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云在热木星WASP-43 B
上下文。热木星是潮汐锁定的气态系外行星，表现出巨大的白天温度对比。正如许多观察结果所暗示的那样，他们凉爽的夜晚被认为是托管云。然而，这些云的确切性质，它们的空间分布以及它们对大气动力学，热结构和光谱的影响仍然不清楚。目标。我们研究了WASP-43 B的大气，这是最近与James Webb空间望远镜（JWST）观察到的短期热木星，以了解云对大气循环和热结构的辐射和动态影响。我们旨在了解具有各种尺寸和大气金属性的不同种类的冷凝物的影响。方法。，我们使用了一个3D全球气候模型（GCM），该模型具有新的温度依赖性云模型，其中包括辐射反馈以及水动力整合，以研究WASP-43 b的大气特性。我们从GCM模拟中产生了可观察到的物品，并将它们与光谱相曲线进行了比较，从各种观察结果到对大气特性的限制。结果。我们表明云具有净变暖效果，这意味着由云引起的温室效应比反照率冷却效果强。我们表明，云的辐射效应对黄蜂的动力学和热结构有各种影响。取决于冷凝水的类型及其尺寸，辐射动力反馈将改变水平和垂直温度梯度并降低风速。对于超极性金属气氛，大气中形成的云层较少，导致反馈较弱。与HST，Spitzer和JWST观察到的光谱相曲线的比较表明，Wasp-43 B的夜间夜间浑浊，排除了Sub-Micron Mg 2 Sio 4云颗粒作为主要不透明源。区分多云的太阳能和多云的超极性金属气氛并不简单，需要进一步观察反射的光和热发射。
Robert Kenner、Valentin Gischig、Zan Gojcic、Yvain Quéau、Christian Kienholz 等人。点云在大型斜坡不稳定性中岩石运动学分析的潜力：瑞士阿尔卑斯山的例子：Brinzauls、Pizzo Cengalo 和 Spitze Stei。山体滑坡，2022 年，�10.1007/s10346-022-01852-4�。�hal- 03616418�
摘要 激光雷达测量和无人机摄影测量提供的高分辨率点云非常适合调查斜坡变形。然而，今天这些点云中包含的信息很少得到充分利用。这项研究展示了瑞士的三个大规模斜坡不稳定的例子，出于灾害预防的原因，这些斜坡受到积极监测。我们使用通过地面激光扫描获取的点云来 (1) 识别各个岩石隔室运动行为的差异；(2) 突出显示移动岩体中的活动剪切面；(3) 确定驱动斜坡位移的运动过程；(4) 根据岩石滑坡的 3D 表面运动模拟基底滑动面；(5) 计算精确的位移角；(6) 提供对不稳定岩石体积的估计。这些信息对过程理解做出了重要贡献，从而支持了灾害管理中的决策。
神经模拟管道：启用基于容器的模拟本地和公共云中的模拟
在这项研究中，我们探讨了计算神经科学中的模拟设置。我们使用Genesis，一种通用模拟引擎，用于亚细胞组件和生化反应，现实的神经元模型，大型神经网络和系统级模型。Genesis支持开发和运行计算机模拟，但留下了一个差距，用于建立当今更大，更复杂的模型。大脑网络现实模型的领域已过度生长了最早模型的简单性。挑战包括管理软件依赖性和各种模型的复杂性，设置模型参数值，将输入参数存储在结果旁边以及提供执行统计信息。此外，在高性能计算（HPC）上下文中，公共云资源正在成为昂贵的本地集群的替代品。我们提出了神经模拟管道（NSP），该管道有助于使用基础架构作为代码（IAC）容器化方法，促进了大规模的计算机模拟及其部署到多个计算基础架构。作者通过定制的视觉系统（称为retnet（8×5,1））使用生物学上可见的霍奇金 - 赫斯利尖刺神经元，证明了NSP在用创世纪编程的模式识别任务中的效果。我们通过在Hasso Plattner Institute（HPI）将来以服务为导向的计算（SOC）实验室以及通过全球最大的公共云服务提供商的Amazon Web Services（AWS）上执行54套本地执行的模拟来评估管道。我们报告了使用Docker的非候选和容器的执行，并在AWS中呈现每个仿真的成本。结果表明，我们的神经模拟管道可以减少神经模拟的进入障碍，从而使它们更实用和成本效率。
Microsoft Word-使用LIDAR POINT CLOUDS.DOC
摘要 - Terrain表面粗糙度是一个抽象的概念，其定量描述通常是模糊的。因此，文献中使用了各种粗糙度指数，其选择通常在应用中具有挑战性。本研究比较了通过五个常用粗糙度指数量化的地形表面粗糙度图，并探索了它们在四个不同表面复杂性的四个地形表面的相关性。这些表面由使用空中激光雷达（光检测和范围）数据构建的数字高程模型（DEM）表示。这项研究的结果揭示了得出的局部表面粗糙度图的全局模式的相似性以及其局部模式的区别。后者表明在研究中考虑多个指数的重要性，在该研究中，局部粗糙度值是随后分析的关键输入。
COVID-19 大流行期间金融服务和银行业中人工智能、物联网和云计算的前后变化 Kodukula Venkata Lakshmi Priyadarshini LLM 公司商业法 GITAM 法学院 VISHAKHAPATNAM 电子邮件：kodukulapriyadarsini17@gmail.com Aranya Nath LLM IPR &网络法 GITAM 法学院 VISHAKHAPATNAM电子邮件：subhamitanath002@gmail.com Usha Saha LLM 知识产权与网络法学院，GITAM 大学，维扎格，印度 电子邮件：ushasaha991@gmail.com Sonak Saha LLM 知识产权与网络法学院，GITAM 大学，维扎格，印度 电子邮件： sonaksaha111@gmail.com Gautami Chakravarty BA LLB IPR KIIT 法学院布巴内斯瓦尔电子邮件： gautamichakravarty21@gmail.com Debarati Mukherjee BSc.LLB IPR KIIT 法学院 布巴内斯瓦尔 电子邮件: mukherjee.debarati124@gmail.comv 摘要 --- 当 COVID-19 疫情于 2 月袭击我们国家时，印度南部地区与如此新型病毒的治疗方法暴露无遗，我国总理于 2020 年 3 月 24 日批准宵禁，并宣布全国封锁。结果，我国的经济和经济增长陷入了深刻的危机。因此，人工智能、云计算和物联网应运而生，以克服这种危机。人工智能和物联网有助于重塑银行和金融机构的传统体系，实现技术进步。我们都知道，云是当今经济中必不可少的，因为它高度重视安全性和机密
COVID-19 大流行期间金融服务和银行业中人工智能、物联网和云计算的前后变化 Kodukula Venkata Lakshmi Priyadarshini LLM 公司商业法 GITAM 法学院 VISHAKHAPATNAM 电子邮件：kodukulapriyadarsini17@gmail.com Aranya Nath LLM IPR &网络法 GITAM 法学院 VISHAKHAPATNAM电子邮件：subhamitanath002@gmail.com Usha Saha LLM 知识产权与网络法学院，GITAM 大学，维扎格，印度 电子邮件：ushasaha991@gmail.com Sonak Saha LLM 知识产权与网络法学院，GITAM 大学，维扎格，印度 电子邮件： sonaksaha111@gmail.com Gautami Chakravarty BA LLB IPR KIIT 法学院布巴内斯瓦尔电子邮件： gautamichakravarty21@gmail.com Debarati Mukherjee BSc.LLB IPR KIIT 法学院 布巴内斯瓦尔 电子邮件: mukherjee.debarati124@gmail.comv 摘要 --- 当 COVID-19 疫情于 2 月袭击我们国家时，印度南部地区与如此新型病毒的治疗暴露，我们的总理于2020年3月24日批准宵禁，并宣布全国封锁。结果，我国的经济和经济增长陷入了深刻的危机。因此，人工智能、云计算和物联网应运而生，以克服这种危机。人工智能和物联网有助于将传统的银行和金融机构体系重塑为技术进步。我们都知道，云在当今经济中至关重要，因为它高度重视安全性和保密性。要想获得收益，金融行业必须融入云计算。银行必须锻炼
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。
超新星反馈和分子云中的能量沉积
摘要 超新星的反馈通常被认为是限制恒星形成、从星系中移除气体的重要过程，因此也是星系形成的决定性过程。在这里，我们报告了数值模拟，研究了超新星爆炸与新生分子云之间的相互作用。我们还考虑了有和没有来自大质量恒星的先前反馈（以电离辐射和恒星风的形式）的情况。超新星能够找到云中的弱点并创建可以逃逸的通道，从而使大部分受到良好保护的云基本不受影响。当通道由于先前恒星反馈的影响而预先存在时，这种影响会增强。膨胀的超新星将其能量沉积在这些暴露通道中的气体中，因此当反馈已经发生时，扫过的质量更少，从而导致流出速度更快，辐射损失更少。超新星爆炸的全部影响随后能够影响其所在星系的更大尺度。我们得出结论，超新星爆炸对其致密的诞生环境仅产生中等影响，但是在先前存在的反馈作用下，超新星的能量效应能够逃逸并影响星系中更广泛尺度的介质。
在云端拯救生命 - 空中客车
我很自豪能够作为空中客车直升机公司的新任首席执行官在这里向你们致辞。直升机是一种独特而迷人的产品，我对它了如指掌。空中客车直升机也是我广泛合作过的一家公司，尤其是在我担任赛峰直升机发动机公司首席执行官的上一个职位期间。因此，我逐渐认识到空中客车直升机所秉持的价值观、专业知识以及为全球客户提供支持的奉献精神。我接手空中客车直升机时，尽管环境充满考验，但该公司仍表现出坚韧不拔的韧性，保持了市场份额。这要归功于其广泛的产品系列。我们将继续走这条卓越的道路，以保持我们的领先地位，我们的路线图很明确。我们必须首先通过履行承诺来确保客户忠诚度。我们将继续转型，目标是三个优先事项：我们产品的质量和安全性；我们解决方案的竞争力；以及公司的数字化。最后但并非最不重要的是，我们
两种基于图像的点云的全面比较...
计算机视觉和摄影测量的结合可以从图像中生成三维 (3D) 信息，这促进了点云在制图方面的广泛应用。大规模地形图制作需要高精度和准确度的 3D 数据来表示地球表面的真实状况。除了 LiDAR 点云之外，基于图像的匹配也被认为能够从多视图图像中生成可靠且详细的点云。为了检验和分析 LiDAR 和基于图像的匹配在大规模详细制图方面的可能融合，点云由半全局匹配 (SGM) 和运动结构 (SfM) 生成。为了进行全面和公平的比较，本研究使用了同时获取的航空照片和 LiDAR 数据。定性和定量评估已用于评估 LiDAR 和图像匹配点云数据的可视化、几何精度和分类结果。比较结果得出结论，LiDAR 是大规模制图的最佳数据。
