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新闻通讯2024-2025.DOCX-大气科学
生成的预估计变压器改变了世界，尽管它们以缩写为首字母缩写，就像在流行的大型语言模型chatgpt中一样。大型语言模型（LLM）的成功已紧随计算机视觉方面的成功，通常是基于针对LLM开发的方法的。同样，UW前研究生Jonathan Weyn，Dale Durran教授和Microsoft的Rich Caruana在2019年至2021年的三篇论文中，前大学研究生Jonathan Weyn，Dale Durran教授和Rich Caruana都在适应了天气预报。随后的发展产生了更大，更准确的AI模型，例如来自华为的Pangu Weather和Deep Mind/Google的Graphcast。这些模型在ERA5重新分析数据上进行了训练，并且在以¼度纬度分辨率进行比较时，表现出与欧洲中等范围预测中心（ECMWF）世界领先的整合预测系统（IF）相似或更好的技能。ECMWF最近推出了自己的AI天气预报模型AIFS，与IFS相比，它通常也表现出优秀的技能。
基于稳健深度学习激光雷达的自主太空着陆器姿态估计
在太空着陆操作期间，准确估计航天器的相对姿态对于确保安全成功着陆至关重要。本文提出了一种基于 3D 光检测和测距 (LiDAR) 的 AI 相对导航架构解决方案，用于自主太空着陆。所提出的架构基于混合深度循环卷积神经网络 (DR-CNN)，将卷积神经网络 (CNN) 与基于长短期记忆 (LSTM) 网络的循环神经网络 (RNN) 相结合。获取的 3D LiDAR 数据被转换为多投影图像，并将深度和其他多投影图像输入 DRCNN。该架构的 CNN 模块可以有效地表示特征，而 RNN 模块作为 LSTM，可提供鲁棒的导航运动估计。我们考虑、模拟和实验了各种着陆场景，以评估所提出架构的效率。首先使用 PANGU（行星和小行星自然场景生成实用程序）软件创建基于 LiDAR 的图像数据（范围、坡度和海拔），然后使用这些数据对所提出的解决方案进行评估。建议使用 Gazebo 软件中的仪表化空中机器人进行测试，以模拟在合成但具有代表性的月球地形（3D 数字高程模型）上着陆的场景。最后，使用配备 Velodyne VLP16 3D LiDAR 传感器的真实飞行无人机进行真实实验，以在设计的缩小版月球着陆表面上着陆时生成真实的 3D 场景点云。所有获得的测试结果表明，所提出的架构能够通过良好合理的计算提供良好的 6 自由度 (DoF) 姿势精度。
2023 年国家预算 - 财政部
1.1.1 十三年计划和愿景实施 马拉佩-罗索领导的联合政府在 2022 年大选中胜出，获得更强有力的授权继续履行 2020 年 12 月在洛洛阿塔签署的《巴布亚新几内亚恢复与增长承诺》。该承诺包括继续执行基于“更明智地花钱、更公平地增加收入、更廉价地融资债务”等原则的预算修复战略。这些目标的核心是在 2027 年恢复预算盈余。这意味着国家将停止积累越来越多的债务。一旦恢复盈余，未来的任何政府都可以决定是否继续增加盈余，并选择在 2034 年前偿还所有债务。或者，它可以决定减少盈余，并将更多的政府收入用于人力和物质资本形成。这些将是未来的重要选择。帮助指导这些选择的框架是“十三年计划”。该计划已纳入 2022 年预算，目前已进入第二年。该计划有助于将年度决策纳入中期框架。这有助于为更好的决策提供信息。该计划还列出了切合实际的资金范围。可以说，巴布亚新几内亚以前的许多中期计划在本质上都更具“抱负”，承诺了伟大的事情，但没有预算来支持实施。13 年计划为实现