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新闻稿_卫星首次测试成功……
Unseenlabs 是全球领先的海上监视射频（RF）数据和解决方案提供商。其独特的专有技术可以随时对海上任何船只进行地理定位和特性分析，无论其在地球上的位置和天气条件如何。 Unseenlabs 为客户提供高附加值数据和解决方案，尤其是打击海上非法活动。Unseenlabs 的解决方案是该领域的全球典范。
杰西卡·罗森沃塞尔主席在 2024 年 3 月 18 日于华盛顿特区举行的卫星行业协会第 25 届年度领导力晚宴上的致辞
25 年前，当你们刚刚起步时，并不是所有科技界人士都在关注太空。事实上，我们中的许多人都在低头研究计算机代码，修复遗留程序，以便能够避免迫在眉睫的千年虫问题。还记得吗？但 25 年前，你们看到了不断发展的太空经济的一些东西，并决定是时候组织起来了。这一年，卡纳维拉尔角 41 号发射台，许多军用卫星的发射场，摇摇欲坠。但新的商用火箭升空，当宇航员在哈勃太空望远镜上安装陀螺仪时，太空维修取得了飞跃。25 年前，我们还创造了一个重大的第一次，宇航员艾琳·柯林斯成为第一位领导地球轨道飞行器的女性。25 年前，我接受了第一份联邦通信委员会办公桌上的工作，这虽然没有那么重要。但现在，25 年过去了，我是该机构历史上第一位被确认领导的女性。
陆地生态系统生产：基于全球卫星和地面数据的过程模型
摘要。本文提出了一种建模方法，旨在季节性地解决全球气候和土壤对陆地生态系统生产和土壤微生物呼吸模式的控制。我们使用卫星图像（高级甚高分辨率辐射计和国际卫星云气候学项目太阳辐射），以及来自全球（1 o）数据集的历史气候（每月温度和降水量）和土壤属性（质地、C 和 N 含量）作为模型输入。卡内基-艾姆斯-斯坦福方法 (CASA) 生物圈模型按月运行，以模拟植物净碳固定、生物量和养分分配、凋落物、土壤氮矿化和微生物 CO2 生成的季节性模式。模型估计的全球陆地净初级生产力为 48 Pg C yr -•，最大光利用效率为 0.39 g C MJ -• PAR。超过 70% 的陆地净产量来自
MUON空间简介小卫星星座
●我们认为缺乏对地球气候的知识，并且需要卫星观察来检测，监测和缓解气候变化的影响●我们的传统卫星观察系统仅限于一次性的班级班级任务和大型操作，并具有大量的操作，并具有缓慢的（破损/Div？）process to bring new and increasing quantities of observations online ● Recently, commercial small satellite constellations have been shown to be cost-effective alternatives for providing sustainable Earth observations ● With rapidly decreasing launch costs, small sats are replacing CubeSats, allowing larger platforms that can host more capable EO payloads and more payloads on a single satellite, while still being relatively inexpensive to launch ● Muon Space is building this small卫星星座解决方案
反卫星武器和战争权
外层空间的自卫：反卫星武器和战争权 Chris O'Meara* 埃克塞特大学，英国 电子邮件：c.omeara@exeter.ac.uk 摘要 太空是一个日益军事化的领域，有可能成为武装冲突的源头和场所。近年来，能够摧毁民用和军用卫星的反卫星 (ASAT) 武器的试验加剧了人们对该领域战争的担忧。这些卫星可能被视为武装冲突局势中各国的诱人目标，因此 ASAT 武器对于评估太空威胁环境至关重要。使用 ASAT 武器可能产生的太空垃圾尤其令人担忧，因为它威胁到轨道上的其他卫星，其中许多卫星支撑着人类社会的运作和全球经济的功能。尽管各国认识到这一威胁，但控制武器的尝试都失败了。相反，我们必须依靠现有的管理太空军事活动的国际法。然而，规范各国何时可以使用武力的战争权如何适用于 ASAT 武器却很少受到关注。尽管各国声称有权在太空采取自卫行动，但情况仍然如此。本文认为，对反卫星技术的战争法监管直接解决了各国对保护其太空资产和避免太空冲突的担忧。本文作者认为，各国在太空采取防御行动时，在选择目标、保护平民和其他国家的利益时，受到战争法必要性和相称性要求的限制。更清楚地了解这些战争法要求如何适用于反卫星武器的使用，有助于决策者避免合法的自卫行为被定性为非法使用武力。遵守这些战争法规则最终有助于确保地球及大气层以外的国际和平与安全。 关键词：反卫星武器、战争法、必要性和相称性、自卫、太空 1. 引言 太空活动是所有国家权力手段的基础。1 对于军事强国来说，太空是其国家安全不可或缺的一部分。近年来，英国和美国等国家已经建立了专门的太空司令部，并制定了太空相关战略，反映了太空的重要性以及与太空活动相关的危险。2 北约
旅游业最新数据 - 经济和环境旅游卫星账户 (TSA-EE) - 2015-2021 - 简版
各种利益集团，包括旅游协会、政策制定者以及欧盟 2 或经合组织 3 等国际组织，都迫切需要有关德国旅游业的可靠和相关数据。这类数据对于解决关键问题和做出明智决策至关重要。因此，评估旅游业在德国的经济意义以及分析其结构和环境影响极其重要。德国联邦统计局实施的旅游经济和环境卫星账户（TSA-EE）侧重于国内事件（地域概念），在方法上融入国家和环境经济账户。这既可以联合量化旅游业的经济、环境经济和劳动力市场意义，也可以直接与宏观经济层面的参考数据进行比较。
（2024-12-23）Howard Lutnick商务部卫星冲突研究
摘要：当选总统特朗普已选定亿万富翁霍华德·卢特尼克（Howard Lutnick）担任美国商务部部长，卢特尼克目前担任特朗普过渡期的联席主席，此前他为特朗普 2024 年竞选筹集了 7500 万美元。商务部是一个“庞大”的内阁部门，负责监管专利、国家气象局、太空卫星、科学标准、贸易限制、经济数据和一系列其他事务。卢特尼克是金融服务“巨头”坎托·菲茨杰拉德的董事长兼首席执行官，他已经被指控“将其商业利益与”特朗普的第二次过渡期混为一谈，如果他被任命，他可能会在制定“一系列经济政策”的角色中引发进一步的冲突。例如，卢特尼克已经申请了 1,000 多项专利，他将负责监管商务部的美国专利商标局。尽管 Lutnick 声称将撤资自己的商业帝国，但他与 Cantor Fitzgerald 的关系却十分密切，他似乎准备与 Cantor 保持密切的业务往来，他的儿子曾为 Cantor 的主要加密货币公司客户 Tether 工作，并将于 2024 年 12 月担任 Cantor 最新空白支票公司的首席执行官。现在，Accountable.US 的审查发现，Lutnick 和 Cantor Fitzgerald 在商业航天行业的利益可能会与 Lutnick 领导商务部的潜在角色产生具体冲突，同时也会使他的“亲密”盟友和亿万富翁埃隆·马斯克受益：
Hordware Security 21Me641.pdf BBOK407 bec515a模型问卷 物联网FDP手册 5343-通告会议（合并2个文件） 21ME652模型回答纸-2效果从2022- 开始 21BT61模型问题论文1，效果为2021-22（... ） 21ME652模型问题纸-1与2021年起效果（... GPS的全球导航卫星系统概述 bai405d.pdf BRI405B b'' 人工智能课程代码CIE标记50教学... 机器人学学期的管理经济学V 使用Python课程的机器学习和数据分析... 人工智能课程代码CIE标记50教学...
Visvesvaraya技术大学（VTU），以Bharat Ratna Dr。 M. Visvesvaraya爵士根据卡纳塔克邦政府1994年的VTU法案，于1998年4月1日成立。这所大学是为了促进技术教育，研究，创新和外展计划的计划和可持续发展。大学对整个卡纳塔克邦有管辖权。t的总部位于贝拉加维，为了平稳的行政活动，在班加罗尔（Muddenahalli），Mysuru，Kalaburagi和Belagavi建立了四个地区办事处。大学主校园位于贝拉加维，被恰当地称为“ Jnana Sangama”，“知识的融合”。“ jnana sangama”校园分布在116英亩的宁静氛围上，具有现代的建筑优雅和美丽。
卫星图像处理中的人工智能＆...
卫星图像处理是管理我们星球资源的强大工具之一。最近，它在应对全球挑战（例如资源管理，可持续性，气候变化，灾难管理和响应，作物监测等）等全球挑战方面非常重要。图像处理中AI技术的演变已成为处理卫星图像的动力。通过提供高级工具进行分析。FDP旨在深入了解AI在卫星图像处理及其应用中的范围和影响。
卫星和地面视图之间的跨注意，以增强细粒度的机器人地理位置
跨视图图像地理位置定位旨在通过用GPS标记的卫星图像补丁绘制当前的街道视图图像来确定户外机器人的位置。最近的作品在识别卫星贴片中达到了显着的准确性，该卫星贴片在机器人所在，其中将中央像素在匹配的卫星贴片中用作机器人粗糙位置估计。这项工作着重于机器人在已知的卫星贴片中的细粒度定位。现有的细颗粒定位工作利用相关操作来获得卫星图像本地描述符和街道视图全局描述符之间的相似性。基于衬里匹配的相关操作简化了两个视图之间的相互作用过程，从而导致距离误差很大并影响模型的概括。为了解决这个问题，我们设计了一个具有自我注意力和跨注意层的跨视图功能fu-sion网络，以取代相关操作。此外，我们将分类和回归预测结合在一起，以进一步降低位置距离误差。实验表明，我们的新型网络体系结构的表现优于最先进的，可以在看不见的地区更好的概括能力。具体而言，我们的方法在同一区域和在活力基准的同一区域和看不见的区域中分别将中位定位距离误差降低了43％和50％。