空间系统司令部公共事务办公室 (SSC/PA) 483 N. Aviation Blvd. El Segundo, Calif. 90245-2808
作为利用基本专利注册来推进与热电发电相关的新业务的合资企业而成立。 ・2013年在大阪大学设立开发基地。 ・2016年被认定为NEDO STS项目后,进行了第三方新股配售。 ・2018年获得京都市创业企业评估委员会的A级认证。 ・2020年在京都大学桂创业广场设立开发基地。 ・2022年被近畿经济产业局评选为“J-Startup KANSAI”。 ・2023年10月被选为G7广岛峰会的G7大阪堺部长会议参展。 ・11月,从全球200家公司中被选为奥地利政府“GO AUSTRIA Fall 2023”的受邀公司(2家)。 ・12月参加“TechBIZKON VII 数字化——DX微电子”。
Space42 PLC (ADX: SPACE42) 是一家总部位于阿联酋的人工智能太空技术公司,该公司整合了卫星通信、地理空间分析和人工智能功能,从太空探索地球。Space42 PLC 成立于 2024 年,由 Bayanat 和 Yahsat 成功合并而成,其全球影响力使其能够满足政府、企业和社区客户快速发展的需求。Space42 PLC 由两个业务部门组成:Yahsat 空间服务和 Bayanat 智能解决方案。Yahsat 空间服务部门专注于固定和移动卫星解决方案的上游卫星运营。Bayanat 智能解决方案部门将地理空间数据采集和处理与人工智能相结合,为决策提供信息,增强态势感知能力,提高运营效率。Space42 PLC 的主要股东包括 G42、Mubadala 和 IHC。
2024 年 9 月 20 日——关于将设备等指定为机密的指示 [国防部指示第 10 号(6.3.12)]。研究合同...... 规格 数量 单价(不含税)。金额。安装在装甲战车上的主动防护系统。
及合同副本(不包括合同条款及规范)。 (过去5年内最近的5件。但如果少于5件,则考虑相关期间内的所有案件,如果没有记录,则可以省略。)B. 能够证明你拥有制造该部件所需的以下设备或同等设备的文件: (a) 制造目标部件所需的生产设备 (b) 包括测量仪器、测试设备以及特殊夹具和工具在内的设备,以及检查所需的设备等。C. 能够证明你拥有制造该部件所需的以下系统和能力的文件: (a) 能够按照申请品目及相关设备所要求的标准和质量进行制造。 (a) 如果需要专利或者其他工业产权,则该专利或者其他工业产权必须能够在合同履行时供使用。
冷原子干涉测量法的最新进展为量子惯性传感器的太空应用铺平了道路,随着太空中可进行的更长询问时间,量子惯性传感器的稳定性预计会大幅提高。本研究开发了一种马赫-曾德尔型冷原子加速度计的在轨模型。在不同的定位和旋转补偿方法假设下进行了性能测试,并评估了各种误差源对仪器稳定性的影响。本文讨论了空间原子干涉测量法的当前和未来进展,并从三种不同情景下研究了它们对卫星重力任务中量子传感器性能的影响:最先进情景(预计 5 年内准备好发射)、近期(预计在未来 10 到 15 年内发射)和远期情景(预计在未来 20 到 25 年内发射)。我们的结果表明,通过将静电加速度计放置在卫星的质心处,将量子加速度计放置在卫星的横向轨道轴上,可以实现最高灵敏度。我们表明,使用目前最先进的技术可以实现接近 5 10 10 m/s 2 / ffiffiffiffiffiffiffi Hz p 的灵敏度水平。我们还估计,在不久的将来和遥远的将来,太空中的原子干涉测量法预计将分别达到 1 10 11 m/s 2 / ffiffiffiffiffiffiffi Hz p 和 1 10 12 m/s 2 / ffiffiffiffiffiffi Hz p 的灵敏度水平。考虑到未来的量子加速度计的技术能力,提出了原子干涉测量法改进路线图,以最大限度地提高其性能。最后,讨论了在未来太空任务中使用超灵敏原子干涉测量法的可能性和挑战。2024 COSPAR。由 Elsevier BV 出版 这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可协议开放获取的文章(http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/)。
1。可穿戴材料,带有嵌入式合成生物学传感器,用于生物分子检测。https://doi.org/10.1038/s41587-021-00950-3
在探索月球、行星、小行星等时,探测器必须具有较高的智能水平,才能安全可靠地着陆并探索大面积的地表区域。在我们的实验室中,我们正在进行无人探测机器人自主探索月球和行星表面未知环境的研究。
Supermicro 针对 NVIDIA AI Enterprise 和 Red Hat OpenShift 的参考架构提供了可扩展的架构。因此,企业 AI 开发人员可以使用预先训练的 AI 模型快速开发 AI 解决方案,以提高效率并启用新服务。Supermicro 借助生成式 AI 来自动化测试的安装脚本,从而加速在 Red Hat OpenShift 的编排容器环境中部署 AI 容器。经过 NVIDIA 认证和 Red Hat 认证的 Supermicro 系统(包括整个软件堆栈)均提供企业支持。