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母舰-立方体卫星无线电科学，用于火卫一大地测量和自主导航
摘要：了解火星卫星的内部结构（例如，均质、多孔或破碎）将有助于更好地理解它们的形成以及早期太阳系。推断内部结构的一种方法是通过大地测量特征，例如重力场和天平动。大地测量参数可以从辐射跟踪测量中得出。本研究提出了一种可行的母舰-立方体卫星任务，其目的如下：（1）进行卫星间多普勒测量，（2）提高对火卫一及其动态模型的理解，（3）确保母舰和主要任务的安全，（4）考虑到地球和火星之间的距离，支持自主导航。本研究分析了体积、质量、功率、部署∆v和链路的预算以及系统的多普勒测量噪声，并给出了立方体卫星的可行设计。通过考虑所有不确定性的蒙特卡罗估计模拟揭示了轨道确定和大地测量的准确性。在火星-火卫一系统星历误差为 0 至 2 公里的情况下，自主轨道确定的精度为 0.2 米至 21 米和 0.05 毫米/秒至 0.4 厘米/秒。即使在星历误差为 2 公里的情况下，大地测量系统也可以以 1‰ 的精度返回 2 级重力系数。所获得的重力系数和平动幅度协方差表明，区分内部结构系列具有极好的可能性。
将人工智能（AI）利用大地数据的景观：方法，挑战，机遇，未来方向
摘要：大地球数据与人工智能（AI）的整合通过在分析大型遥感数据集时提供了提高的准确性，效率和可扩展性，从而彻底改变了地质和矿物图。这项研究评估了先进的AI技术的应用，包括机器学习和深度学习模型，例如卷积神经网络（CNN），用于多光谱和高光谱数据，以识别和分类地质地层和矿物质。手稿对AI的能力进行了批判性分析，强调了其当前的意义和潜力，如NASA这样的组织在管理复杂的地理空间数据集中所证明的。对选定的AI方法，案例选择的标准以及道德和社会影响的详细检查丰富了讨论，解决了AI在地球科学中负责任应用中的差距。这些发现突出了检测复杂的空间模式和微妙的光谱特征的显着改善，从而推进了精确的地质图的产生。定量分析将AI驱动的方法与传统技术进行比较，强调了它们在诸如准确性和计算效率之类的性能指标上的优势。该研究还提出了解决诸如数据质量，模型透明度和计算需求之类的挑战的解决方案。通过整合增强的视觉辅助工具和实际案例研究，该研究强调了其在算法突破和地理空间数据整合中的创新。这些贡献提高了大地数据和地球科学中知识的不断增长，为AI在地质和矿物映射中的负责，公平且有影响力的未来应用奠定了基础。
大亚特兰大地区是否已经为电气化未来做好准备？
亚特兰大区域委员会的新兴技术圆桌会议于 2021 年发起，由来自亚特兰大社区的主题和问题专家组成。新兴技术圆桌会议成员每季度举行一次会议，探讨、建议和报告新兴技术在未来十年及以后可能如何影响我们在本地区的生活、工作和旅行方式。每一份新兴技术圆桌会议报告旨在通过提供有关新兴技术和合理未来的可行见解，更好地帮助 ARC 员工和我们服务的政府为实现理想结果做好规划。
描述伟大地方当局的特征
具有清晰的愿景，并与法定，社区和业务部门的合作伙伴一起发展并拥有。与合作伙伴不懈地投资其“地点”的未来。找到与居民互动和倾听其居民的创新方式。已发表了最新的地方计划，该计划做出了释放土地以进行必要的住房和经济发展所需的勇敢决定。有一种经济战略，该战略是与合作伙伴一起购买和开发的。是“开放的商业”。这意味着拥有强大的计划服务，与强大的经济发展团队一起，并与私营部门和公共部门的业务合作伙伴互动。有一个联合健康和护理计划，该计划展示了分布式领导方法。与社区和杠杆合作的贡献合作。已经开发了一个强大的叙事和相关的沟通和营销策略，与其野心和优先事项保持一致。
LGHAP V2：无全球无间隙的气溶胶光学深度和PM 2。自2000年以来，通过大地数据分析得出的5个浓度数据集
摘要。我们先前研究中产生的长期无缘高分辨率空气污染物（LGHAP）浓度数据集提供了空间连续的每日气溶胶光学深度（AOD）和细节颗粒物（PM 2。5）自2000年以来，中国1公里的网格分辨率的浓度。这一进步赋予了对区域气溶胶变化的前所未有的评估及其对过去20年中环境，健康和气候的影响。但是，有必要增强这种高质量的AOD和PM 2。5浓度数据集具有新的可靠功能和扩展的空间覆盖范围。在这项研究中，我们介绍了全球尺度LGHAP数据集（LGHAP V2）的版本2，该版本是通过使用多功能数据科学，模式识别和机器学习方法的无缝集成的改进的Big Earth Data Analytics生成的。特定的，从相关卫星，地面监测站获得的多模式AOD和空气质量测量值通过利用基于随机的数据驱动模型的能力来协调。随后，开发了改进的基于张量流的AOD重建算法，以编织统一的多源AOD产品共同填充数据差距，以填补大气孔校正（MAIAIA）AOD AOD AOD从Terra的多角度实现。消融实验的结果表明，在收敛速度和数据准确性方面，基于张量的间隙填充方法的改进性能更好。for pm 2。5浓度测量。 验证结果表明无间隙PM 2。 55浓度测量。验证结果表明无间隙PM 2。5Ground-based validation results indicated good data accuracy of this global gap-free AOD dataset, with a correlation coefficient ( R ) of 0.85 and a root mean square error (RMSE) of 0.14 compared to the worldwide AOD observations from the AErosol RObotic NETwork (AERONET), outperforming the purely re- constructed AODs ( R = 0.83, RMSE = 0.15), but they were比原始的Maiac AOD检索稍差（r = 0.88，RMSE = 0.11）。5浓度映射，一种新颖的深度学习方法，称为场景意识到的集合学习图表网络（SCAGAT）。在考虑到跨区域的数据驱动模型的场景代表性时，SCAGAT算法在空间外推时进行了更好的表现，在很大程度上降低了对有限和/甚至不存在原位PM 2的区域的建模偏差。5浓度估计值具有更高的预测精度，与PM 2相比，R为0.95，RMSE为5.7 µg m-3。
小型卫星大地测量参考仪器应答器（GRITSS）技术演示
摘要 小型卫星大地测量参考仪器应答器 (GRITSS) 引入了一种新颖的大地测量飞行时间观测量，以解决 GNSS 和 VLBI 地面站天线之间的站点连接偏差误差问题，从而改进了国际地球参考框架 (ITRF) 的实现。通过强制 GNSS 和 VLBI 观测之间的相互和同时光谱兼容性，GRITSS 支持在地面站天线之间应用技术内干涉处理。通过这种方式，GNSS 和 VLBI 观测可以在最基本的层面上联系在一起；它们各自的电参考点（例如相位中心和轴的交点）。GRITSS 是由马萨诸塞大学洛厄尔分校和美国宇航局戈达德太空飞行中心开发的，它实现了实现这种新型延迟观测量所需的技术。并且，通过与 ISISpace 签订的合同，我们的仪器将在低地球轨道上的立方体卫星上进行演示。在我们的文章中，我们将回顾 ITRF 对太空地球科学任务的重要性、GRITSS 可观测数据如何改进 ITRF，以及 GRITSS 技术飞行演示的最新计划。
