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World File Search System发射时间
白兔子应用：地面PNT网络，量子互联网和网络数字时间尺度
•量子信息处理需要纠缠量子A和b•如果两个光子到达同一检测器时，则达到纠缠 - 但是只有两个光子无法区分：相同的颜色，相同的颜色，相同的到达时间•在实践中：必须在0.1纳米秒内进行光子发射时间：
高比冲电喷雾探测器用于深部...
HiSPEED 的目标是开发一种高效的推进系统，以便使用小型卫星进行深空探索。麻省理工学院空间推进实验室开发的离子电喷雾推进系统是首批提供紧凑高效推进系统之一，该系统与立方体卫星外形尺寸兼容。然而，现有的推进器头的寿命短于深空任务所需的发射时间。因此，我们考虑采用分阶段方法，将烧坏的推进器头弹出并更换，从而延长推进系统的整体寿命。
航空航天、国防和政府 - 国家仪器
太空是探索的最后前沿，也是设计和测试最艰难的环境之一。新的行业模式迫使太空和卫星组织降低成本并缩短发射时间，同时仍遵守标准化测试程序。商业伙伴关系正在扩大，运载火箭正在发展，有效载荷正在转变。这些动态增加了测试的复杂性，要求组织发明新方法来降低成本，同时加快产品交付。NI 平台使您能够跨程序和团队重复使用软件和硬件开发，同时提供灵活性以适应不断变化的需求。
简单量子系统中绝热不变量的Ehrenfest方法及进入能量发射过程的时间间隔的计算
第一步，将有关角轨道动量绝热不变性的埃伦费斯特推理应用于氢原子中的电子运动。结果表明，从氢原子中考察的轨道角动量可以推导出从量子能级 1 n + 到能级 n 的能量发射时间。发现这个时间恰好等于焦耳-楞次定律规定的电子在能级 1 n + 和 n 之间跃迁的时间间隔。下一步，将输入量子系统的机械参数应用于计算电子跃迁特征时间间隔。这涉及氢原子中的相邻能级以及受恒定磁场作用的电子气中的朗道能级。
6U充气天线技术演示任务
本文介绍了由反射和透明 Mylar 段制成的半米球形膜反射器天线的设计、开发和飞行测试。针对 10.5 GHz 操作优化的定制线路馈送用于球面校正。该天线系统由亚利桑那大学和 FreeFall Aerospace, Inc 联合开发，作为主要有效载荷在亚利桑那大学的 6U LEO 任务 CATSAT 上进行在轨演示，预计发射时间不早于 2022 年 9 月。此次发射是美国宇航局 CSLI 计划的一部分。该任务设计为低地球太阳同步轨道。主要目标是演示充气天线系统的高数据速率传输。本文介绍了任务和飞行前开发活动。我们介绍了集成和测试活动的主要结果以及计划的未来工作。
Envisat 卫星及其集成
与此同时，在地球观测领域，随着 ERS-1 发射时间越来越近，欧洲航天局正在考虑如何继续和扩展所提供的服务。1988 年，这些要素被纳入欧空局向其成员国提出的总体“地球观测战略”提案中。这些考虑促使 1991 年 11 月在慕尼黑举行的部长理事会会议上通过了使用极地平台的 POEM-1 计划。POEM-1 的有效载荷补充不断发展。最终将有效载荷拆分为独立的 Envisat 和 MetOp 卫星，并在 1992 年 11 月于格拉纳达举行的下一届部长级会议上最终达成一致。1992 年 7 月，Dornier Satellitensystem（现为 Astrium GmbH）获得了用于采购和支持 Envisat 有效载荷的 C/D 阶段合同（即所谓的“任务主要合同”）。
来自晶体的极紫外高次谐波的阿秒同步
摘要 强近红外 (NIR) 激光脉冲与宽带隙电介质相互作用会在极紫外 (XUV) 波长范围内产生高次谐波。这些观测为固体中的阿秒计量提供了可能性，精确测量各个谐波相对于 NIR 激光场的发射时间将大有裨益。本文表明，当从氧化镁晶体的输入表面检测到高次谐波时，对 XUV 发射的双色探测显示出明显的同步性，这与块体固体中电子-空穴再碰撞的半经典模型基本一致。另一方面，源自 200 μ m 厚晶体出口表面的谐波双色光谱图发生了很大变化，表明传播过程中激光场畸变的影响。我们对 XUV 能量下亚周期电子和空穴再碰撞的跟踪与阿秒脉冲固态源的开发有关。
HYTI：6U 立方体卫星的高光谱和空间分辨率热成像
摘要 美国宇航局地球科学技术办公室 InVEST（地球科学技术空间验证）计划资助的 HyTI（高光谱热像仪）任务将演示如何从 6U 立方体卫星平台获取高光谱和空间长波红外图像数据。该任务将使用空间调制干涉成像技术生成光谱辐射校准的图像立方体，该立方体有 25 个通道（8-10.7 m 之间，分辨率为 13 cm -1），地面采样距离约为 60 m。HyTI 性能模型表明窄带 NE Ts 小于 0.3 K。HyTI 的小巧外形是通过使用无活动部件的法布里-珀罗干涉仪和 JPL 的低温冷却 HOT-BIRD FPA 技术实现的。发射时间不早于 2021 年秋季。HyTI 对地球科学家的价值将通过机载处理原始仪器数据来生成 L1 和 L2 产品来展示，重点是快速提供有关火山脱气、地表温度和精准农业指标的数据。
通过AI和战场数字双胞胎增强军事行动：整合贝叶斯优化，遗传算法和强化学习
本文提出了一种使用先进技术（例如贝叶斯优化（BO），遗传算法（GA）和加固学习（RL）等先进技术来优化军事行动的综合方法。该研究重点关注三个关键领域：防御行动中的单位处置，消防支持计划和下属单位的任务计划。对于单位处置，BO用于优化基于战场指标的营的位置，汤普森采样采集功能和周期内核可实现卓越的结果。在消防支持计划中，GA用于最大程度地减少威胁水平和发射时间，以有限的资源下解决资源受限的项目调度问题（RCPSP）。最后，开发了用于任务计划的RL模型，结合了多代理增强学习（MARL），图形注意网络（GAT）和分层增强学习（HRL）。RL模型通过模拟战场场景来展示其在产生战术操作方面的有效性。这种方法使军事决策者能够增强复杂环境中运营的适应性和效率。结果强调了这些优化技术支持军事指挥和控制系统在实现战术优势方面的潜力。