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卫星网络的设计 - 接地段。基本面。
卫星通信虽然在其他信息传输技术（例如光纤连接，Wi-Fi或LTE）中通常没有引起人们的注意，但在整个社区的日常生活中都起着关键作用。即使在其他无线电通信方式不足或不足的地方，它也可以在长距离上进行快速可靠的通信。在世界上许多遥不可及的地区，建筑电信基础设施是无利可图或在技术上不可能的，卫星系统是唯一提供访问互联网的可能性，因此：在线教育，远程工作，远程工作，访问信息和数字服务的机会。诸如GPS（全球定位系统）之类的系统依赖于卫星来提供位置和导航服务，例如在车辆导航，航空，海上和日常生活中必不可少的位置和导航服务，例如智能手机上的地图。卫星传输可实现全球电视和广播内容的广播，从而访问电视节目，电影和音乐。最后，部署在各种地球轨道上的卫星用于监测气候变化，管理和应对自然灾害，提供迅速采取行动并最小化损害所需的关键信息，并提供电信服务，例如卫星电话，这对于地面网络网络失败至关重要。
narsha：开拓韩国微卫星星座，用于太空阳离子甲烷监测
甲烷（CH 4）是第二大最丰富的人为温室气体，贡献了全球变暖。在过去20年中，其全球变暖潜力估计是二氧化碳（CO 2）的80倍。要获得碳排放量为零的全球净净值，重要的是监视和管理全球甲烷排放的点源。我们介绍了第一个称为纳尔沙（Narsha）的第一个韩国太空传播甲烷监测平台开发项目。与NARA太空技术，首尔国立大学的气候实验室以及韩国天文学和太空科学研究所合作，Narsha项目旨在在2026年之前开发和推出标准微卫星。微卫星系统，称为韩国甲烷监测微卫星（K3M），设计为与16U立方体标准兼容，并配备了两个光学有效载荷。主要有效载荷是在短波红外（SWIR）范围内运行的高光谱成像仪，光谱分辨率在弱甲烷吸收带（1625-1670 nm）内的光谱分辨率高于1 nm，地面采样距离（GSD）在500 km的高度下为30米。辅助有效载荷VIS/NIR相机与高光谱成像仪集成在一起，以识别其场景中的云。两个有效载荷在500公里的高度上具有大于10公里的宽度，从而实现了局部水平的监视。敏捷和精确的态度控制系统可以在任务过程中改善SNR。此外，车载处理能力和高速通信有助于传递大量的原始数据，对于检测和定量甲烷李子所必需。该提出的系统将作为LEO星座运行，以获得具有高空间和时间分辨率的全局甲烷点源数据。该数据将极大地有助于跟踪和量化全球甲烷排放，并制定一种用于全球变暖的策略。在这项研究中，我们介绍了Narsha项目，并概述了微卫星系统的设计和用于太空播甲烷监测的星座。
地球观测卫星任务和数据管理
我们还支持 ESA 有效载荷数据地面段 (PDGS)，它处理和传播来自 ESA 地球探测器卫星的数据，并为 NASA 任务提供接口。凭借在复杂地理空间数据处理系统方面的经验，我们构建了基于云的数据处理和开发平台，并支持英国气象局提供用于制作天气预报的工具和系统。我们的解决方案用于多个市场，包括政府、国防、林业、采矿和电信。
新辅助免疫疗法对微卫星不稳定性高（MSI-H）胃癌患者的有效性
1。纳帕尔科夫州预算医疗机构化学疗法部，圣彼得堡临床，科学和专业类型的医疗服务（肿瘤学），圣彼得堡，罗斯2.纳帕尔科夫州预算医疗机构腹部外科系，圣彼得堡临床，科学和专业类型的医疗服务（肿瘤学）的实用中心，圣彼得堡，罗斯3.纳帕尔科夫州预算医疗机构，圣彼得堡临床，科学和专业医疗服务的实用中心（肿瘤学），圣彼得堡，罗斯4.纳帕尔科夫州预算医疗机构，圣彼得堡临床，科学和专业类型的医学护理（肿瘤学）实用中心，圣彼得堡，罗斯5.Napalkov国家预算医疗机构，圣彼得堡临床，科学和专业类型医疗服务（肿瘤学）的实用中心，圣彼得堡，RUS 6。Napalkov国家预算医疗机构放射学系，圣彼得堡临床，科学和专业类型的医疗服务（肿瘤学）实用中心，圣彼得堡，RUS 7。纳帕尔科夫州预算医疗机构医疗和放射治疗部，圣彼得堡临床，科学和专业类型的医疗服务（肿瘤学）的实用中心，圣彼得堡，罗斯8.纳帕尔科夫州预算医疗机构，圣彼得堡临床，科学和专业医疗服务的实用中心（肿瘤学），圣彼得堡，RUS
![为了有效解决人类所面临的日益复杂的问题，最新的发展趋势是应用大量不同类型的传感器收集数据，从而基于深度学习和人工智能建立有效的解决方案[1-4]。这不仅对传感器产生了巨大的需求，带来了商机，也为传感器设备及其相关应用的开发带来了新的挑战[5,6]。这些将人工智能与传感器相结合的技术发展正被积极地应用于医疗保健、制造业、农业和渔业、交通运输、建筑、环境监测等各个应用领域。例如，在环境监测方面，集成深度学习和人工智能算法的传感器能够快速分析大量数据集，实时识别模式、异常和趋势[7,8]。以天气预报为例，由人工智能驱动的传感器可以从卫星、气象站和无人机等各种来源收集数据，从而更精确地预测天气模式。通过深度学习模型，传感器可以动态调整和整合新数据，从而随着时间的推移提高预测准确性。此外，在工业环境中，通过人工智能增强的传感器在监控设备健康状况、预测潜在故障和安排维护方面发挥着优化制造运营的关键作用。](/simg/f/f35968dfeaed06f5c0286399ab4f1fb8e15e2e87.png)
为了有效解决人类所面临的日益复杂的问题，最新的发展趋势是应用大量不同类型的传感器收集数据，从而基于深度学习和人工智能建立有效的解决方案[1-4]。这不仅对传感器产生了巨大的需求，带来了商机，也为传感器设备及其相关应用的开发带来了新的挑战[5,6]。这些将人工智能与传感器相结合的技术发展正被积极地应用于医疗保健、制造业、农业和渔业、交通运输、建筑、环境监测等各个应用领域。例如，在环境监测方面，集成深度学习和人工智能算法的传感器能够快速分析大量数据集，实时识别模式、异常和趋势[7,8]。以天气预报为例，由人工智能驱动的传感器可以从卫星、气象站和无人机等各种来源收集数据，从而更精确地预测天气模式。通过深度学习模型，传感器可以动态调整和整合新数据，从而随着时间的推移提高预测准确性。此外，在工业环境中，通过人工智能增强的传感器在监控设备健康状况、预测潜在故障和安排维护方面发挥着优化制造运营的关键作用。
为了有效解决人类所面临的日益复杂的问题，最新的发展趋势是应用大量不同类型的传感器来收集数据，以便建立基于深度学习和人工智能的有效解决方案[1-4]。这不仅对传感器产生了巨大的需求，提供了商业机会，也为传感器设备及其相关应用的开发带来了新的挑战[5,6]。这些将人工智能与传感器相结合的技术发展正被积极地应用于医疗保健、制造业、农业和渔业、交通运输、建筑、环境监测等各个应用领域。例如，在环境监测中，集成了深度学习和人工智能算法的传感器能够快速分析大量数据集，实时识别模式、异常和趋势[7,8]。以天气预报为例，人工智能驱动的传感器可以从卫星、气象站和无人机等各种来源收集数据，从而更精确地预测天气模式。通过深度学习模型，传感器可以动态调整和整合新数据，从而随着时间的推移提高其预测准确性。此外，在工业环境中，人工智能增强的传感器在优化制造运营方面发挥着至关重要的作用，可以监测设备健康状况、预测潜在故障并提前安排维护 [ 9 – 12 ]。这种方法减少了运营停机时间并提高了整体效率。在此背景下，“传感器和应用中的人工智能和深度学习”特刊收集了关于人工智能（特别是深度学习）和传感器技术在各个领域的新发展的高质量原创贡献，以及分享想法、设计、数据驱动的应用程序以及生产和部署经验和挑战。本期特刊征文主题包括制造、机械和半导体的应用和传感器；建筑、施工、楼宇、电子学习的智能应用和传感器；推荐系统；自动驾驶汽车、交通监控和运输的应用和传感器；物体识别、图像分类、物体检测、语音处理、人类行为分析；以及其他相关传感应用 [ 13 , 14 ]。
Sodern 宣布推出其新型 Auriga™ Gyro 卫星设备
然而，由于轨道的多样性以及发射器和 OTV 任务的持续时间，我们的客户要求我们找到一种解决方案，使姿态控制更稳定，以应对跟踪器被太阳遮蔽或惯性单元漂移的问题。因此，我们的 Auriga™ 陀螺仪解决方案旨在为客户提供精确、连续的信息，以实现最佳 ADCS。该解决方案将满足常规和敏捷任务（如地球观测和物联网）的需求，但也可用于新发射器、长期任务和/或需要在整个任务过程中进行最佳姿态控制的多轨道发射。我们收到越来越多要求配备这种发射器的请求，并致力于向客户提供我们的专业知识和技能。” Sodern 开发了新版本的 Auriga™ 软件库，用于控制 OH。该库现在包括使用卫星上任何可用陀螺仪提供的角速度的选项。 Auriga™ 陀螺仪对于执行地球观测或太空监视等敏捷任务的卫星特别有用。Auriga™ 陀螺仪还可以安装在执行长期任务的发射器上。通过将 Auriga™ 星跟踪器与陀螺仪耦合，运动稳健性（即承受快速旋转的能力）得到显著改善，包括星跟踪器处理过程中陀螺仪的速度。此外，将星跟踪器的数据与陀螺仪的数据合并，使耦合设备能够持续提供姿态，即使在星跟踪器不可用（致盲、卫星机动）时也是如此。这个新软件版本还包括在经历致盲或卫星机动后快速返回跟踪模式的算法，而无需经过获取模式（空间丢失模式）。如果陀螺仪测量不可用，星跟踪器将继续工作而不会中断。该解决方案还具有飞行中估计和校正误差的算法，特别是陀螺仪（偏差、比例因子、轴间错位）。这可以比在地面上更精确地校正误差，并提供最佳性能。与简单的战术级陀螺仪（ARW = 0.15°/√h）结合使用可以显著提高 Auriga TM 的稳健性：
L波段卫星跟踪车辆的Radome设计
References ............................................................................................................................ 42
尿路上皮癌的不匹配修复缺乏和微卫星不稳定性：系统评价和荟萃分析
抽象背景不匹配修复缺乏（DMMR）和微卫星不稳定性高（MSI-H）出现在癌症的子集中，并已证明对免疫检查点抑制（ICI）具有敏感性；但是，尿路上皮癌（UC）缺乏前瞻性数据。方法和分析我们进行了系统的审查，以估计UC中DMMR和MSI-H的患病率，包括生存和临床结果。我们搜索了2022年10月26日在主要科学数据库中发表的研究。我们筛选了1745项研究，其中包括110。荟萃分析。结果，膀胱癌（BC）和上游UC（UTUC）中DMMR的汇总加权率为2.30％（95％CI 1.12％至4.65％）和8.95％（95％CI 6.81％至11.67％）。BC和UTUC中MSI-H的合并加权流行率分别为2.11％（95％CI 0.82％至5.31％）和8.36％（95％CI 5.50％至12.53％）。比较局部疾病与转移性疾病，BC中MSI-H的合并加权流行率为5.26％（95％CI 0.86％至26.12％）和0.86％（95％CI 0.59％至1.25％）；在UTUC中，它们为18.04％（95％CI 13.36％至23.91％）和4.96％（95％CI 2.72％至8.86％）。累积地，用ICI处理的DMMR/MSI-H转移性UC的反应率为22/34（64.7％），而化疗为1/9（11.1％）。结论DMMR和MSI-H在UTUC中比在BC中更频繁地发生。在UC中，MSI-H在局部疾病中比转移性疾病更频繁地发生。在UC中，MSI-H在局部疾病中比转移性疾病更频繁地发生。这些生物标志物可以预测转移性UC中ICI的敏感性以及对基于顺铂的化学疗法的抗性。
不同地面站组网下卫星量子密钥分发星座轨道设计
在密码学领域，量子密钥分发 (QKD) 是量子信息理论的一种应用，近年来引起了广泛关注。它允许在两方或多方之间建立密钥，比传统密码学（基于离散对数和素数分解）更安全。在不久的将来，实现 QKD 网络（尤其是远距离网络）最有希望的方式是通过卫星星座。本文考虑了优化卫星轨道的问题，以便在固定时间内最大化地面站网络共享的最小密钥长度。考虑了不同的站网络，并强调了它们的地理分布对设计和性能指标的影响。考虑的网络包括：一个全球星座、一个欧洲区域星座，以及两个在两个不同纬度窄带中有站群的网络。然后考虑卫星间链路的影响，以及在某些情况下它们如何提高性能。最后分析了所考虑的星座的日常表现。2023 COSPAR。由 Elsevier BV 出版 这是一篇根据 CC BY 许可开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
微卫星的不稳定性和不匹配修复蛋白缺乏效率：相等的预测标记？
当前的临床指南建议将不匹配修复（MMR）蛋白免疫组织化学（IHC）或分子微卫星不稳定性（MSI）测试作为免疫疗法的预测标记。大多数病理指南都将MMR蛋白IHC视为黄金标准测试，以鉴定具有MMR缺乏症的癌症，并仅建议在特殊情况下进行分子MSI测试或筛查林奇综合征。但是，文献中有一些数据表明两种测试类型可能不相等。例如，分子流行病学研究报告了各种癌症类型中有缺乏的MMR（DMMR）和MSI的速率不同。此外，对这两种测试的直接比较表明，MMR IHC和MSI测试之间的差异相对频繁，尤其是在非直肠直肠癌和非内膜癌症中，对于异常的DMMR表型。也有分散的临床数据表明，如果患者选择基于DMMR与癌症的MSI状态，则免疫检查点抑制剂的效率是不同的。所有这些观察结果都提出了当前的教条，即DMMR表型和遗传MSI状态是免疫疗法的相等预测标记。