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World File Search System热发射
改变方式-ASU知识企业
NASA的Lucy Mission将于10月16日从佛罗里达州的肯尼迪航天中心（Kennedy Passion Center）启动，探索外部太阳能系统中的特洛伊特赛小行星。该航天器以320万年前的人类祖先化石“露西”的名字命名，该化石是由ASU人类起源研究所的创始董事Donald Johanson在1974年发现的。航天器上是ASU领导的仪器Lucy热发射光谱仪（L'TES），它将帮助露西团队了解小行星表面上材料的组成和结构。ASU还通过创新的NASA L'Aspacemy参加了Lucy Mission，这是一项免费的，在线，互动的计划，适用于有兴趣在太空组织中从事职业的本科生。
dart 用户手册 (5.9.8)
DART（离散各向异性辐射传输）模型化从紫外线到热红外的辐射传输（RT），用于模拟辐射预算（RB），包括太阳诱导的叶绿素荧光（SIF）和带有大气的自然和城市表面（即地球场景）的遥感（RS）信号（激光雷达、光谱辐射计图像）。本文档 1 解释了 DART 功能及其使用方法： - 第 1 章：主要 RT 模型和 DART 概述，用于使用遥感研究陆地表面。 - 第 2 章：图形用户界面 (GUI) 中的 DART 功能（场景创建、传感器配置等）。 - 第 3 章：使用和不使用 GUI 管理 DART 及其结果的工具。 - 第 4 章：大多数 DART 输入和输出的格式。 - 第 5 章：工作包（WP0：概述，WP1：反射率，WP2：热发射，..）以练习 DART 并更好地理解 RS 的物理学。他们的模拟在 DART 网站上。初学者应该从 WP 1 和 2 开始。
使用重叠的主题图像透过火星粉尘。 M. N. Sturdivant 1和J. E. Moersch 1，1田纳西大学，诺克斯维尔大学，系
动机：火星表面的大部分都被灰尘贴面所覆盖[1]。高反照率表面通常被解释为厚度2米的灰尘（2-40 µm）颗粒覆盖，而深色特征通常被认为具有较低的灰尘盖，但主要由沉积物组成，而不是基岩[2,3]。这些解释在热发射光谱仪（TES）仪器分辨率上，这意味着基岩跨度很少3 km，没有某些沉积物盖。在感兴趣的区域内发生的侧向异质性已显示导致热惯性的昼夜变化[4]。 此外，明显热惯性的季节变化可能是由于更深的渗透深度和垂直异质性（例如灰尘覆盖）引起的[5]。在感兴趣的区域内发生的侧向异质性已显示导致热惯性的昼夜变化[4]。此外，明显热惯性的季节变化可能是由于更深的渗透深度和垂直异质性（例如灰尘覆盖）引起的[5]。
dart 用户手册 (5.9.8)
DART（离散各向异性辐射传输）模型从紫外线到热红外的辐射传输（RT），用于模拟辐射预算（RB），包括太阳诱导的叶绿素荧光（SIF）和带有大气的自然和城市表面（即地球场景）的遥感（RS）信号（激光雷达、光谱辐射计图像）。本文档 1 解释了 DART 功能及其使用方法： - 第 1 章：主要 RT 模型和 DART 概述，用于使用遥感研究陆地表面。 - 第 2 章：图形用户界面 (GUI) 中的 DART 功能（场景创建、传感器配置等）。 - 第 3 章：使用和不使用 GUI 管理 DART 及其结果的工具。 - 第 4 章：大多数 DART 输入和输出的格式。 - 第 5 章：工作包（WP0：概述，WP1：反射率，WP2：热发射，..）以练习 DART 并更好地理解 RS 的物理学。他们的模拟在 DART 网站上。初学者应该从 WP 1 和 2 开始。I. 自然和城市表面的遥感和辐射预算建模
实施电信法规和...
a。州长：沟通，空间和技术州长。b。有害的无线干扰：由任何热发射，辐射，电气感应或传播产生的电磁能的有害影响，这会损害安全无线通信设备的使用，有效性或操作，或者对无线通信系统或对无线电敏感的无线通信系统或设备。c。参考报价：由主导服务提供商准备的文档，阐明了其所需的标准条款和条件以互连或与其他服务提供商访问。d。注册人：自然或合法的人在CST上注册其信息，并因此而确定。e。电信营销：使用电信网络来宣传和促进产品或服务的使用，包括自动化的消息，电话或自然人发出的呼叫。f。通用服务政策：部门批准的政策，以确保普遍服务和普遍访问的提供和开发。g。沙特域名：属于沙特顶级级别域内的任何域名（称为简称域）。h。国家频谱登记册：根据法律第14条准备的CST准备的登记册。
利用区域折叠诱导的准结合模式以实现高度连贯的热排放
摘要：具有高相干性的热排放，尽管不如激光的热排放，但在许多实际应用中仍然起着至关重要的作用。在这项工作中，通过利用几何扰动诱导的光学晶格三倍和相关的光辉区折叠效果，我们提出并研究中红外的热排放，并同时具有高时空和空间连贯性。与我们先前工作中的倍增扰动的情况相反，引导模式分散带的陡峭部分将折叠到三元格式中的高对称性γ点。在这种情况下，特定的发射波长仅对应于非常小的波形范围。因此，除了以30 nm左右的实验带宽为特征的高时间相干性外，所达到的热排放还具有超高的空间相干性。计算表明，在中红外的热发射波长下，空间相干长度很容易达到MM尺度。关键字：三元光栅，光彩区折，准引导模式，中红外，连贯的热发射器
T6智能充电器操作说明
1。不要以无人看管的方式使用充电器，如果有任何功能异常，请停止使用它并参考手册。2。使充电器远离灰尘，湿度，雨水和高温，并避免直接暴露于阳光和强烈的振动。3。充电器的输入电压为6.5-30v dc。连接电源时，请确保输入电压与充电器的工作电压范围匹配。4。请将充电器放在耐热，不易燃和绝缘表面上。不要将其放在汽车的座椅上，地毯或其他类似地方来使用它。使炎症和爆炸物的物体远离充电器的操作区域。5。在使用时确保发现充电器侧面的热发射孔，并确保冷却风扇平稳提取热量。6。请充分了解充电和放电特性以及电池的规格。此外，在充电器中设置了适当的充电参数。参数的设置不正确会损坏充电器和电池，或者造成灾难性后果，例如火灾或爆炸。7。充电或排放完成后，请按O键终止当前任务，并在充电器显示备用屏幕时卸下电池。
D6 Pro AC/DC双通道智能充电器
1。不要以无人看管的方式使用充电器，如果有任何功能异常，请停止使用它并参考手册。2。使充电器远离灰尘，湿度，雨水和高温，并避免直接暴露于阳光和强烈的振动。3。充电器的输入电压为6.5-30v dc。连接电源时，请确保输入电压与充电器的工作电压范围匹配。4。请将充电器放在耐热，不易燃和绝缘表面上。不要将其放在汽车的座椅上，地毯或其他类似地方来使用它。使炎症和爆炸物的物体远离充电器的操作区域。5。确保在使用时发现充电器底部的热发射孔，并确保冷却风扇平稳提取热量。6。请充分了解充电和放电特性以及电池的规格。此外，在充电器中设置了适当的充电参数。参数的设置不正确会损坏充电器和电池，或者造成灾难性后果，例如火灾或爆炸。7。充电或排放完成后，请按速班键终止当前任务，并在充电器显示备用屏幕时卸下电池。
下一代中红外光谱
项目详细信息：动机：中红外（miR）光谱是一种强大的工具，可通过其独特的振动吸收特征（波长〜2-14 µm）来识别生化物质 - 在革命性技术中扮演至关重要的作用，使生物医学诊断，远程诊断和环境监视。不幸的是，miR光谱传感/成像被认为是繁琐的，昂贵的，通常是在实验室中固定的。对缩小传统光谱系统的技术挑战仍然存在 - 从光源，传感机制（由于相互作用弱）到检测子系统。metasurfaces为下一代多功能miR传感技术提供了令人兴奋的途径。元面是3D超材料的2D等效物：人工设计的材料，其特性在自然界中不可能找到。光子跨国使用子波结构（元原子）阵列内的纳米级光 - 含量相互作用来操纵电磁波。但是，光子学中的常规前向设计过程导致最终的设备功能和性能不足，没有明显的方法进行。AI驱动的逆设计方法提供了光子结构设计的新范式，以克服传统方法。项目：这个跨学科的博士学位项目将使用逆设计方法开发多功能光子跨度，用于非常规MIR光谱传感和高光谱成像技术。该博士学位的目标是开发了下一代mir技术的家族。C. Williams博士（PI），位于CMRI中，我们将调查（1）热发射微型源，这些微型源操纵热发射，超出了经典的各向同性，宽带和非偏振黑体发射； （2）增强与靶分子相关的分子振动吸收模式（包括葡萄糖，与工业伴侣结合）； （3）用于超敏感传感的光驱动光热传感器。技能开发：研究跨越基本的光学物理学到应用程序，学生将在博士项目期间开发多样化且备受追捧的技能，包括：使用AI /机器学习方法，电磁模拟的计算光学器件（包括Lumerical FDTD和comsol），最先进的洁净室内的纳米制作（包括电子束光刻，物理蒸气沉积和两光子聚合3D打印），电形系统表征，感应性能的验证和高级数据分析。埃克塞特大学：埃克塞特物理学系在光学物理，光子设备开发和超材料方面具有广泛的专业知识。学生将拥有世界一流的研究设施，并基于超材料研究与创新中心（CMRI）：一个学术，工业和政府合作伙伴的社区，可利用从理论到应用的世界领先的研究卓越研究，并启用模拟，测量和基于基于Metamagatials和Metamagematialial的设备。
使用 LiDAR 数据得出的地形属性对城市地区数字土壤测绘的地貌进行分类：以德国柏林为例
摘要：本研究采用基于知识的模糊分类方法，通过分析从数字高程模型 (DEM) 获得的形态参数 (地形属性) 对城市地区可能的土壤地貌进行分类。以柏林市区为例，比较了两种不同分辨率的 DEM 在寻找地貌、土壤类型之间的特定关系以及这些 DEM 用于土壤制图的适用性方面的潜力。几乎所有的地形参数都是从高分辨率光探测和测距 (LiDAR)-DEM (1 m) 和先进星载热发射和反射辐射计 (ASTER)-DEM (30 m) 获得的，这些参数被用作对选定研究区域内地貌进行分类的阈值，总面积约为 39.40 km 2 。通过将地面点样本作为地面真实数据与分类结果进行比较，评估了两种分类的准确性。基于 LiDAR-DEM 的分类在将城市地区的地貌分类为地貌（子）类别方面表现出良好的效果。总体准确度为 93%，这说明该分类结果令人满意。而基于 ASTER-DEM 的分类准确度为 70%。基于 ASTER-DEM 的分类较为粗糙，需要与土壤形成因素直接相关的更多详细信息来提取地貌参数。在对地貌进行分类时，使用 LiDAR-DEM 分类的重要性尤为明显