、兰德尔·J·阿利斯、埃里克·佩奇、杜安·阿普林 诺斯罗普·格鲁曼公司 摘要 太空激光和监视应用经常受到大气效应的影响。气溶胶、云和光学湍流引起的大气衰减和扭曲会产生有害影响，从而对任务结果产生负面影响。2019 年 AMOS 会议上简要介绍的一篇论文介绍了 2017 年在哈莱阿卡拉峰安装的地面仪器。这些仪器仍在积极收集数据，它们正在提供前所未有的空间环境实时表征，包括精确的大气传输损耗。虽然实时测量是理解和表征空间环境的第一步，但仅靠它们是不够的。为了优化任务规划，许多应用都需要对空间环境进行准确的短期大气预测。虽然大气预报并不是什么新鲜事，但最近随着 21 世纪人工智能 (AI) 技术的应用，大气预报的技能得到了极大提升。这些技术是高性能计算 (HPC) 和深度学习 (DL) 的结合。本演讲的主题是使用来自地面大气收集系统的 TB 级数据训练预测模型，并使用图形处理单元 (GPU) 加速其训练和推理的能力。本研究侧重于预测的三个时间尺度。这些时间尺度包括短期（0 到 60 分钟）、中期（1 小时到 3 小时）和长期（3 到 48 小时）。这些时间尺度代表激光和/或监视应用和任务的各种决策点。在短期预测情况下，多种 DL 技术应用于从光学地面站 (OGS) 收集的本地数据。这些 DL 技术包括使用 U-Net 卷积神经网络和多层感知器 (MLP) 和随机森林 (RF) 模型的集合。 MLP 用于从激光云高仪和红外云成像仪 (ICI) 等仪器收集的点数据。对于中间时间尺度，卷积长短期记忆 (LSTM) 网络和 U-Net 均使用来自 NOAA 地球静止卫星云图集合的图像进行训练。最后，组合 U-Net 和自动编码器神经网络用于训练由 HPC 数值天气预报 (NWP) 模型模拟的大气预测器以进行长期预测。NWP 会产生许多 TB 的数据，因此，使用这些神经网络是优化其预测能力的理想选择。本研究利用了多种 HPC 资源。其中包括由四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 组成的内部 GPU 节点以及毛伊高性能计算中心 (MHPCC) 的资源。结果表明，在几乎所有情况下，这些预测技术都优于持久性，而且偏差很小。使用 HPC 和 DL 推理实时进行预测的能力是未来的重点，将在会议上报告。1. 简介大气衰减和失真降低了太空激光和监视应用的功效。特别是，云层可以部分或完全遮挡目标，并阻止或要求降低光通信系统的数据速率。但是，通过准确表征和预测大气影响，可以减轻许多负面影响。本研究的目的是开发和完善一种最先进的大气预测系统，该系统可生成高分辨率的大气衰减预测，以支持太空激光和监视应用的决策辅助。为了实现这一目标，HPC 和 AI 的进步与数 TB 的高分辨率地面和太空大气数据集合相结合。多种 HPC 资源用于处理本研究所需的地面和卫星数据，并使用四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 加速 AI 预测技术的训练和推理。该技术用于进行多时间尺度大气预测：1 小时预测、2 小时以上预测和 48 小时预测。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。
大脑-7T：7 Tesla MR体积的快速而完全容量的脑部分割
图10图灵测试的结果。（a）这三个子图显示了在调查过程中提出的三个比较（手动与小脑-7T，手动与IGT，IGT，IGT与小脑7T），因为在夫妻中介绍了分割掩码。IGT投票以蓝色，大脑-7T为橙色显示，而跳过的响应（s），这意味着参与者无法在两种分段之间进行选择，以灰色显示。条的高度表示跨主题的平均值（即进行了多少次选择，最大是3卷8区= 24）;每个标记X都是参与者。（b）结果是每个感兴趣面积的结果：早期视觉皮层（EVC），高级视觉区域（HVC），运动皮层（MCX），小脑（CER），Hippocampus（HIP），早期听觉皮层（EAC），脑干（EAC），脑干（BST）和BAGA（BGA）（BGA）
特斯拉 - 策略 - 一页| incite
- 有多少电动汽车连接到电网？- 充电负载的后续影响是什么？- 采用电动汽车的当地障碍是什么？- 谁是电动汽车司机？在2030年至2030年的美国电动汽车成本更新。
Tesla Powerwall 2 常见问题解答
巴巴多斯的普通家庭每天大约使用 11 千瓦时的能源。每个 Powerwall 可提供 13.5 千瓦时的可用能源，但额定功率限制为 5 千瓦。需要进行负载分析，以确保在连续运行期间不会超过电池的能量和额定功率。您可以使用特斯拉移动应用程序来监控您的使用情况并节省电力，以将备用电源覆盖时间延长一天或更长时间。此外，当 Powerwall 与太阳能配对时，它可以继续充电，并有可能无限期地为您的家庭供电。
尺寸自适应的 32 通道阵列线圈，用于 3 特斯拉 MRI 清醒婴儿神经成像
目的：由于实际、方法和分析方面的考虑，婴儿期功能性磁共振成像 (fMRI) 面临挑战。本研究旨在实施一种与硬件相关的方法来提高清醒婴儿 fMRI 的受试者依从性。为此，我们设计、构建并评估了一个自适应的 32 通道阵列线圈。方法：为了能够使用紧密贴合的头部阵列线圈对 1-18 个月大的婴儿进行成像，开发了一种可调节头部线圈概念。线圈设置方便半坐式扫描姿势，以提高婴儿的整体扫描依从性。耳罩隔间直接集成在线圈外壳中，以便在使用声音保护时不会失去线圈在婴儿头部的紧密贴合。使用基准级指标、信噪比 (SNR) 性能和加速成像能力，根据模型数据对构建的阵列线圈进行评估，以用于平面和同步多层 (SMS) 重建方法。此外，还获取了初步的 fMRI 数据以评估体内线圈的性能。结果：与市售的 32 通道头部线圈相比，模型数据显示 SNR 平均增加了 2.7 倍。在婴儿头部模型的中心和外围区域，测得的 SNR 增益分别为 1.25 倍和 3 倍。婴儿线圈还显示出对欠采样 k 空间重建方法和 SMS 技术的良好编码能力。
特斯拉产品目录 - teslaind.com
TI1000 GPU-24 NSN：6130-01-418-5230 17 TI1000 GPU-24-UAV NSN：6130-01-455-5172 17 TI2000 GPU-24 NSN：6130-01-445-9539 18 TI2500 GPU-24 NSN：6130-01-452-2777 19 TI3000 GPU-24 NSN：6130-01-440-2712 20 TI3000 GPU-24 UAV NSN：6130-01-455-5531 22 TI3500 GPU-24 NSN：6130-01-452-2796 24 TI4100 GPU-24 NSN：6130-01-445-9641 26 TI4200 GPU-24 NSN：6130-01-452-2804 27 TI4400 GPU-24 NSN：6130-01-475-5310 29 TI5100 GPU-24 NSN：6130-01-440-2717 30 TI5200 GPU-24 NSN：6130-01-475-5312 31 TI5400 GPU-24 NSN：6130-01-452-2807 33 TI5400 400Hz GPU-24 GHMD NSN：6130-01-572-4832 34 TI5400 400Hz GPU-24 UAV ACDC NSN：6130-01-572-4833（海军） 35 NSN：6130-01-601-1263（空军） 35 TI5400A 400Hz GPU-24 UAV ACDC NSN：6130-01-600-0509 36（带盖子和运输箱） TI4676 MPU NSN：6140-01-467-5710 49 TI58D MPU NSN：6130-01-546-7470 52
特斯拉响应| AEMC - 频率控制方向纸
我们认识到采取实际需要的行动需要改善NEM中当前的系统频率控制框架，并同意AEMC和AEMO位置，即近年来系统频率一直在恶化。同时，自2017年引入Hornsdale Power储备以来，电池存储已被证明在管理频率稳定性和恢复方面特别有价值 - 在南澳大利亚州的岛屿电力系统中提供了优质的应急和监管频率服务，在南澳大利亚州的岛屿电力系统中 - 在那里，网格尺度的电池由Aemo控制，以支持广泛的风暴范围内的网格稳定性，并出现了超级风暴，并出现了临时，并出现了意外。特斯拉建议立即采取步骤来奖励这种高级法规响应，并在正在进行的频率改革之前。作为下一步，应在紧迫的情况下进行FFR，并将视线发展为2021/22实施。向前迈进，在各个尺度上进行存储 - 传输，分布和仪表后面 - 在各种形式的范围内 - 独立，共同的和汇总 - 将成为澳大利亚能量组合的越来越重要的组成部分，提供了所有基本服务。因此，至关重要的是，任何频率改革都不直接或无意中拒绝将来的存储项目的吸收，或者沿着极大的实施时间范围进行。
评估特斯拉 Model 3 驾驶辅助系统的可靠性...
15.补充说明 与美国运输部、联邦公路管理局合作进行。16.摘要 配备可同时执行自动转向和加速的高级驾驶辅助系统 (ADAS) 的车辆数量正在增加，预计这些功能将在低成本车型和豪华车中提供。这些系统要求人类驾驶员保持警惕并随时待命，以防他们需要接管。因此，在配备 ADAS 的车辆中，人与机器之间的界面至关重要。对此类 ADAS 系统的开发的正式测试和指导有限。这项工作的目标是在涉及人类驾驶员和 ADAS 系统之间界面的四种场景中评估配备 ADAS 的车辆之间和车辆内部的变化。这些场景包括：(1) 在高速公路自动驾驶期间评估驾驶员监控系统的性能；(2) 在自动驾驶期间向分心的驾驶员发出意外道路模式的警报；(3) 协助分心的驾驶员应对无意的车道偏离；(4) 当车辆无法再自信地行驶时，将驾驶员交接给分心的驾驶员。鉴于特斯拉可能面临一系列潜在的苛刻环境，特斯拉 Model 3S 是测试平台。结果表明，计算机视觉系统的性能变化极大，这种变化可能是部分（但不是全部）延迟向双手不在方向盘上的驾驶员发出警报的原因。单辆车的性能并不一致，因为一辆车在最具挑战性的驾驶场景（在驾驶员忽略接管请求的情况下驾驶极端弯道）中表现最佳，但在看似更简单的场景（如检测车道偏离）中表现最差。这些结果表明，从业者需要开发一套更丰富的测试来捕捉汽车内和汽车之间的变化，同时也表明通过无线更新进行的软件升级可能会引发导致安全问题的潜在问题。
22q11.2缺失综合征和健康志愿者的谷氨酸能和GABA能反应性和认知：一项随机的双盲7-Tesla药理MRS MRS研究
22q11.2 deletion syndrome (22q11.2DS), also referred to as velo- cardiofacial or DiGeorge syndrome, is a genetic disorder caused by a microdeletion on the long arm of chromosome 22 (Jonas et al., 2014) and is, with a prevalence of 1 in 2000–4000 births, one of the most common recurrent copy number variant disorders (Schneider et Al。，2014）。它的表型表达是高度的，包括先天性心脏病，帕拉特异常，低钙血症和畸形面部特征等医学状况（Bassett等，2011）。此外，22q11.2ds与患有精神疾病的高风险有关，包括精神病谱系障碍（Schneider等，2014），而22q11.2ds患者的大多数患者大多数具有低于平均水平的智商和低于平均水平的智商和认知功能的障碍。认知功能通常会随着年龄的增长而进一步下降，并且在22q11.2ds的患者中发现了陡峭的趋势（Vorstman等，2015）。通常被删除的区域的大小为1.5-3 Mb（兆邦），包括大约90个基因，其中大多数是表达的
特斯拉能源产品购买协议
13. 保修除外情况。上述“工艺”保修不涵盖因以下原因造成的任何缺陷：(1) 超出 Tesla 合理控制范围的事件，包括但不限于雷击、水灾、地震、火灾、强风和其他极端天气事件、事故、滥用、误用或疏忽；(2) 购买者未根据适用的用户手册操作或维护产品；(3) 被球或其他物体撞击、污垢、灰尘、鸟粪、动物、昆虫、树叶或藻类生长；(4) 非 Tesla 安装的配件、附件或其他材料周围渗水；(5) 非 Tesla 安装的与产品连接的任何材料或设备；或 (6) Tesla 以外的其他人安装、改动、拆卸、重新安装或维修产品的任何部分，除非该人员按照适用的用户手册进行操作。 “工艺”质保也不涵盖：(i) Tesla 工作中所使用的设备或部件（如断路器、配电盘、暖通空调设备的软启动装置等）的任何缺陷；(ii) 现场的既有状况，包括但不限于未经许可的状况、不当的电线、破裂或碎裂的砖石；(iii) 正常磨损或损坏，或不影响产品性能或功能/完整性的表面缺陷、凹痕或痕迹；或 (iv) 盗窃或故意破坏。上述“存储系统”的质保不受上述除外条款的约束，但受质保文件中所述的其他除外条款的约束。