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深空探索与开发的新时代
要实现这一愿景，需要一个有利于美国商业增长的安全国际环境。美国太空军 (USSF) 本身并不直接参与民用太空探索和开发，其职责重点是组织、培训和装备所需的部队，以支持作战指挥并确保美国及其盟友和合作伙伴不受限制地进入和使用太空。然而，太空运输和物流、电力、通信、导航和太空领域意识等活动对所有太空领域都具有双重用途价值，包括民用、国家安全和商业。民用和商业最佳实践的发展可以形成负责任的行为规范，从而提高所有太空活动的国际稳定性和透明度。美国国务院、国防部、商务部、交通部、能源部和国土安全部在太空探索和开发中发挥的重要支持作用是美国采取全政府方式开展太空活动的主要原因之一。
MCWP 3-23.2 深空支援 - Marines.mil
DAS 与 CAS 不同，DAS 不需要获得受支持的 FSCC 的批准，或者在起飞或进入控制 FSCC 的责任区之前获得批准。MAGTF 指挥官和 ACE 指挥官有责任确保在 FSCL 内使用的 DAS 在机组人员和友军之间进行适当协调，以防止误伤。但是，DAS 任务通常不会在友军附近飞行。不应假设 DAS 只需要与 FSCL 内的地面部队解除冲突。可能存在友军特种作战部队或其他友军地面部队在 FSCL 之外作战的情况。再次强调，联合部队指挥官 (JFC) 和 MAGTF/ACE 指挥官有责任确保 DAS 任务与 FSCL 之外的地面部队不发生冲突。DAS 任务包括空中拦截 (AI)、武装侦察 (AR) 和打击协调与侦察 (SCAR)。
Iris V2.2 SmallSat 深空转发器
Iris 2.2 版是一款兼容立方体卫星/小型卫星的转发器，由美国国家航空航天局 (NASA) 喷气推进实验室 (JPL) 开发，是一种体积小、质量轻、功耗低、成本低的深空软件/固件定义电信子系统。Iris 是一款深空转发器，采用 COTS 级组件，用于 NPR 7120.8 技术演示和 D 类太空飞行项目。Iris V2.2 的特点包括体积为 0.5 U，质量为 1.1 kg（包括 LNA 和 SSPA），在 3.8 W 射频输出（仅用于接收的 10.3 W DC 输入）下完全转发时功耗为 34 W DC，并且能够与 NASA 的深空网络 (DSN) 在 X 波段频率（7.2 GHz 上行链路、8.4 GHz 下行链路）上进行互操作，用于指挥、遥测和导航。
电池助力行星和深空探索
能源和电力存储对于实现空间科学和探索中的任务目标至关重要。提供的能量通常决定了任务的运行时间、可以进行的科学实验的数量和类型以及任务可以执行的操作环境。由于航天器设计对质量和体积有严格限制，因此能源存储系统的尺寸和重量通常受到很大限制；随着重量的增加，起飞变得更加困难和昂贵。一旦安装和发射，能源和电力存储系统必须高度可靠，具有冗余和/或性能特征，以确保任务成功。发射后更换电池通常不是一种选择。因此，用于太空探索任务的电池必须：• 具有非常高的能量密度 • 在很宽的温度范围内提供电力 • 具有较长的运行和日历寿命 • 足够坚固以承受高冲击、振动和辐射环境 • 极其可靠以支持所有任务要求
深度学习与人工智能
不受位置变化的影响。生物控制论，36（4），193-202。 https://doi.org/10.1007/BF 00344251 Goodfellow, I.、Bengio, Y. 和 Courville, A. (2016)。深度学习。麻省理工学院出版社。 （Schmidt、I. Schiffman、Y. Schaefer、A. 化学工程师和仪器仪表（2018）Graves、A.、Wayne、G. 和 Danihelka、I.（2014）。神经图灵机。 arXiv。 Ha, D. 和 Schmidhuber, J. (2018)。世界模特。 arXiv。 https://arxiv.org/abs/1803.10122 Han, K., Wang, Y., Chen, H., Chen, X., Guo, J., Liu, Z., Tang, Y., Xiao, A., Xu, C., Xu, Y., Yang, Z., Zhang, Y., & Tao, D. (2020 年)。关于视觉变压器的调查。 arXiv。 https://arxiv.org/abs/2012.12556 Higgins, I., Amos, D., Pfau, D., Racaniere, S., Matthey, L., Rezende, D., 和 Lerchner, A. (2018)。迈向解开表征的定义。 arXiv。 https://archiv. org/abs/1812.02230 美国国立卫生研究院（AI）（2020 年）。 2020 年人工智能市场：5 年历史的人工智能创新和 5 年历史的临床试验 LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015 年)。深度学习。自然，521，436-444。 http://dx.doi.org/10.1038/nature 14539 Mansimov, E., Parisotto, E., Ba, JL 和 Salakhutdinov, R. (2015)。利用注意力机制根据标题生成图像。 arXiv。 https://archiv.org/abs/1511.02793 纽约（2015 年）。 我的一位朋友是角川家族的成员（2016年）（2016年）。 http://dx.doi.org/10.1037/0033-295X.101.1.13 McCulloch, WS 和 Pitts, W. (1943)。神经活动中蕴含的观念的逻辑演算。数学生物物理公报，5（4），115-133。 https://doi.org/10.1007/BF02478259 Nakkiran, P.、Kaplun, G.、Bansal, Y.、Yang, T.、Barak, B. 和 Sutskever, I. (2019)。深度双重下降：更大的模型和更多的数据会带来危害。 arXiv。 https://arxiv.org/abs/ 1912.02292 Perez, J.、Marinkovic, J. 和 Barcelo, P.（2019 年 5 月 6-9 日）。论现代神经网络架构的图灵完备性。 ICLR 2019：第七届学习表征国际会议。路易斯安那州新奥尔良。美国。 Radford , A.、Kim , JW、Hallacy , C.、Ramesh , A.、Goh , G.、Agarwal , S.、Sastry , G.、Askell , A.、Mishkin , P.、Clark , J.、Krueger , G. 和 Sutskever , I. (2021)。从自然语言监督中学习可转移的视觉模型。 arXiv。 https://arxiv.org/abs/2103.00020 Ramachandran, P., Zoph, B., 和 Le, QV (2017)。寻找激活函数。 arXiv。 https://arxiv.org/abs/ 1710.05941 Razavi, A., van the Word, A. 和 Vinyals, O. (2019)。使用 VQ-VAE-2 生成各种高保真图像arXiv。 https://arxiv.org/abs/1906.00446 Reed, S.、Akata, Z.、Yan, X.、Logeswaran, L.、Schiele, B. 和。
跨学科深空雷达需要研究
航空航天公司 (Aerospace) 团队感谢参与整个研究的组织所做的贡献，其中包括美国国家航空航天局 (NASA) 行星防御协调办公室 (PDCO)、美国国家科学基金会 (NSF) 天文科学部 (AST)、美国太空部队 (USSF)、空军研究实验室 (AFRL)、美国海军天文台 (USNO) 和海军研究实验室 (NRL)。我们还要感谢 NSF 电磁频谱管理 (ESM) 部门和 NSF 大气和地球空间科学部的项目官员讨论他们的知识和指导。团队感谢以下主题专家组织提供和展示他们的专业知识：约翰霍普金斯大学应用物理实验室 (JHU-APL)、喷气推进实验室 (JPL)、国家射电天文台 (NRAO) 和麻省理工学院林肯实验室 (MITLL)。我们还要感谢国家射电天文台的 Tony Beasley 博士提供历史成本估算，为研究的成本分析做出了贡献。
深空光通信的前方机制
本文的目的是介绍一种新型的倾斜机制的开发，该机制具有集成的光学元件，该机制为即将到来的Psyche Mission的JPL Deep Space Optical Communication（DSOC）设计（2022年发布）。本文介绍了生产模型的设计，组装和测试。关于设计阶段，重点是镜像计算，以确保在集成后保持所需的平坦度，并且该零件将承受热/机械环境。还提出了组装后进行的实际光学测量。提出了用于钛零件的新α案例删除过程的资格结果。测试结果在机制的温度行为，对中风的影响以及应变量规传感器的反馈方面特别有趣。
深空基础设施、开发和殖民的前景
简介 有人认为，继互联网之后，工业向太空迁移是下一个重大举措。深空航行/利用/商业化/殖民化正在迅速从人类负担得起的长期不安全、长期安全的东西负担不起的状况，转变为既负担得起又安全。这是由于一系列先进/革命性的技术大大提高了能力、降低了成本，从而确保了安全（参考文献 1-6）。太空商业化，现在是地球同步轨道及以下，每年接近 3500 亿美元的全球产业，随着深空商业化的出现，预计将发展成为数万亿美元的经济引擎。商业实体实时开发可重复使用的太空进入火箭，是深空操作这一假定转变的主要初始推动因素。这似乎将低地球轨道 (LEO) 接入成本降低了 14 倍。随着机器人/人工智能 (AI) 取代人类及其相关的运营成本，未来还将实现更大的降低（参考文献 7 和 8）。更便宜的太空进入被认为是国家空间协会空间发展路线图中要解决的首要问题。低地球轨道进入的历史成本水平长期以来一直是商业深空发展的主要抑制因素，对于地球静止轨道及以下的一些活动而言，这是当前商业空间的领域。第二组真正具有商业深空支持作用的技术是强大的协同组合，可实现信息技术、计算、机器人、人工智能、纳米以及现在的量子和能量学革命的大规模小型化、低成本和增强能力，以及人类健康和基于生物的空间原位资源利用 (ISRU)、合成生物学等（参考文献 9、10）。从历史上看，涉及人类的太空任务成本比机器人活动高出 500 倍左右。展望未来，自主机器人有望在接近人类的水平上运行（参考文献 11），除人类殖民外，还将降低人类在太空存在的成本和对深空商业化活动的运行要求。
