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最后的防线 - - SKYbrary
RWSL 是一种全自动的咨询安全系统，旨在减少跑道入侵的数量和严重程度，同时不干扰机场运营。该概念是由美国林肯实验室根据 FAA 的研究开发的，该研究表明大多数跑道入侵都是由于飞行员偏离造成的。照明系统以视觉方式警告飞行员和车辆驾驶员可能与跑道上的交通发生冲突。RWSL 已在美国多个机场实施。在欧洲，该系统已在巴黎戴高乐机场投入使用，并于 2013 年在苏黎世机场进行了试验。苏黎世机场决定不继续实施，主要是因为当时缺乏欧洲标准，而且在调整系统以适应机场复杂性方面存在困难。
朝鲜：最后的转型经济体？
几十年来，朝鲜经济一直是个统计黑洞，但目前正在经历重大转型。战后的快速工业化在 20 世纪 60 年代中期之后未能持续，此后 30 年，韩国经济远远超过朝鲜，在此期间，随着苏联支持结束以及与中国的贸易条件变得不那么友好，趋势增长下降并转为负增长。据报道，今天，朝鲜的 GDP 低于 1990 年，尽管人口更多，人均国民总收入可能只下降到韩国的一小部分。很大一部分劳动力仍然从事农业，但国内粮食生产不足以避免普遍的长期营养不良。与此同时，自 21 世纪初以来，市场活动的规模和广度明显扩大，这是向混合系统过渡的一部分，该系统将国家、党和军队的控制与分散的主动性相结合，而军事集结遭到了国际制裁的加强。
脱碳的未来是什么样的：最后的 10%
尽可能多地使用电池存储，同时尽可能多地淘汰煤炭发电。电气化并利用这些新负载的灵活性以及现有的天然气系统来帮助平衡系统。这将使我们达到 90%。到那时，我们希望开发出一种具有成本效益的清洁、稳定的资源，使我们达到 100%。
人工智能的军事应用和最后的前沿
9 Zukun Lyu 博士，“人工智能对太空战争的影响”，Stratheia，2024 年 3 月 31 日，https://stratheia.com/the-impact-of-ai-on-warfare-in- space/#:~:text=Autonomous%20spacecraft%20and%20satellites%20equipped,communication%2C%20wit h%20minimal%20human%20intervention。
太空深度学习 - 最后的边疆
机器学习，尤其是深度学习，在太空应用中的应用越来越广泛，这反映了它在解决许多地球问题方面取得的突破性成功。由于模块化卫星和商业太空发射的发展，部署太空设备（例如卫星）对小型参与者来说越来越容易，这推动了该领域的进一步发展。深度学习能够提供复杂的计算智能，这使其成为促进太空设备上各种任务并降低运营成本的有吸引力的选择。在这项工作中，我们将太空深度学习确定为移动和嵌入式机器学习的发展方向之一。我们整理了机器学习在太空数据（例如卫星成像）中的各种应用，并描述了设备上的深度学习如何有意义地改善航天器的运行，例如通过降低通信成本或促进导航。我们详细介绍并阐释了卫星计算平台，并将其与嵌入式系统和当前资源受限环境下的深度学习研究进行了比较。
突破最后的障碍 - 米切尔实验室
a 宾夕法尼亚大学工程与应用科学学院生物工程系，美国宾夕法尼亚州费城 19104 b 宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院艾布拉姆森癌症中心，美国宾夕法尼亚州费城 19104 c 宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院细胞免疫疗法中心，美国宾夕法尼亚州费城 19104 d 宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院宾夕法尼亚 RNA 创新研究所，美国宾夕法尼亚州费城 19104 e 宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院免疫学研究所，美国宾夕法尼亚州费城 19104 f 宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院心血管研究所，美国宾夕法尼亚州费城 19104 g 宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院再生医学研究所，美国宾夕法尼亚州费城 19104
2022 年 12 月 最后的边疆？ 欧盟......
外层空间在技术发展、自然资源获取以及探索月球及更远太空的可能性方面具有巨大潜力。除了经济机会和社会经济效益外，卫星数量、参与者和太空活动类型的指数级增长也为太空活动的持续安全、可持续性和保障 (S3) 带来了挑战。这三个 S 受到太空拥堵、竞争和争夺加剧的威胁，如今太空越来越商业化，所有这些趋势正在融合 (C5)。本文探讨了欧盟 (EU) 在过去二十年中如何制定太空政策，以及它如何为有效、公平和可持续的全球外层空间治理做出贡献。本文认为，欧盟一直在建立坚实的支柱，成为全球太空治理的重要力量，并已成为该领域的真正和独立的贡献者，但仍有更多潜力有待实现，包括在制定未来太空法方面。