XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System人造物体
使用 WorldView 2 Vis-NIR MSI 影像支持陆地...
私人和工业应用。其中，土地测绘、地形分类和特征提取是那些分析数据以生成信息、报告和情报产品的人的关注重点。WorldView 2 的 8 个名义波段中心使我们能够使用非传统方式测量数据中特征、人工制品和表面材料中存在的差异，并且我们能够通过利用这些波长通道中的独特响应值来确定处理此信息的最有效方法。可以使用归一化差异指数比率来寻找选定波段之间的响应差异，以测量水分含量、指示植被健康状况并区分自然特征和人造物体。这项工作的重点是开发一种方法来测量、识别和阈值化这些差异，以便建立与 WorldView 2 影像相关的有效土地测绘和特征提取过程。1.0 WorldView 2 规格
人工智能解决空间污染
dhanvi shah摘要：由于收集了旋转地球的已停产的人造物体而导致的空间污染，对操作卫星，航天器和宇航员造成了严重危害，它们的速度很高。空间碎片的积累提出了一个关键的挑战，可能会使某些轨道无法使用且不断升级的碰撞风险。通过AI和其他先进技术解决太空污染，不仅是当前太空任务的运营安全，而且是我们探索和利用空间的可持续性和进步。本文研究了空间碎片的危害，探讨了人工智能（AI）在缓解此问题中的潜力，并建议利用AI解决空间污染的方法。本文通过分析案例研究并提出了AI驱动的碎片跟踪，清除和破坏的AI驱动策略来概述一种全面管理太空污染的方法。
城市结构的雷达成像模拟 - RSLab
摘要 — 随着 TerraSAR-X 和 COSMO-SkyMed 等超高分辨率 (VHR) 星载合成孔径雷达 (SAR) 传感器的出现，使用 SAR 模拟器的潜力正在增加。在本信中，我们提出了一种新型雷达成像模拟器，它相对容易实现，并在准确性和效率之间找到了平衡。所提出方法的主要目标是获得 SAR 图像中物体几何形状的精确模拟，而不是详细的辐射模拟。该模拟器基于扩展的射线追踪程序，以确定通用物体的哪些表面对后向散射有贡献。后向散射贡献是通过朗伯镜面混合模型计算的。该模拟器已成功应用于从单个检测到的 VHR SAR 图像对人造物体进行 3-D 重建的方法中。在这里，我们说明了它在两个相当不同的结构上的工作，一个矩形山墙屋顶建筑和一个埃及金字塔。
碎片环境模型比较
1. 简介 地球轨道上的太空活动会产生天然流星体和空间碎片。流星体是由彗星和小行星产生的。流星体绕太阳运行，迅速经过地球并离开地球附近，导致流星体与航天器相撞的流量（每年每单位面积撞击物体的数量）相当连续。流星体对航天器的危害很小，因为它们主要是小颗粒。空间碎片由人造物体组成，现在和未来几年都无法发挥有用的作用。这些空间碎片包括非运行卫星、火箭上面级、因意外或故意碰撞和爆炸而解体产生的碎片、火箭尾气中的铝颗粒等。空间碎片绕地球运行并保持在轨道上，直到大气阻力和其他扰动力最终导致其轨道衰减到大气层中。由于大气阻力随着高度的增加而减小，大约 600 公里以上轨道上的大型碎片可以在轨道上停留数十年、数千年甚至数百万年。 （1）近年来，随着航天事业的进步，空间垃圾问题日益凸显。
1 增材制造简介
我们周围的每一个人造物体都有一段独特的历史。这段历史就是原材料的演变过程，这些原材料通过人类的干预从地球上开采出来，并被制成可用的形式。人类的发展始终与改变原材料演变历史，将其变成可用的产品（制造业）息息相关，以追求更高效、更灵活的发展。今天，在二十一世纪的最初几十年里，增材制造 (AM) 是制造业中最先进、最前沿的技术。它以“3D 打印”的形式成为人们关注的焦点，并通过范式转变颠覆了研发领域，逐渐引领了第四次工业革命。然而，我们只有通过了解传统制造技术及其演变，才能充分认识到 AM 的价值。本章首先介绍了制造业的历史和 AM 方法。它讨论了 AM 相对于传统制造业的优势，同时考虑了 AM 目前面临的挑战。本章的其余部分介绍了基于激光的 AM，这是 AM 技术的最前沿。总的来说，了解这些技术的基本方面及其效果是本书的主要目标。
![arXiv:2502.04331v1 [physics.class-ph] 2025 年 2 月 5 日](/simg/2\24083f27eab7864a0982695dd31b945e9e36d9cb.webp)
arXiv:2502.04331v1 [physics.class-ph] 2025 年 2 月 5 日
太空旅行的前景激发了人类的想象力，成为许多科学、工程研究和科幻小说的主题。两艘旅行者号宇宙飞船于 1977 年发射，是目前在星际空间中飞行最快的人造物体，速度约为 62,000 公里/小时或 6 × 10 −5 c，其中 c 是真空中的光速。表一显示了一些著名天体的距离以及旅行者号宇宙飞船到达那里所需的时间。如果将自己限制在人类一生中可以完成的任务范围内，那么显然，虽然使用现有技术可以到达整个太阳系，但即使考虑到任何合理的技术改进预测，也无法到达最近的星系。 （人们可能倾向于认为，由于相对论性时间膨胀，人可以在一生中旅行任意远，但事实上接近光速所需的能量是巨大的。）前往最近的恒星比邻星的速度介于两者之间——以旅行者号的速度需要太长时间，但如果人们拥有速度分别为 0.2 c 或 0.5 c 的航天器，则仅需要 21 年或 8.5 年的地球时间。
光学深空监视 (GEODSS...
地理位置分散，包括新墨西哥州索科罗 (Det 1)、英属印度洋领地 (BIOT) 迭戈加西亚 (Det 2) 和夏威夷毛伊岛 (Det 3)。每个 Det 都配备三台光学望远镜（在整个 PWS 中称为光学传感器）。第 21 作战大队 (21 OG) 位于科罗拉多州彼得森空军基地 (AFB)，通过位于佛罗里达州埃格林空军基地的第 20 空间控制中队 (20 SPCS) 的职能指挥官负责所有 GEODSS Det。GEODSS 系统通过探测和监视深空卫星来支持美国战略司令部 (USSTRATCOM) 和战区作战人员的需求。该系统探测、跟踪、识别和报告望远镜视野范围内地球轨道上所有深空人造物体。GEODSS Det 使用三台 1 米望远镜执行任务，每台望远镜的视野为 1.68 度；低光照水平、电光相机；以及高速计算机。这些光学传感器可检测从太空物体反射的太阳光。任务操作在民用日落和日出之间进行。卫星信息提供给加利福尼亚州范登堡空军基地的联合太空作战中心和第 18 太空控制中队 (JspOC/18 SPCS)。
基于 Bricard 机制的吞噬夹持器用于清除空间碎片
摘要 轨道碎片由太空中废弃的人造物体组成，对关键的空间基础设施造成严重的运行风险。轨道碎片的存在会导致航天器运行成本增加，因为需要采取额外的努力，例如提高卫星轨道或增加屏蔽或其他方法，以保护重要的太空资产免受即将发生的碎片碰撞。其中一些碎片是由于宇航员在空间站进行维护操作时掉落工具而产生的。根据物体在掉落前所受的力/速度条件，它们可能会被转移到不同的轨道或进入地球大气层。这些物品的丢失可能会造成不利影响，因为它不仅会产生不必要的碎片，还会将关键的维护操作延迟到下一次补给任务的到来。本文旨在探索使用吞噬机制作为空间站机械臂末端执行器的可行性，以便在未来的空间站工作中回收此类丢失物品。重点介绍吞噬末端执行器机制的设计，使用 Bricard 机制作为基础单元。夹持器设计为使用单个旋转致动器来驱动，以完全吞噬碎片。本文还介绍了吞噬夹持器的实现方面，并将其用于地面碎片捕获实验/演示。
光学深空监视 (GEODSS...
地理位置分散，包括新墨西哥州索科罗 (Det 1)、英属印度洋领地 (BIOT) 迭戈加西亚 (Det 2) 和夏威夷毛伊岛 (Det 3)。每个 Det 都配备三台光学望远镜（在整个 PWS 中称为光学传感器）。第 21 作战大队 (21 OG) 位于科罗拉多州彼得森空军基地 (AFB)，通过位于佛罗里达州埃格林空军基地的第 20 空间控制中队 (20 SPCS) 的职能指挥官负责所有 GEODSS Det。GEODSS 系统通过探测和监视深空卫星来支持美国战略司令部 (USSTRATCOM) 和战区作战人员的需求。该系统探测、跟踪、识别和报告望远镜视野范围内地球轨道上所有深空人造物体。GEODSS Det 使用三台 1 米望远镜执行任务，每台望远镜的视野为 1.68 度；低光照水平、电光相机；以及高速计算机。这些光学传感器可检测从太空物体反射的太阳光。任务操作在民用日落和日出之间进行。卫星信息提供给加利福尼亚州范登堡空军基地的联合太空作战中心和第 18 太空控制中队 (JspOC/18 SPCS)。
文献综述重点关注用于选择性过滤光检测和测距 (LiDAR) 数据以增强河流地貌表面表现的数据处理技术
整个垦务局的地球科学家和水文学家经常使用 LiDAR 数据进行地貌研究和水力建模。实际使用数据时，发现了一些数据质量问题，包括对河岸、堤坝和水面等景观特征的不准确表示。此外，数据文件大小可能超出用于生成和分析表面模型的软件的处理能力。这些数据质量问题不一定与数据处理的质量保证和质量控制有关，而是与标准过滤程序的广泛认可的局限性有关（Axelsson 1999 和 2000、Bowen 和 Waltermire 2002、Bretar 和 Chehata 2007、Brovelli 和 Lucca 2011、Chen 等人 2007、Evans 和 Hudak 2007、Goepfert 等人 2008、Kraus 和 Pfeifer 1998 和 2001、Meng 等人 2010、Raber 等人 2002、Schickler 和 Thorpe 2001、Silvan-Cardenas 和 Wang 2006、Sithole 和 Vossleman 2004、Wang 和 Glenn 2009）。在此上下文中，过滤是指用于分离地形和非地形数据点的过程（即，将 LiDAR 点云分离为景观表面数据集（表示植被和人造物体的高程值）和地形表面数据集（表示裸地高程值）。地形表面数据集用于生成数字地形模型 (DTM)；用于地貌研究和水力建模的连续表面模型。