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LED 驱动控制/键盘扫描专用集成电路TM1650
接口和TM1650 通信，在输入数据时当SCL 是高电平时，SDA 上的信号必须保持不变；只有SCL 上的 时钟信号为低电平时，SDA 上的信号才能改变。数据输入的开始条件是SCL 为高电平时，SDA 由高变
通过隐基因遗传算法优化多航天器地月空间领域感知系统
本文提出了一种优化问题公式，以通过多航天器监测解决地月空间域感知 (SDA) 的挑战。由于关注点范围广以及动态环境丰富，传统的地球架构设计方法难以满足地月 SDA 的设计要求；因此，越来越需要在地月轨道上部署多航天器系统以实现 SDA。基于多航天器的地月 SDA 架构的设计会产生一个复杂的多目标优化问题，其中必须同时考虑航天器数量、可观测性和轨道稳定性等参数。通过使用多目标隐基因遗传算法，本研究探索了与地月 SDA 问题相关的整个设计空间。演示案例研究表明，我们的方法可以提供针对成本和效率进行优化的架构。
激光通信空间开发局...
太空发展局（SDA）已采取措施开发激光通信技术，但尚未在太空中充分证明它。SDA计划将每2年推出卫星和相关系统的迭代，称为批量。SDA的示范批次（以0或T0的形式引用）面临着发展挑战和延误，并且尚未完全证明其预期的能力。例如，SDA计划在2022年推出第一个T0卫星，但于2023年和2024年推出。此外，这组最初的卫星尚未完全证明太空中的激光通信技术。特别是，截至2024年12月，SDA报告说，其T0中的四个主要承包商之一表明了八个计划的激光通信功能中的三个，而另一个承包商则证明了八个功能之一。其余两个承包商尚未获得任何计划的能力。
激光通信 - 太空发展局...
太空发展局（SDA）已采取措施开发激光通信技术，但尚未在太空中充分证明它。SDA计划将每2年推出卫星和相关系统的迭代，称为批量。SDA的示范批次（以0或T0的形式引用）面临着发展挑战和延误，并且尚未完全证明其预期的能力。例如，SDA计划在2022年推出第一个T0卫星，但于2023年和2024年推出。此外，这组最初的卫星尚未完全证明太空中的激光通信技术。特别是，截至2024年12月，SDA报告说，其T0中的四个主要承包商之一表明了八个计划的激光通信功能中的三个，而另一个承包商则证明了八个功能之一。其余两个承包商尚未获得任何计划的能力。
对空间空间域意识的红外传感
典型的现象学空间域意识（SDA）任务依赖于设计一个在可见频谱中观察到的系统。可见带宽中的任务设计提供了与要求和其他指标的遗产共同点。然而，由于依赖于可见光中观察结果的反射光，诸如日食，照明场景差和较小的物体之类的问题阻碍了SDA任务。使用不同的频带进行SDA任务是对仅在可见的观察时所存在的某些局限性的解决方案。将SDA任务扩展到红外线还提高了威胁检测敏感性，该敏感性使有效载荷更深入，从而可以对Cislunar制度进行威胁检测监测。
不同的CO（II）配位配体配体配体配体：化学稳定性和结构转化的评估
摘要：CO（OAC）2·4H 2 O的反应，n' -bis（3-吡啶基甲基）草氨酰胺（L）和4,4'-Sulfon yldibenzoic acicion（H 2 SDA），提供了四个配合了四个协调式的聚合物，具有相同的混合凸液，{CO（co（co））（co（l）（co（l）） oh} n，1，{[co（l）0.5（sda）]晶体X射线晶体学。复合物1 - 4是2D层，揭示了SQL，2,6L1，（4,4）IA和6L12的拓扑结构，并证明金属与配体比率，溶剂系统和反应温度在确定结构多样性方面很重要。将这些复合物浸入各种溶剂中表明结构类型控制了1 - 4的化学稳定性。可逆的结构转化显示在溶剂去除和吸附后的复合物1和2，而3和4的结构转化是不可逆的。
使用计算机视觉对居民空间对象检测到轨边缘的AI检测
太空领域的意识（SDA）对于确保空间操作的安全性和可持续性至关重要，尤其是当太空领域向有争议，退化和操作限制的环境过渡时。居民空间对象（RSO）的数量继续增长，传统的地面传感器面临覆盖范围和延迟的限制。这些传感器由于可预测的观察期而容易受到欺骗的影响。操纵可以将足够的错误引入轨道确定以引起轨道关联问题。此外，由于当前大多数高准确的SDA资产都是基于地面的，因此存在观测值的角度多样性。相关的是，随着月球和火星轨道政权变得越来越拥挤，SDA在这些地区的重要性将增长，对地面SDA面临重大挑战。
空间领域感知测试与评估的通用任务框架
空间领域感知 (SDA) 工具、应用和处理 (TAP) 实验室（简称 SDA TAP 实验室）是美国太空军的一项举措，旨在高效、有效地将技术从工业界、学术界和联邦资助的研究和开发中心 (FFRDC) 转移到太空军的监护人或操作员。SDA TAP 实验室的参与者开发软件，用于执行诸如确定火箭发射是否会对在轨卫星构成威胁、预测未来的会合和近距操作以及检测生命违规模式等任务。测试和评估该软件对于确保其按要求运行以及与其他软件解决方案进行对标至关重要。劳伦斯利弗莫尔国家实验室正在对 SDA TAP 实验室进行测试和评估，并借鉴软件开发、SDA 以及机器学习和人工智能社区的最佳实践，以确保该过程可量化、客观、严谨并激发创新。在本文中，我们概述了我们用于测试和评估的一般方法，即推动人工智能和机器学习创新的通用任务框架，并重点关注我们在预测连词方面开发的特定基准测试问题。