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World File Search System探测方法
生命探测空间仪器
空间生命探测仪器 3 学分，字母或 S/U 评分 讲师 Christopher E. Carr 博士，助理教授 Daniel Guggenheim 航空航天工程学院和地球与大气科学学院 cecarr@gatech.edu 617-216-5012（手机；仅用于发短信） Richard O. Sarria (AE)，研究生助教 rsarria3@gatech.edu 404-721-3640（手机；仅用于发短信） 如何联系我们：我们希望尽可能地方便您联系。如果您需要联系我们，请先查看：1) 本教学大纲，2) Canvas 网站上的常见问题解答，3) 在美国东部时间 (ET) 上午 8 点至晚上 10 点之间通过短信联系我们，或 4) 发送电子邮件给我们，回复可能需要 24 小时以上。 办公时间 为确保我们已登录，请先通过短信 ping 我们并让我们知道您要来。我们将举行虚拟办公时间（周二下午 2 点至 2 点 45 分，理查德；周五下午 1:20-2 点，克里斯）。同步课堂活动时间周二/周四下午 12:30-1:45，指定房间：Skiles 314 à我们已移至 Guggenheim 244。课程描述本课程将涵盖空间仪器开发的跨学科基础，重点是寻找地球以外的生命。在特定任务场景中，将介绍样品分析的非接触式和破坏性方法，包括流体处理，以及检测我们已知和不知道的生命的分析方法。将解决环境和工程挑战以及常见的解决方案；示例包括自主性、抗辐射性、热控制和数据分析方法，如机器学习。小组项目将涉及修改、构建或建模生命检测仪器或支持硬件。注册受许可证限制。请联系课程讲师了解更多信息。课程主题与目标 • 天体生物学与原位生命探测方法 • 空间仪器开发过程：从任务科学到飞行硬件 • 行星保护与污染控制 • 样品询问的非接触分析方法 • 样品分析的破坏性方法 • 样品处理与流体学 • 热环境与调节 • 抗辐射：硬件、软件、试剂 • 空间仪器的虚拟原型设计 • 空间仪器的快速原型设计 • 电气系统与控制 • 机器学习与自主性 • 潜在的特别主题：
RNA二级结构预测中实验证据的限制
化学和酶促探测作为RNA二级结构信息的实验来源的历史悠久。近年来，此类方案与高通量测序方法相连，以提供对整个转录组结构信息的访问（Kubote等，2015； Carlson等，2018）。尽管结构探测的有用性无可争议，但重要的是要记住，任何探测方法提供了一个编码RNA结构信息的信号，但远离直接测量或明确确定结构的信号。RNA结构的广泛经验证据已被整合到RNA二级结构预测的“标准模型”中。It de fi nes an RNA secondary structure as a collection of Watson-Crick and GU base pairs such that i) each base has at most one pairing partner, ii) base pairs do not cross, i.e., if ( i , j ) is a pair, then there is no pair ( k , l ) with i < k < j and l < i or l > j , and iii) every base pair spans at least three unpaired positions ( Lorenz et al., 2011 ）。这种类型的每种结构都与可以计算为其循环总和（其独特平面嵌入的一个方面）的能量相关联，该能量对应于堆叠的碱基对，发夹环，内部环和多支线环路。每个循环的能量贡献取决于其顺序，但独立于其外部环境。从序列依赖性环能贡献的综合表中（主要是）通过在小型，特定的设计RNA分子上进行的熔化实验（Andronescu等，2014）。（Turner and Mathews，2010年），它们用于确切的动态编程算法，这些算法预测了任意RNA序列的辅助结构的玻尔兹曼集合中的基态结构或基本配对概率。我们注意到随机上下文无语法（SCFG）在本质上使用相同的模型（Rivas等，2012），并且可以作为热力学方法的替代方法。通常，使用已知结构的学习方法进行参数化，例如，参见（Do等，2006）。出于当前贡献的目的，只有一个“通用”模型可以预测（合理的近似值）二级结构以任意RNA序列为输入。经验证据，例如，从探测实验中可以包括在普遍的结构预测方法中，作为与经验证据相矛盾或额外能量项（软约束）相矛盾的硬性约束结构，偏爱与其他结构更好地符合其他经验数据的结构，请参见，例如，请参见，例如（Lorenz等，
利用人工智能的水下图像超分辨率技术研发
近年来，随着新兴国家工业化进程加快、经济发展迅速，矿产资源需求不断增加，矿产资源可持续供给危机感不断增强，资源民族主义思潮回潮。引发资源供给结构变化，正处于重大变革时期。随着陆地资源日益枯竭，深海资源的勘探和采集研究正在快速进展。在日本的专属经济区和大陆架，已发现许多深海矿产资源潜力区，如含有金属和稀有元素的黑子型海底热液矿床、富钴结壳等。据估计，日本拥有世界最大的黑子型海底热液矿床潜在资源量，拥有仅次于美国的世界第二大富钴结壳潜在资源量。然而，如何将潜在有前景的海域缩小到具有资源吸引力的海域，这一方法尚未完全确立。此外，由于深海海底采矿技术刚刚起步，矿藏的勘探和开采活动仍处于起步阶段。因此，需要开发新的勘探技术并开发有效的采矿技术。此外，作为世界第三大经济体，日本强劲的工业活动和丰富的生活方式得益于其丰富的能源和资源储备，包括石油、天然气、铜和镍。换句话说，日本是世界上最大的能源和资源消费国之一。然而，日本自身的能源和资源并不多，目前大部分依赖从其他国家进口。此外，近年来，在亚洲经济高速增长的背景下，全球对这些资源和能源的需求急剧增加，日本确保稳定供应的难度加大。尤其是日本的石油、天然气、铜、镍等矿产资源几乎100%依赖海外，因此，海外资源竞争加剧、产地冲突、甚至经济形势的变化，供需环境的变化引起需求波动，使得资源价格长期呈上涨趋势，为资源价格波动创造了条件。随着人口向城市集中、老龄化导致的生活方式改变等原因，电气化不断推进，能源需求不断扩大，确保能源和资源对于改善人们的生活至关重要。因此，开发自己的海洋资源对日本来说极其重要。但对深海采矿车辆的实时监控研究较少，导致高效深海采矿变得困难。常规深海探测方法包括大地测量卫星遥感技术、船载声纳技术、自主水下机器人（AUV）巡航成像技术等，但这些方法难以实现实时探测，且存在易被篡改等问题。受环境影响较大，准确率较低。可见光成像系统的引入对于准确定位广阔海底的资源并有效收集至关重要。为此，我们开展了研究，利用先进的人工智能技术来克服这些问题。