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World File Search System中国航天科技集团
苏联发射第一颗印度遥感卫星
伦敦 本周，两所英国大学正在努力解决一个令人高兴的问题：如何分配过去 15 年来在核磁共振成像 (MRI) 领域的开创性工作所产生的 300 多万英镑的专利使用费。英国科技集团 (BTG) 是一家国有管理公司，旨在帮助将创新理念推向市场，已向诺丁汉大学、阿伯丁大学和各位科学家支付了这笔费用。七名研究人员已获得这笔钱，并与 BTG 达成了具体协议。具体金额保密。现在用于诊断成像的许多基本技术都是在 1974 年至 1980 年间在这两所大学开发的，得到了医学研究理事会和大学本身的支持。关键发明都由国家研究发展公司（现为 BTG 的一部分）申请了专利。 1986 年 12 月，BTG 接受了美国医疗保健公司强生公司就专利侵权提出的巨额庭外和解，这是特许权使用费支付方面取得的重大突破。六个月后，
根据威廉·M·（“Mac”）·索恩伯里 2021 财年国防授权法案第 1260H 条，被认定为在美国运营的中国军事公司的实体
中航工业航空高科技股份有限公司（中航工业航空高科技）* 中航工业重型机械有限公司（中航工业重型机械）* 中航工业中航光电技术有限公司（中航工业中航光电）* 中航工业沈阳飞机有限责任公司（中航工业沈阳）* 中航工业西安飞机工业集团有限公司（中航工业西安）* 江西洪都航空工业有限公司（洪都航空）* 中航电子测量仪器有限公司（中航电子）* 北京旷视科技股份有限公司（旷视科技）北京智道创宇信息技术有限公司（知道创宇）* 华大基因股份有限公司（华大基因）* 成都纵横自动化技术有限公司（纵横自动化）成都迈斯电子技术有限公司（迈斯电子）中国航天科工集团有限公司（航天科工）* 航天晨光股份有限公司（航天晨光）* 中国交通建设集团（有限公司） （中国反腐败委员会）*
无人机数字式执行器自动测试系统设计...
杨涛 * ，柴立人，王刚 中国航天空气动力研究院，北京 100074 * 通讯作者 摘要：针对无人机数字作动器测试问题，该作动器是无人机的关键部件之一，其静动态性能直接影响无人机的机动性能，本文研究了一种全自动数字作动器测试系统，介绍了该系统的硬件和软件设计方案，并进行了应用演示。该系统以 TI 双核微控制器 TMS28377D 为核心，拥有 RS422、RS485、RS232、CAN Bus 等广泛应用于数字作动器的丰富通信接口。此外，测试系统还连接旋转增量式编码器，提供数字作动器的实际位置信息，以及 SD 卡用于实时记录数据。测试系统通过以太网通信与上位机通信，上位机发送命令并接收反馈。本文设计的全自动数字作动器具有可靠性高、升级方便等优点。该自动测试系统在无人机数字执行器的研制、生产和仓储中有着巨大的潜力。
LW-30激光防御武器系统
这种车载激光武器名为LW-30激光防御武器系统，由中国最大的导弹制造商之一中国航天科工集团在2018年航展上亮相。LW-30激光防御武器系统可使用定向发射高能激光，快速拦截多种空中目标，如光电制导设备、无人机、制导炸弹和迫击炮。该系统由一辆雷达指挥通信车、至少一辆激光枪运载车和一辆后勤保障车组成。该系统可根据特定的场景和需求，灵活部署在关键区域。它可以完成独立作战或多人组网打击，也可以集成到传统的防空武器系统中。具体来说，它可以与近防武器系统、防空导弹等传统武器配合使用。该系统旨在探测和打击低、慢、小（LSS）目标，即飞行高度低于一公里、速度在每小时200公里左右、雷达反射面积小于一平方米的目标。它可以探测无人机，遏制敌人的战术侦察，并打击空中恐怖袭击。恐怖分子通常利用LSS目标携带爆炸物和放射性物质。
《中国日报》航天报道中的概念隐喻与中国形象建构：一种社会认知方法
神舟十三号和嫦娥五号任务的成功成为中国航天史上的里程碑，代表了中国为国际航天事业做出贡献的最新尝试，极大地提升了中国的国家形象。然而，很少有研究关注航天领域的形象建构。因此，本研究以概念隐喻为指导理论，研究 2008 年至 2021 年《中国日报》关于嫦娥五号和神舟十三号新闻稿中的概念隐喻。重点研究隐喻的类型、隐喻的语义特征以及航天领域的中国形象特征。我们发现，中国日报在航天新闻发布中广泛使用了概念隐喻，主要包括“奋进”“重大意义”“时间”“征程”等11个概念隐喻大类，20类概念隐喻子类，共同建构起中国航天的形象，具有如下特点：目标崇高的筑梦行动、象征中华民族富强进步的进取行动、不断开拓进取、不断追求的探索行动、翻开新篇章、引领新征程的领跑行动、敢为天下先的勇敢行动、打造人类命运共同体的成就行动。
中国三段论
中国两栖救援机准备首航 中国军网2020年5月25日电 中国自主研发的世界最大两栖飞机AG600将于下半年首次出海。该飞机代号为“鲲龙”，将执行应急救援任务。中国航空工业集团公司表示，该飞机将在山东青岛首航。该机的研制也是中国在自然灾害防治方面的重大突破。这种多用途两栖飞机速度快、可达性好、机动性强。据中国航空工业集团公司介绍，它可以执行森林灭火、水上救援和海上救援等各种任务。AG600每次可救援多达50人，适用于重载和大面积高效搜索。 AG600于2017年12月首飞，研制团队和试飞团队对飞机进行了优化，培训了试飞员，并为在海上环境中进行试飞做好了准备。AG600与运二十大型运输机、C919单通道客机一起，构成我国三大机型研制重点项目。AG600具有远航程和远程飞行能力，可高效往返于火场和水源地之间，每次可携带多达12吨液体，并能够在复杂的气象条件下作业。中航工业表示，通过研制和试验，我国探索和掌握了大型水陆两栖飞机的关键技术和适航审查体系，拥有了自主知识产权。 http://english.chinamil.com.cn/view/2020-05/25/content_9821663.htm 中国人民解放军向三国军队提供抗疫物资 中国军网2020年5月25日 据中国国防部新闻发言人高峰介绍，经中央军委批准，中国人民解放军于5月22日、24日分别向俄罗斯、蒙古、东帝汶提供口罩、防护服等抗疫物资，协助三国军队抗击新冠肺炎疫情。 病毒不分国界，疫情不分种族。中国军队将继续加强国际抗疫合作，为构建人类卫生健康共同体作出贡献。 http://english.chinamil.com.cn/view/2020-05/25/content_9821635.htm 中国将于 7 月探测火星：中国航天科技集团公司邓小慈 《环球时报》，2020 年 5 月 24 日 中国计划于 7 月发射其首次火星探测器，据国有火箭巨头中国航天科技集团公司（CASC）周日称，中国将使用其最强大的运载火箭长征五号B发射火星探测器。据CASC向《环球时报》提供的新闻稿称，火星探测器项目于2016年获得国家有关部门批准，计划于“十三五”末期交付。该项目正在按计划进行。
2023 年 8 月 13 日 - Final Frontier Flash
- YG-36(05) 位于该星座的典型轨道上，远地点约 505 公里，近地点约 491 公里，倾角 35°。随着 YG-36(05) 进入领先-尾随-尾随编队，这些数字将在未来几周内发生变化。-正如模式所料，YG-36(05) 与 YG-35 三重奏平面匹配，这次是 YG-35(04)。- 以下是其他配对：1) YG-36(01) 和 YG-35(01)；2) YG-36(02) 和 YG-35(02)；3) YG-36(03) 和 YG-35(05)；4) YG-36(4) 和 YG-35(03)。 - 三颗卫星中的两颗由航天东方红卫星有限公司研制，第三颗由上海航天技术研究院 (SAST) 研制，这两颗卫星均隶属于中国航天科技集团公司。 （所有 YG-35 和 36 三重奏都是如此）。 - 中国官方媒体披露了有关这些卫星的少量细节。 该国新华社称，这些卫星将主要用于测试“新的对地观测技术”。 - 2018 年至 2020 年期间，中国发射了 8 颗具有相似轨道和编队的新五星卫星，轨道参数相似。 所有卫星的倾角均为 35°，高度在 460 - 475 千米之间。 - 遥感 35/36 卫星可能采用领尾配置运行，领头卫星可能会为两颗尾随卫星提供线索。
大人工智能：云基础设施依赖和人工智能的产业化
摘要 批判学者认为“没有大型科技公司就没有人工智能”。本研究深入探讨了亚马逊、微软和谷歌 (Alphabet) 等大型科技集团在“人工智能工业化”中扮演的重要作用。这一概念概括了人工智能技术从研发阶段转向跨不同行业部门的实际应用，从而产生了新的依赖关系和相关投资。我们使用“大型人工智能”一词来概括人工智能和大型科技公司的结构性融合，其特点是人工智能与这些大型科技公司的基础设施、资源和投资之间存在深刻的相互依赖。我们的研究采用“技术图表”方法，仔细研究了大型科技公司在人工智能领域的基础设施支持和投资，重点关注企业合作伙伴关系、收购和金融投资。此外，我们还对亚马逊、微软和谷歌提供的全部云平台产品和服务进行了详细研究。我们表明，人工智能不仅仅是一个抽象的概念，而是一个实际的技术堆栈，包括基础设施、模型、应用程序以及依赖该堆栈的应用程序和公司的生态系统。值得注意的是，这些科技巨头已将堆栈的所有三个组件无缝集成到他们的云产品中。此外，他们还开发了以行业为中心的解决方案和市场，旨在吸引第三方开发人员和企业，促进更广泛的人工智能生态系统的发展。这项分析强调了人工智能和云基础设施之间错综复杂的相互依赖关系，强调了云人工智能的行业特定方面。
第 22 届 USENIX 文件和存储技术会议 (FAST '24)
程序委员会 George Amvrosiadis，卡内基梅隆大学 Ali Anwar，明尼苏达大学 Oana Balmau，麦吉尔大学 John Bent，希捷 Janki Bhimani，佛罗里达国际大学 Angelos Bilas，克里特岛大学和 FORTH Ali R. Butt，弗吉尼亚理工大学 Andromachi Chatzieleftheriou，微软研究院 Young-ri Choi，蔚山国立科学技术研究所 Angela Demke Brown，多伦多大学 Peter Desnoyers，东北大学 Aishwarya Ganesan，伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校和 VMware Research Ashvin Goel，多伦多大学 Haryadi Gunawi，芝加哥大学 Dean Hildebrand，谷歌 Yu Hua，华中科技大学 Jian Huang，伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校 Jooyoung Hwang，三星电子 Jinkyu Jeong，延世大学 Sudarsun Kannan，罗格斯大学 Sanidhya Kashyap，洛桑联邦理工学院 Youngjin Kwon，韩国科学技术研究院技术（KAIST） Patrick PC Lee，香港中文大学（CUHK） Sungjin Lee，大邱庆北科学技术大学（DGIST） Cheng Li，中国科学技术大学 Youyou Lu，清华大学 Peter Macko，MongoDB Changwoo Min，Igalia Beomseok Nam，成均馆大学 Sam H. Noh，弗吉尼亚理工大学 Raju Rangaswami，佛罗里达国际大学 Jiri Schindler，IonQ Phil Shilane，戴尔科技集团 Keith A. Smith，MongoDB Vasily Tarasov，IBM 研究部 Eno Thereska，Alcion, Inc. Carl Waldspurger，Carl Waldspurger 咨询公司 Wen Xia，哈尔滨工业大学 Gala Yadgar，以色列理工学院 Ming-Chang Yang，香港中文大学（CUHK）
下一代人工智能发展规划
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