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为什么我们应该在太空中训练人工智能 - 白皮书
与地面数据中心相比，轨道数据中心具有多项基本优势，尤其是在规模达到 GW 级时。通过使用廉价的太阳能，可以显著节省运营成本，而不受下文讨论的地面太阳能发电场的限制。轨道数据中心可以利用太空中的被动辐射冷却来直接实现低冷却剂温度，从而降低冷却成本。或许最重要的是，它们可以几乎无限地扩展，而不受地球上面临的物理或许可限制，使用模块化快速部署。所有这些都将对环境产生净效益——欧盟委员会最近的一项研究得出结论，轨道数据中心将显著减少电网电力产生的温室气体排放，并消除用于冷却的淡水使用。3
国防部空间占用指南... - DTIC
参考 (b) 规定了所有联邦机构在空间分配和使用方面的一般政策和指导方针。经总务管理局公共建筑服务处处长的同意，以下空间限额将用作国防部国家首都地区占用指南，代替空间表。参考 (b) 中显示的限额。
航天/航空航天飞行器先进制导与控制算法综述
在过去的几十年里，航天/航空航天飞行器的先进制导与控制 (G&C) 系统的设计受到了全世界的广泛关注，并将继续成为航空航天工业的主要关注点。毫不奇怪，由于存在各种模型不确定性和环境干扰，基于鲁棒和随机控制的方法在 G&C 系统设计中发挥了关键作用，并且已经成功构建了许多有效的算法来制导和操纵航天/航空航天飞行器的运动。除了这些面向稳定性理论的技术外，近年来，我们还看到一种日益增长的趋势，即设计基于优化理论和人工智能 (AI) 的航天/航空航天飞行器控制器，以满足对更好系统性能日益增长的需求。相关研究表明，这些新开发的策略可以从应用的角度带来许多好处，它们可以被视为驱动机载决策系统。本文系统地介绍了能够为航天/航空航天飞行器生成可靠制导和控制命令的最先进的算法。本文首先简要概述了航天/航空航天飞行器的制导和控制问题。随后，讨论了有关基于稳定性理论的 G&C 方法的大量学术著作。回顾并讨论了这些方法中固有的一些潜在问题和挑战。然后，概述了各种最近开发的基于优化理论的方法，这些方法能够产生最佳制导和控制命令，包括基于动态规划的方法、基于模型预测控制的方法和其他增强版本。还讨论了应用这些方法的关键方面，例如它们的主要优势和固有挑战。随后，特别关注最近探索 AI 技术在飞行器系统最佳控制方面的可能用途的尝试。讨论的重点说明了航天/航空航天飞行器控制问题如何从这些 AI 模型中受益。最后，总结了一些实际实施考虑因素以及一些未来的研究主题。
以黑/白显示品牌的保护空间...
LUIS 商标只能以提供的变体形式使用，不得复制或修改。为了正确使用 LUIS 商标，必须避免以下几点：› 品牌不得扭曲或压缩。› 品牌不得倾斜。› 文字/图形标记的颜色是固定的，不得重新着色。› 文字/图形标记组合的元素不得更改。› 除深蓝色企业颜色外，品牌不得放置在其他颜色的背景上。
随着太空车辆技术的应用
自从人类开始以来，所有推销手写笔，鹅毛笔或笔的科学家和工程师中，大约有90％是活着的。此外，数量以快速速度增加。也就不足为奇了，我们会感到迅速的论文数量和报道正在进入文学作品。举例来说，在NASA串行文件中发表的论文摘要总数为“ 1963年前三个月的科学和技术航空航天报告JJJ JJ是2840年，而两年后的同一时期在1965年的同一时期，数量旋转到6338。因此，今天的研究科学家或工程师发现，他花了更多的时间来审查他人的报告，以便在他所选择的努力中保持同步。为了减轻这一负担，几乎有必要定期收集给定区域中的材料，并试图挑选出重要的材料并以有序的方式将其作为摘要文件进行。以这种形式，最明显的是最明显的。通过发现某些领域的知识差距而产生的其他好处，同时指示覆盖范围过多的区域，需要明显。鉴于这样的文档所用的许多用途，人们认为，研究组织最重要的功能之一是确定需要在何时何地需要进行此类摘要，并看到他们找到了印刷的方式。鉴于这样的文档所用的许多用途，人们认为，研究组织最重要的功能之一是确定需要在何时何地需要进行此类摘要，并看到他们找到了印刷的方式。通过其编辑和其他贡献者的出色努力，以下有关移动容器中的液体行为的工作，认为已确定满足了此性质的摘要文件的要求。
航天软件安全研究议程
飞行软件是任何航天器成功执行任务的基础。飞行软件的可靠性并不是一个新话题，过去几十年来，人们通过质量保证、容错和故障安全操作对飞行软件进行了广泛的研究，特别关注了具有冗余层的飞行软件。尽管人们关注故障管理原则和实践，但对飞行软件的网络安全关注有限。飞行软件的容错与飞行软件的安全挑战之间的主要区别在于，容错假设故障本质上是概率性的，并且故障将按照可预测的顺序从可预测的环境影响中发生。飞行软件的网络安全威胁是由一个聪明的对手传播的，尽管有故障安全机制或可用的防御措施，他们可能会积极地与飞行软件互动，故意以一种意想不到的方式强调其流程。攻击者的追击或下一步行动并不像环境传播的故障那样可预测。虽然飞行软件社区历来以隐蔽安全为幌子运作，但飞行模块的开源和商用现货 (COTS) 日益普及，抹去了任何可察觉的安全优势。美国宇航局的核心飞行系统 (cFS) 和美国宇航局喷气推进实验室的 F' 飞行软件可供对手和安全研究人员随时探索，这迫使公众讨论太空飞行软件安全实践和“新”太空时代的要求。本文提出了飞行软件安全的研究议程，讨论了迄今为止在相关领域开展的强有力的相关研究，
三模式运动通过学习联合嵌入空间
信息检索是一个不断发展且至关重要的搜索域。对高质量人类运动数据的大量需求，尤其是在在线获取中，导致人类运动研究工作的激增。先前的作品主要集中在双模式学习上，例如文本和运动任务，但是很少探索三模式学习。直觉上，额外的引入方式可以丰富模型的应用程序方案，更重要的是，对额外模式的适当选择也可以充当中介，并增强其他两个不同方式之间的对齐方式。在这项工作中，我们介绍了Lavimo（语言视频 - 动作对齐），这是一个三模式学习的新型框架，将以人为中心的视频整合为一种额外的方式，从而可以在文本和运动之间弥合差距。更重要的是，我们的方法利用了一种专门设计的注意机制来增强文本，视频和运动方式之间的一致性和协同作用。经验，我们对HumanML3D和Kit-ML数据集的结果表明，Lavimo在各种与运动相关的跨模式检索任务中实现了最先进的表现，包括文本到动作，动作到运动，视频，视频到视频，动作和动态。我们的项目网页可以在https://lavimo2023.github.io/lavimo/中找到。