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随机定位机作为空间模拟 - 网络
以下论文讨论了使用微重力模拟器研究微重力效应的可能方法：随机定位机。此外，该研究旨在验证生物学和机械水平上的RPM性能。测试了RPM，以确保其准确模拟适合平面物的微重力环境，并为了找到最能模拟这种情况的机器的特性。随机定位机的研究和验证对于继续使用至关重要。它将RPM建立为可靠的微重力模拟器，为未来的研究和严格研究为微重力领域提供了科学基础。
视觉语言模型作为空间领域的操作员代理
本文探讨了视觉语言模型 (VLM) 作为操作代理在太空领域的应用，重点关注软件和硬件操作范例。基于大型语言模型 (LLM) 及其多模态扩展的进步，我们研究了 VLM 如何增强太空任务中的自主控制和决策。在软件环境中，我们在 Kerbal 太空计划差分博弈 (KSPDG) 模拟环境中使用 VLM，使代理能够解释图形用户界面的视觉屏幕截图以执行复杂的轨道机动。在硬件环境中，我们将 VLM 与配备摄像头的机器人系统集成在一起，以检查和诊断物理空间物体，例如卫星。我们的结果表明，VLM 可以有效地处理视觉和文本数据以生成适合上下文的操作，在模拟任务中与传统方法和非多模态 LLM 竞争，并在实际应用中显示出良好的前景。
作为空间理论的行动者网络理论
行动者网络理论 (ANT)、翻译社会学、联想社会学和材料符号学是 20 世纪 80 年代和 90 年代科学技术研究 (STS) 领域的一群学者使用的一些术语，用来描述一种独特的、不断发展的知识生产和技术发展研究方法，其特点是强烈认识到与社会性质有关的两种不确定性。第一种涉及行动者的不确定性。ANT 学者认为，对于什么应该被视为行动者，不能做出任何假设，因为这正是社会中的关键所在：什么、谁和如何能够改变技术科学对象的轨迹。因此，被视为行动者的东西是两方面的结果：转化过程，通过这一过程，某些实体与其他实体相关联，形成更大或更小的行动者网络；以及武力的考验，即冲突和争议，在这些冲突和争议中，这些行动者网络产生影响的能力受到考验。在这种对社会的理解中，人类和非人类之间的差异是无关紧要的。行动者网络是混合体。第二种不确定性涉及行动的背景。在这里，ANT 理论家再次拒绝对可能发生行动的背景进行任何概括，无论它们是被想象为制度、结构还是空间背景。事实上，实践的背景和内容、话语的深度和表面之间、全球或局部行动规模之间的分析区别被理解为先发制人的经验分析。ANT 理论家对这些区别之间的连续性感兴趣，因此避免假设它们之间存在定性或本体论差异的描述。相反，其目的是展示行动者网络如何创造自己的背景、话语、时间，当然还有空间。行动者网络是世界。邀请大家讨论行动者网络理论对空间研究的方法论贡献，出于各种原因，可能会非常有成效。首先，它使我们能够从一个不常见的角度来研究行动者网络理论的关键分析前提：即空间理论。事实上，行动者网络理论可能很容易与社会科学和人文科学的各种转向联系起来，例如实践转向或本体论转向。所谓的“空间转向”在行动者网络理论的发展中几乎没有发挥明确的作用，
作为空间理论的行动者网络理论
行动者网络理论 (ANT)、翻译社会学、联想社会学和材料符号学是 20 世纪 80 年代和 90 年代科学技术研究 (STS) 领域的一群学者使用的一些术语，用来描述一种独特的、不断发展的知识生产和技术发展研究方法，其特点是强烈认识到与社会性质有关的两种不确定性。第一种涉及行动者的不确定性。ANT 学者认为，对于什么应该被视为行动者，不能做出任何假设，因为这正是社会中的关键所在：什么、谁和如何能够改变技术科学对象的轨迹。因此，被视为行动者的东西是两方面的结果：转化过程，通过这一过程，某些实体与其他实体相关联，形成更大或更小的行动者网络；以及武力的考验，即冲突和争议，在这些冲突和争议中，这些行动者网络产生影响的能力受到考验。在这种对社会的理解中，人类和非人类之间的差异是无关紧要的。行动者网络是混合体。第二种不确定性涉及行动的背景。在这里，ANT 理论家再次拒绝对可能发生行动的背景进行任何概括，无论它们是被想象为制度、结构还是空间背景。事实上，实践的背景和内容、话语的深度和表面之间、全球或局部行动规模之间的分析区别被理解为先发制人的经验分析。ANT 理论家对这些区别之间的连续性感兴趣，因此避免假设它们之间存在定性或本体论差异的描述。相反，其目的是展示行动者网络如何创造自己的背景、话语、时间，当然还有空间。行动者网络是世界。邀请大家讨论行动者网络理论对空间研究的方法论贡献，出于各种原因，可能会非常有成效。首先，它使我们能够从一个不常见的角度来研究行动者网络理论的关键分析前提：即空间理论。事实上，行动者网络理论可能很容易与社会科学和人文科学的各种转向联系起来，例如实践转向或本体论转向。所谓的“空间转向”在行动者网络理论的发展中几乎没有发挥明确的作用，
葛兰素史克夏季科学™与富兰克林研究所合作免费 STEM 充实计划将于 2024 年夏季回归，届时将举办“成为空间
今年夏天，仅大费城地区就有约 7,000 名学生将在 160 多个地点体验成为太空科学家的乐趣。这项活动通过与 40 个青年服务组织建立战略合作伙伴关系得以实现，这些组织致力于为传统上在 STEM 职业中代表性不足的群体或资源匮乏社区的儿童提供高质量的课程。这些组织包括 Boys & Girls Clubs、大费城柬埔寨协会、费城免费图书馆、Project HOME、费城日出公司、Girls Inc. 等，将从 6 月开始为学生提供成为太空科学家！的计划。该计划将于夏季晚些时候以实地考察富兰克林研究所的新奇妙空间展览结束。
成为空中和太空部队的预备役军人
隶属于克雷伊空军基地 110 的塔维尼空军分队为国防和国家安全白皮书的主要战略职能做出了贡献。因此，它是一个反应式战斗工具。它永久地向驻扎在其所在地的部队提供支持，以便他们有效训练并能够立即响应共和国总统通过作战指挥发出的命令。
人工智能正在为空调工程师提供帮助
在这个例子中，AI 检测到实际室温低于设定点（太冷），送风流量为零，尽管送风挡板 100% 打开。哦，它不比人类聪明。是的，我们需要人类编写程序来告诉我们检查。在什么时候？这个错误报告给了空调工程师。任何读过这篇文章的人可能也会发现这个缺点。但使用人工智能最重要的优势是，你编写的程序只需要执行一次。它会一直这样进行故障检测，永不停歇，永不疲倦。永远不会感到无聊，每天都要与建筑物中的数千台 VAV 箱一起工作。当检测到故障时，AI 还可以进行故障诊断，例如导致故障的原因。在这个例子中，从皮托管到压力传感器的压力测量管松动，导致压力读数为零。VAV 箱也会将空气流量视为零。起初，AI 对此并不擅长，不知道错误是什么。但我们人类逐渐教会 AI，如果它遇到此数据的错误，那应该是由此引起的。如果数据出现这种错误，很可能是因为AI的记忆力超强，它不会忘记，而是不断积累知识。不断进步随着时间的推移，AI再次发现了同样的错误。可以诊断错误已更正可以说出导致错误的原因以及如何修复它。自动故障检测和诊断（AFDD）将发挥作用。肯定更多的是空调工程
空间碎片作为空间领域意识的背景
• 空间态势感知（SSA）是“对空间环境的理解、知识、特性描述和持续感知：人造空间物体，包括航天器、火箭体、任务相关物体和碎片；小行星（包括近地天体或 NEO）、彗星和流星体等自然物体，空间天气的影响，包括太阳活动和辐射 [3]；以及由于意外或故意重返大气层、在轨爆炸和释放事件、在轨碰撞、射频干扰以及可能扰乱任务和服务的事件而对太空、地面和空域的人员和财产造成的潜在风险。
绿色氨作为空间能量载体：综述
绿色氨就是这样一种化学衍生物，其液态能量密度为 3.5 kW h L 1.7 生产氨只需要水、空气和电力，而且燃烧时不会释放碳排放。图 1 显示了绿色氨的生产示意图。与液态氢（253 C（参考文献 7））相比，它可以在相对温和的条件下储存（大气压 33 C 或室温 10 bar（参考文献 5））。全球氨运输系统已经很完善和易于理解。目前，氨主要用作肥料，但是，如果作为能源载体，它可以直接使用，也可以裂解回氢气。尽管具有这些良好的特性，但在大多数情况下，绿色氨产生的能量超过液体化石燃料的成本，这种高成本是广泛采用氨作为能源载体的最大障碍。 10 虽然通过可再生能源发电和电解槽的技术改进有望降低成本，但仍需要进行严格的系统范围优化，以确保可靠且经济实惠的可再生能源的可用性。最近发表了许多评论，研究绿色氨在可再生能源经济中的作用。Yapicioglu 等人 12 研究了一系列氨生产和消费技术。Rouwenhorst 等人 13 专注于 1 至 10 MW 之间的工厂，回顾了各种最新技术进展，并设计了优化的生产设施。Valera-Medina 等人 10 专门研究了氨到电力的途径，解释了使用氨作为能源所需的许多技术考虑因素。牛津大学工程科学系，帕克斯路，牛津，OX1 3PJ，英国。电子邮件：rene.banares@eng.ox.ac.uk