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World File Search System大气条件
通过大气中传输的多束激光非相干合成减少闪烁
光通信系统和定向能武器会受到大气条件的影响，特别是光学湍流。光学湍流主要由传播路径上的温度变化引起，会导致强度波动，通常称为闪烁。减少闪烁的一种可能方法是通过非相干组合多束激光。为此，将两束和四束 532 nm 高斯激光束组合起来，并通过热空气湍流模拟器产生的光学湍流传播。在 4 m 的传播距离上收集了组合激光束强度数据，并使用沿热空气湍流模拟器中心通道放置的热电偶估计了湍流水平。结果显示，在强湍流条件下，四光束配置中的闪烁减少了 32%，令人欣喜。
密闭空间，第 296-809 章，WAC
1 1 百分比 (%) = 10,000 百万分率 (ppm)。 2 有关大气浓度的更多信息，请参阅第 296- 62 WAC 章《通用职业健康标准》第 F、G 和 I 部分以及第 296-841 章《空气污染物》。 3 有关立即危及生命或健康的值，请参阅 http://www.cdc.gov/niosh/idlh/idlhintr.html 。该定义未涵盖空气中浓度不会因其健康影响而导致死亡、失能、自救障碍、受伤或急性疾病的物质。对于没有 WISHA 确定剂量或允许暴露限值 (PEL) 的空气污染物，请使用可在建立可接受大气条件方面提供指导的其他信息来源，例如：WAC 296-901-14014 要求的安全数据表、已发布信息和内部文件。
强偏振量子阱红外光电探测器...
多光谱和/或极化成像是下一代红外摄像机不可避免的要求。1–9与单色/全球成像相比，狭窄和多光谱的成像可以提供更丰富的对象信息，从而确定对象的绝对温度，并降低相机对大气条件的敏感性。几个相邻光谱通道的组合有助于在复杂的环境中检测到埋藏的物体。5人工对象（例如金属和玻璃）通常具有与天然物体的极化特性不同的。因此，获取极化信息有可能识别某些对象，被认为是提高识别效率并减少错误警报的重要手段。2–4传统的多光谱和极化技术基于单个光谱焦平面阵列，光谱仪和/或极化器的掺入，这些光谱平面阵列，光谱仪和/或极化器通常需要高成本的机械扫描仪器和额外的空间。这些附加
美国宇航局对其人工智能能力的管理
人工智能 (AI) 通常被认为是机器模仿人类智能行为的能力。从医疗设备到自动驾驶汽车，这项技术的应用非常广泛，ChatGPT 等工具能够模仿人类的思维过程。NASA 是政府部门人工智能应用和创新方面的领导者，其应用包括风暴预测工具，该工具使用图像识别技术识别大气条件，为破坏性冰雹提供预警，以及使用自主导航系统的火星毅力号探测器等太空飞行器。尽管 NASA 和其他联邦机构正在不断探索将人工智能纳入其组织以实现机构目标的方法，但人工智能在如此广泛的学科范围内的应用对监管和管理网络安全威胁等风险提出了挑战，并推动了更详细的联邦治理需求。
动态模拟平台进行训练和...
abtract该项目通过使用Unity ML代理来训练AI模型[1]，解决了在不同行星环境中模拟火箭着陆的挑战。对空间探索至关重要的火箭的可重复性需要精确控制和适应性的重力条件。我们提出了一种解决方案，将AI驱动控件与交互式用户输入相结合，以创建灵活且逼真的火箭着陆模拟器。使用的机器学习方法来开发能够处理复杂控制任务的模型，并使用强化学习来适应地球，火星和月球的不同环境。实验以评估模型在每个环境中进行调整和执行的能力，分析关键的火箭参数（例如质量和推力）如何影响各种引力和大气条件的性能。这种方法提供了对模型的适应性和优化潜力的见解。[2]。最重要的发现是，由于更快的下降速度，AI在地球和月球上表现良好，但需要在火星上进行进一步调整[3]。我们的方法为研究可重复使用的火箭技术提供了一个引人入胜的教育平台，使其成为学术和实际应用的宝贵工具。k eywords机器学习，火箭，着陆，加固学习1。在太空探索中的介绍性可重复使用性已成为一个重点，尤其是当SpaceX等公司证明了与重复使用火箭相关的巨大成本和时间[4]。实现这一目标涉及复杂的控制系统，这些系统必须准确地说明许多变量，例如燃料水平，大气条件和推力幅度，以确保成功着陆。当前的模拟虽然高级，但通常缺乏在多个天体上复制这些条件的灵活性和可伸缩性。我们的项目通过利用AI和先进的物理模拟来解决这一差距，以模仿不同环境（例如地球，火星和月球）的火箭登陆，这些火箭登陆由于其不同的引力力而引起的明显挑战[5]。这个问题很重要，因为可重复使用的火箭技术的进步可以大大降低任务成本，从而使长期探索更容易访问（Reddy，2018）。此外，对空间和人工智学感兴趣的学生和研究人员需要
2024年8月
截至2024年8月中旬，热带太平洋仍然处于厄尔尼诺 - 南部振荡（ENSO）的中性状态。WMO全球生产中心的远程预测中心预计可能会过渡到LaNiña，9月至9月的机会约为55％，在随后的三个月10月至12月，11月至1月1日和12月和12月的三个月内增加到60％。ENSO中性条件持续存在的机会估计为9月至11月，此后40％的机会为45％。在预测期间，厄尔尼诺开发的机会接近零。国家气象和水文服务（NMHSS）将在未来几个月内密切监视ENSO状态的变化，并根据需要提供更新的前景。enso中性条件（即既没有厄尔尼诺和拉尼娜）。截至2024年8月中旬，赤道太平洋继续经历不良条件。在2024年8月14日的一周中，赤道太平洋的海面温度在低于正常水平以下的0.3至0.6摄氏度之间。在过去的几个月中，赤道太平洋的寒冷地下温度一直持续到表面。负面温度异常在中太平洋中的深度仍然存在，而在西部太平洋地区和中部太平洋地区则观察到略高于平均水平的温度。总体而言，自2024年8月初以来，负面的地下温度异常已削弱。上覆的大气条件，包括表面和上层风以及云彩和降雨的模式，与ENSO中性条件保持广泛一致。赤道南部振荡指数（ESOI，标准化赤道太平洋（80°W-130°W; 5°N-5°S）极小印度尼西亚（90°E-E-140°E; 5°N-5°S）海平压力差异）是Enso-Sea层压差异）是在Enso-node-node范围内。在整个热带太平洋地区，贸易风接近平均水平，在中太平洋中已经观察到了正常的大气对流。总的来说，观察到的海洋和大气条件当前表明存在ENSO中性条件。
自由路线空域
航空的非CO 2气候影响强烈依赖于排放时的大气条件。因此，可以通过计划轨迹重新列出具有重大气候影响的空域区域来减轻其相关的气候影响。识别这种气候敏感区域需要特定的天气变量。如果不考虑飞行计划中的不考虑，不可避免的不确定天气预报会导致飞机轨迹效率低下。当前的研究解决了在使用集合预测系统中特征的气象不确定性下生成强大气候友好的飞行计划的问题。我们基于强大跟踪最佳控制理论的概念引入了一个框架，以制定和解决拟议的飞行计划问题。气象不确定性对飞机性能变量的影响是使用配制的集合飞机动力学模型捕获的，并通过惩罚性能指数方差来控制。案例研究表明，所提出的方法可以产生气候优化的轨迹，对天气不确定性的敏感性最小。
DNN 哨兵
4 月，全球材料安全办公室 (GMS) 的放射安全计划启动了 RadSecure 100 倡议，通过为执法部门提供培训并为另外 100 个拥有放射性物质的城市提供激励措施和安全加强战略，加强放射安全。国防核不扩散研究与发展办公室 (DNN R&D) 资助了内华达国家安全站和桑迪亚国家实验室的科学家进行研究，他们测量了大气条件以改进声学信号在空气中传播的模型。材料管理和最小化办公室推进了其剩余钚处置计划，在萨凡纳河场址 K 区完成了临界控制外包装特性描述和储存平台。在美国国务院的支持下，防扩散和军备控制办公室为来自美国和菲律宾的 60 多名官员协调了一次关于战略贸易管制执法的虚拟研讨会。
在天气引起的不确定性下，强大的4D气候 - 最佳飞机轨迹计划：自由路线空间
航空的非CO 2气候影响强烈依赖于排放时的大气条件。因此，可以通过计划轨迹重新列出具有重大气候影响的空域区域来减轻其相关的气候影响。识别这种气候敏感区域需要特定的天气变量。如果不考虑飞行计划中的不考虑，不可避免的不确定天气预报会导致飞机轨迹效率低下。当前的研究解决了在使用集合预测系统中特征的气象不确定性下生成强大气候友好的飞行计划的问题。我们基于强大跟踪最佳控制理论的概念引入了一个框架，以制定和解决拟议的飞行计划问题。气象不确定性对飞机性能变量的影响是使用配制的集合飞机动力学模型捕获的，并通过惩罚性能指数方差来控制。案例研究表明，所提出的方法可以产生气候优化的轨迹，对天气不确定性的敏感性最小。
但你确定吗？可解释人工智能的不确定性意识视角
即使黑箱模型能够做出准确的预测（例如，明天是否会下雨），我们也很难从模型中提取出能够提高人类理解力的原理（例如，哪一组大气条件最能预测降雨）。模型可解释性领域通过识别模型的显著方面（例如，模型最敏感的数据特征）来解决此问题。然而，这些方法可能不稳定且不一致，从而导致不可靠的见解。具体而言，当存在许多近似最优模型时，无法保证最佳拟合模型的单一解释会与“真实解释”一致：即来自生成数据的（未知）真实模型的解释。在这项工作中，我们旨在构建一个不确定性集，保证以高概率包含真实解释。我们开发了在频率论和贝叶斯设置中计算此类集合的方法。通过综合实验，我们证明我们的不确定性集对真实模型的解释具有高度保真度。真实世界的实验证实了我们方法的有效性。