XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemsatellite
基于AI的板载图像识别的机会和挑战，用于小型卫星地球观察任务
卫星行业正在迅速发展。启动的新小型卫星数量有显着增加，这与图像识别算法的发展快速相辅相成。尤其是卷积神经网络（CNN），在与计算机视觉相关的应用中实现了最先进的性能。在卫星上将AI Algo-Rithm结合起来，直接从轨道上观察并认识到任何自然灾害是一个重要的机会。本文提出了一个显着的挑战，这些挑战通常与地球观察小型卫星任务有关，并提出了通过将其与基于AI的图像识别结合在卫星上的基于AI的图像识别所带来的进一步挑战。本研究讨论了一种主要用于小型卫星的方法。2024 Cospar。由Elsevier B.V.这是CC下的开放访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）。
Analysys Mason在2024年对卫星制造和发射市场活动的活动预测
空间变得越来越易于使用，因此，更具竞争力。在市场控制，资金和项目进度方面，参与者之间的差异并非均匀分布。建立和新兴的球员将非常紧密地竞争，而新球员将发现维持足够长的运营以使其具有竞争力的运营非常具有挑战性。空间市场是由技术开发驱动的，技术开发需要很长时间和相当大的资金。这些压力启发了过去几年在该行业中看到的垂直整合，包括来自OneWeb和Eutelsat的合并以及来自波音和千年太空解决方案的收购。在内部，垂直集成也被证明对于管理供应链，降低成本和缩短时间表很重要。
SeRANIS：小型卫星在轨演示尖端技术
摘要 由于太空创新技术的使用，近年来太空服务的重要性显著增加。在开发新方法和新技术时，必须在真实操作条件下直接在太空中测试功能性和稳健性。然而，这在今天仍然是一个困难，因为研究人员和开发人员如果不花费大量的时间和成本就无法实现这种在轨演示的能力。慕尼黑联邦武装部队大学 (UniBw M) 在各个研究中心针对太空旅行和太空服务的各种相关主题开展创新开发和研究工作。作为对地面实验室已开展的研究工作的补充，我们引入了在轨演示和测试计划，作为迈向敏捷研究和开发过程的下一步。作为该计划的核心，UniBw M 正在开展一项名为空间互联网无缝无线接入网络 (SeRANIS) 的技术演示项目。 SeRANIS 的目标是通过在低地球轨道上的小型卫星 ATHENE-1 进行大量创新实验，提供快速部署的多功能太空任务。 ATHENE-1 计划于 2025 年发射升空。 SeRANIS 为研究人员提供了一个科学环境，以便共同研究、评估、开发、验证和展示太空和地面的新方法和技术。科学领域包括空间通信，包括宽带通信和物联网、无线电科学、基于人工智能的自主性、全球导航卫星系统技术、光学和红外地球观测以及物体识别算法。此外，还将展示卫星运行的新概念、现代结构、监测系统状态的创新技术以及太空电力推进。本出版物介绍了 SeRANIS 项目。介绍了项目框架、进度安排、项目现状以及卫星平台的选择。此外，还对此次任务的科学研究领域、任务架构、基本设计和轨道选择进行了说明。
GSOA对TCRA卫星着陆指南的贡献...GSOA对TCRA卫星着陆指南的贡献...
卫星，因为它围绕太阳旋转。人造卫星是人造的，并有意发射到太空中。有成千上万的人造卫星在绕地球绕。这些人造卫星充当了传输语音，视频和数据通信的空间中的继电器站。卫星沿着另一个天体旋转时所遵循的路径称为轨道。卫星信号所覆盖的地球面积称为卫星足迹的大小，取决于卫星在其轨道中的位置，其反板子产生的光束的形状和大小以及距地球距离的距离。一些卫星具有全球覆盖范围，而另一些卫星则提供区域覆盖。除了在某个地区具有信号覆盖范围外，卫星操作员还需要授权其卫星以在该地区提供服务。授权可能以许可证或着陆权的形式，具体取决于对不同管理的规定。着陆权是运营商必须为其卫星提供在特定国家提供服务的许可或授权。
历史间谍 - 卫星图像支持生态和保护研究的潜力
catalina munteanu（catalina.munteanu@wildlife.uni-freiburg.de）隶属于弗莱堡大学弗里堡大学的野生动物生态与管理以及德国伯林伯林伯林的汉堡大学的地理系。本杰明·克雷默（Benjamin M.亨利·H·汉森（Henry H.索非亚·米格尔（Sofia Miguel）隶属于西班牙阿尔卡拉·德·亨纳雷斯（AlcaláDeHenares）的Alcalá大学，与Dewogía，Geografía，Geografía，Y Medio Ambiente，环境遥感研究小组相关。E. J. Milner-Gulland隶属于英国牛津大学牛津大学的生物学系。Mihai Nita隶属于罗马尼亚布拉索夫的布拉索夫特兰西利亚大学的森林工程系，森林工程系。igor ogashawara隶属于德国柏林的莱布尼兹淡水生态学和内陆渔业研究所。Volker C. Radeloff与威斯康星大学 - 麦迪逊分校的森林与野生动物生态学系有核心，威斯康星州麦迪逊的森林和野生动物生态学系。西蒙妮·罗维利（Simone Roverelli）隶属于德国弗雷堡大学弗莱堡大学的野生动植物生态和管理。Oleksandra O. Shumilova隶属于德国柏林的淡水生态学和内陆渔业的莱布尼兹研究所。ilse Storch隶属于德国弗莱堡大学的弗雷堡大学的野生动植物生态和管理。Tobias Kuemmerle隶属于地理系和德国柏林汉堡大学人类与环境系统转型的综合研究所。
在整个葡萄酒生产链中应用于葡萄藤的高分辨率融化分析
准确的品种识别是涉及葡萄藤资源和衍生产品的每个过程的必不可少的要求。在过去几年中取得的进步允许对能够鉴定葡萄干品种的多个分子标记物进行分析。尽管为此目的建立了建议的九种微卫星（SSR）标记的推荐集，但它们使用从必须的DNA和葡萄酒样品提取的DNA进行了有效的应用仍然是一项艰巨的任务。这项工作旨在根据适用于使用叶子，必须和葡萄酒样品的SSR标记来开发高分辨率熔解（HRM）测定法。使用的葡萄藤品种是赤霞珠，图里加·弗兰卡（Touriga Franca），图里加（Touriga Nacional）和鲁菲特（Rufete）。总共使用12个SSR标记来筛选品种：OIV推荐的九个标记（VVMD5，VVMD7，VVMD25，VVMD27，VVMD27，VVMD28，VVMD28，VVMD32，VVS2，VVS2，VRZAG62，VRZAG62和VRZAG79）和VRZAG79）和三个标记5的长度和三个标记的长度和3个标记和vrifs and and ockrif和thend and offocroff和（vriff 5） VCHR9A）。来自葡萄酒样品的DNA多重PCR扩增的结果表明，这三个标记的性能优于九个已建立的SSR标记。HRM分析是针对标记VVIV35，VCHR5C和VCHR9A的，成功地区分了必须DNA样品中的品种组成。使用葡萄酒DNA进行了有希望的结果，在该葡萄酒中，HRM-VCHR9A测定法被证明具有最高的判别能力。需要在大量品种中应用HRM-SSR分析，以探索整个葡萄酒链中对葡萄指纹应用的适用性。总体而言，提出的小型SSR制造商可以更适合于葡萄酒DNA分析。此处介绍的HRM-SSR方法提供了快速的结果，从而使必DNA中的品种组成完全歧视。它也表明是使用葡萄酒DNA区分品种的有前途的工具，这项任务通常受到葡萄酒样品的固有复杂性的阻碍。
将卫星与机器学习链接到基因，以估算浮游植物社区结构
摘要。海洋色遥感已使用了20多年，以估计主要生产力。ap-aparaches，以基于空间的光谱数据为基于phyto-plankton群落结构，特别是当与光合色素的原位测量结合时。在这里，我们提出了一种新的海洋颜色算法，以得出七个浮游植物组的相对细胞丰度，以及它们对全球尺度上总叶绿素A（CHL A）的贡献。Our al- gorithm is based on machine learning and has been trained using remotely sensed parameters (reflectance, backscatter- ing, and attenuation coefficients at different wavelengths, plus temperature and Chl a ) combined with an omics-based biomarker developed using Tara Oceans data representing a single-copy gene encoding a component of the photosyn- thetic machinery that is present across all浮游植物，包括原核生物和真核生物。它不同于依靠诊断色素来推导浮游植物组的预先方法。我们的方法论提供了浮游植物社区结构的强大范围，该结构的相对细胞丰度和对总CHL浓度的贡献。新生成的数据集产生的有关植物粉的不同方面的信息 -
微卫星是小的串联重复DNA序列，这些序列散布在生物体的基因组中。微卫星重复的数量可能有所不同，
我们确定了四个在鹌鹑研究人群中表现出等位基因多样性的鹌鹑特异性微卫星引物，从而使我们能够与研究殖民地区分两个男性和两个雌性鹌鹑。允许一名男性与雌性交配，并收集卵进行PVM去除和GDNA分离，然后进行微卫星PCR扩增。我们以足够高的浓度成功地分离了GDNA（5-10 ng/ µl，250-500 ng），以达到每个卵的微卫星剖面。所有卵都表现出微卫星扩增，使我们可以为每个鸡蛋建立一个DNA谱。但是，由于过多的普通等位基因，只有一个微卫星能够通过将两个雌性排除在三分之一的卵中，并在所有卵中排除了非繁殖雄性。
生成合成生成对抗网络的基于改善清晰度的多光谱卫星图像
摘要。合成的多光谱卫星图像的产生尚未达到其他领域中可达到的质量水平，例如面部图像的产生和操纵。难度的一部分源于需要在此类图像覆盖的整个电磁频谱上生成一致的数据，该图像的辐射分辨率高于多媒体应用中通常使用的图像。与不同波长相对应的图像带的不同空间分辨率提出了其他问题，其主要效果是相对于原始图像，在合成图像中缺乏空间细节。我们建议通过将样式传输应用于13波段Sentinel-2 Level1-C图像，明确认为基于生成的对抗网络的建筑可以生成合成卫星图像。为避免丢失更细的空间细节并改善生成的图像的清晰度，我们引入了一种类似Pansharpening的方法，从而将输入图像的空间结构转移到了样式转移的图像的情况下，而无需引入可见的文物。我们通过应用所提出的架构将贫瘠的图像转化为植被图像，反之亦然，从而得到的结果（res。冬季）图像进入冬季（res。夏季图像，确认了提出的解决方案的有效性。
Galectin-7通过EHMT2抑制诱导增强了微卫星稳定性结直肠癌的免疫力
1个国家 - 本地联合工程实验室，可药品和新药物评估，国家工程研究中心，新药和药物可药用性研究中心，广东省新药设计与评估的关键省份，制药学院，桑尼亚特大学，桑尼亚特大学，中国广州，中国广州； 2 MOE基因功能与法规的主要实验室，中国广州孙子森大学生命科学学院； 3病理学系，中国广州孙子森大学的第一届Affimied Hospital； 4胃肠道手术系，中国广州的孙子森大学的第一届Affimied Hospital； 5加利福尼亚州洛杉矶的南加州大学凯克医学院医学系；和第六个结直肠外科，中国广州的孙子森大学的第六次后期医院