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使用来自地面激光器的单个多 kJ 脉冲烧蚀避免低地球轨道上的空间碎片发生碰撞 Stefan Scharring、Gerd Wagn
通过地面激光器发出的单个多 kJ 脉冲避免低地球轨道上的空间碎片发生烧蚀碰撞 Stefan Scharring、Gerd Wagner、Jürgen Kästel、Wolfgang Riede、Jochen Speiser 德国航空航天中心 (DLR)，技术物理研究所，Pfaffenwaldring 38-40，70569 斯图加特，德国 摘要 我们对一个概念性想法进行了分析，即从地面激光站发射的单个高能激光脉冲是否可能导致碎片物体表面的物质烧蚀，从而产生后坐力，从而产生足够高的速度变化，以避免空间碎片碰撞。在我们的模拟中，我们评估了大气限制的影响，例如由于气溶胶消光导致的激光功率损失以及由于大气湍流导致的激光束增宽和指向抖动。为了补偿湍流，探索了自适应光学系统在合适发射器配置和激光导星组合方面的使用。根据 ESA DISCOS 目录，使用具有简化几何形状的虚拟目标来研究激光与火箭体、任务相关物体和非活动有效载荷之间的相互作用。此外，NASA 标准破碎模型可作为碰撞和爆炸碎片的参考，这些碎片在低地球轨道上产生了 9101 个碎片目标。对于这些物体，使用基于光线追踪的代码对激光烧蚀后坐力进行了研究，同时考虑了未知的目标方向以及残余激光指向误差，这些误差构成了整个 5 个维度（3 个旋转，2 个平移）的随机性来源，这些随机性来源采用蒙特卡罗方法解决。根据特定碎片物体平均高度的计算激光通量分布计算激光动量耦合。作为计算激光与物质相互作用的输入，使用了铝、铜和钢作为代表性空间碎片材料的辐照实验数据。从照射仰角、轨道位移、动量转移不确定性、成功概率、碎片材料以及碎片尺寸、质量和启动激光烧蚀过程所需的最小能量密度等方面讨论了激光赋予动量的模拟结果。1.引言由于空间碎片的数量不断增加，且难以进行轨道改造，近年来提出了几种基于激光的空间碎片远程动量转移 (MT) 概念[1][2]。特别是，由于连续发射 (CW) 激光器的商业化应用，其平均输出功率超过 10 kW 级，通过光子压力进行 MT 似乎变得可行。为了避免空间碎片碰撞，模拟已经表明，在多次激光站过境期间，通过目标照射可以实现几毫米/秒的足够高的速度增量 [1]。最近，在 LARAMOTIONS（激光测距和动量传递系统演化研究）研究中，研究了用于碎片跟踪和避免碰撞的相应激光站网络的可行性和估计性能。这项研究是由我们研究所领导的一个财团为欧洲航天局 (ESA) 开展的概念分析。[3] 概述了研究结果，[4] 列出了使用光子压力进行轨道碰撞避免的详细天体动力学可行性研究，而 [5] 显示了所采用的激光站网络的详细结果。激光烧蚀的动量耦合比光子压力的耦合高出 3 到 5 个数量级 [6]。因此，烧蚀通常被认为是在多次高能激光站过境期间通过降低近地点清除激光碎片的合适机制。然而，最近在真空中对几厘米大小的物体进行的跌落实验表明，激光烧蚀动量转移在避免空间碎片碰撞方面具有巨大的潜力，证明单个激光脉冲就可能使小的空间碎片状物体产生几十 ⁄ 的速度变化∆ [7]。
用于空间领域感知应用的加速 AI 驱动大气预测 丹尼·费尔顿 诺斯罗普·格鲁曼公司 玛丽·艾伦·克拉多克、希瑟·凯利、兰德尔·J·阿利斯、埃里克·佩奇、杜安·阿普林 诺斯罗普·格鲁曼公司 摘要 太空激光和监视应用经常受到大气效应的影响。气溶胶、云和光学湍流引起的大气衰减和扭曲会产生有害影响，从而对任务结果产生负面影响。2019 年 AMOS 会议上简要介绍的一篇论文介绍了 2017 年在哈莱阿卡拉峰安装的地面仪器。这些仪器仍在积极收集数据，它们正在提供前所未有的空间环境实时表征，包括精确的大气传输损耗。虽然实时测量是理解和表征空间环境的第一步，但仅靠它们是不够的。为了优化任务规划，许多应用都需要对空间环境进行准确的短期大气预测。虽然大气预报并不是什么新鲜事，但最近随着 21 世纪人工智能 (AI) 技术的应用，大气预报的技能得到了极大提升。这些技术是高性能计算 (HPC) 和深度学习 (DL) 的结合。本演讲的主题是使用来自地面大气收集系统的 TB 级数据训练预测模型，并使用图形处理单元 (GPU) 加速其训练和推理的能力。本研究侧重于预测的三个时间尺度。这些时间尺度包括短期（0 到 60 分钟）、中期（1 小时到 3 小时）和长期（3 到 48 小时）。这些时间尺度代表激光和/或监视应用和任务的各种决策点。在短期预测情况下，多种 DL 技术应用于从光学地面站 (OGS) 收集的本地数据。这些 DL 技术包括使用 U-Net 卷积神经网络和多层感知器 (MLP) 和随机森林 (RF) 模型的集合。 MLP 用于从激光云高仪和红外云成像仪 (ICI) 等仪器收集的点数据。对于中间时间尺度，卷积长短期记忆 (LSTM) 网络和 U-Net 均使用来自 NOAA 地球静止卫星云图集合的图像进行训练。最后，组合 U-Net 和自动编码器神经网络用于训练由 HPC 数值天气预报 (NWP) 模型模拟的大气预测器以进行长期预测。NWP 会产生许多 TB 的数据，因此，使用这些神经网络是优化其预测能力的理想选择。本研究利用了多种 HPC 资源。其中包括由四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 组成的内部 GPU 节点以及毛伊高性能计算中心 (MHPCC) 的资源。结果表明，在几乎所有情况下，这些预测技术都优于持久性，而且偏差很小。使用 HPC 和 DL 推理实时进行预测的能力是未来的重点，将在会议上报告。1. 简介大气衰减和失真降低了太空激光和监视应用的功效。特别是，云层可以部分或完全遮挡目标，并阻止或要求降低光通信系统的数据速率。但是，通过准确表征和预测大气影响，可以减轻许多负面影响。本研究的目的是开发和完善一种最先进的大气预测系统，该系统可生成高分辨率的大气衰减预测，以支持太空激光和监视应用的决策辅助。为了实现这一目标，HPC 和 AI 的进步与数 TB 的高分辨率地面和太空大气数据集合相结合。多种 HPC 资源用于处理本研究所需的地面和卫星数据，并使用四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 加速 AI 预测技术的训练和推理。该技术用于进行多时间尺度大气预测：1 小时预测、2 小时以上预测和 48 小时预测。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。
用于空间领域感知应用的加速 AI 驱动大气预测 丹尼·费尔顿 诺斯罗普·格鲁曼公司 玛丽·艾伦·克拉多克、希瑟·凯利、兰德尔·J·阿利斯、埃里克·佩奇、杜安·阿普林 诺斯罗普·格鲁曼公司 摘要 太空激光和监视应用经常受到大气效应的影响。气溶胶、云和光学湍流引起的大气衰减和扭曲会产生有害影响，从而对任务结果产生负面影响。2019 年 AMOS 会议上简要介绍的一篇论文介绍了 2017 年在哈莱阿卡拉峰安装的地面仪器。这些仪器仍在积极收集数据，它们正在提供前所未有的空间环境实时表征，包括精确的大气传输损耗。虽然实时测量是理解和表征空间环境的第一步，但仅靠它们是不够的。为了优化任务规划，许多应用都需要对空间环境进行准确的短期大气预测。虽然大气预报并不是什么新鲜事，但最近随着 21 世纪人工智能 (AI) 技术的应用，大气预报的技能得到了极大提升。这些技术是高性能计算 (HPC) 和深度学习 (DL) 的结合。本演讲的主题是使用来自地面大气收集系统的 TB 级数据训练预测模型，并使用图形处理单元 (GPU) 加速其训练和推理的能力。本研究侧重于预测的三个时间尺度。这些时间尺度包括短期（0 到 60 分钟）、中期（1 小时到 3 小时）和长期（3 到 48 小时）。这些时间尺度代表激光和/或监视应用和任务的各种决策点。在短期预测情况下，多种 DL 技术应用于从光学地面站 (OGS) 收集的本地数据。这些 DL 技术包括使用 U-Net 卷积神经网络和多层感知器 (MLP) 和随机森林 (RF) 模型的集合。 MLP 用于从激光云高仪和红外云成像仪 (ICI) 等仪器收集的点数据。对于中间时间尺度，卷积长短期记忆 (LSTM) 网络和 U-Net 均使用来自 NOAA 地球静止卫星云图集合的图像进行训练。最后，组合 U-Net 和自动编码器神经网络用于训练由 HPC 数值天气预报 (NWP) 模型模拟的大气预测器以进行长期预测。NWP 会产生许多 TB 的数据，因此，使用这些神经网络是优化其预测能力的理想选择。本研究利用了多种 HPC 资源。其中包括由四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 组成的内部 GPU 节点以及毛伊高性能计算中心 (MHPCC) 的资源。结果表明，在几乎所有情况下，这些预测技术都优于持久性，而且偏差很小。使用 HPC 和 DL 推理实时进行预测的能力是未来的重点，将在会议上报告。1. 简介大气衰减和失真降低了太空激光和监视应用的功效。特别是，云层可以部分或完全遮挡目标，并阻止或要求降低光通信系统的数据速率。但是，通过准确表征和预测大气影响，可以减轻许多负面影响。本研究的目的是开发和完善一种最先进的大气预测系统，该系统可生成高分辨率的大气衰减预测，以支持太空激光和监视应用的决策辅助。为了实现这一目标，HPC 和 AI 的进步与数 TB 的高分辨率地面和太空大气数据集合相结合。多种 HPC 资源用于处理本研究所需的地面和卫星数据，并使用四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 加速 AI 预测技术的训练和推理。该技术用于进行多时间尺度大气预测：1 小时预测、2 小时以上预测和 48 小时预测。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。
人工智能和机器学习可以用来加速可持续化学和工程吗？
以催化发展为例。一个多世纪以来，研究人员主要依靠爱迪生式的反复试验方法或经验证据来设计催化剂和反应系统，但这些工作非常耗时，而且结果也参差不齐。许多因素都会影响催化剂的性能，包括操作条件、催化剂的元素组成（金属、载体和杂质）、催化剂的形态（相、孔隙率、表面积、电导率等）以及反应器配置和操作。由于变量组合数量庞大，研究人员通过传统的反复试验方法取得重大进展非常困难且耗时。利用最先进的人工智能技术对于可持续化学和催化研究人员挖掘、组织和利用与反应创新相关的大量数据源（例如温度、压力、溶剂、金属、载体、分子组成和反应器配置）至关重要。
策略电子商务企业家用来实现和维持可持续性的前5年以外的运营
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通过定期驱动交换相互作用来保护量子点自旋链中的量子信息
最近的研究通过周期性地驱动门定义量子点阵列中的最近邻交换相互作用，展示了量子自旋链中离散时间晶体物理的新途径 [H. Qiao 等人，Nat. Commun. 12，2142 (2021)]。在这里，我们对 GaAs 量子点小阵列中交换驱动的 Floquet 物理进行了详细分析，包括相图和其他诊断。我们还表明，新兴的时间晶体行为有利于多自旋态的保护和操纵。对于 GaAs 中典型的核自旋噪声水平，驱动和相互作用的结合将纠缠态的相干时间增加了几个数量级。对于其他量子点系统（例如 Si），也可以获得类似的结果。我们进一步展示了如何在单重态-三重态量子比特之间构建具有高保真度的时间晶体启发的 CZ 门。这些结果表明，周期性驱动交换耦合可以增强量子点自旋系统在量子信息应用中的性能。
通过在发射车设计和生产中最大化3D打印的利用来打开空间访问
航空航天行业以开发和采用尖端技术来应对设计轻型高性能车辆所涉及的挑战而闻名。很明显，基于设计的技术有助于以其速度和有效载荷能力推动航空航天车辆的设计，但在许多情况下，制造业的进步使这些不断发展的设计得以生产。新空间行业的经济力量正在使公司不仅考虑工程产品的未来，而且还要考虑优化制造过程本身的方法，以由更广泛的机器组成，其固定工具较少，可以随着明天的生产需求而发展。从1981年的成立开始，与传统的“减法制造”相比，加性制造（通常称为3D打印）提供了新的可能性，它通过启用按需制造，解锁新的设计功能并以无与伦比的速度允许迭代。虽然3D打印机的设计在控制印刷运动，可打印材料属性和机器可靠性方面受到限制，但随着公司通过扩大可打印材料的数量和类型，打印材料的数量和类型，并提高印刷功能，印刷功能，印刷信封音量和印刷速度，每年都会带来新的打印技术突破。由于价格下降和易用性的提高，随着越来越多的组织可以使用该技术，3D打印变得更加普遍。在大学环境中，3D打印提供
搬迁沙田污水处理厂往岩洞的实时大数据人工智能环境影响评估 (AIEIA) 执行摘要 搬迁沙田污水处理厂往岩洞（本项目）的环境影响评估中，位于沙田马场和周边河道的彭福公园鹭鸟林被列为环境指标之一。目前，香港对鸟类生态栖息地的监测主要以人为观察为主，而人为观察的时间间隔有限。由于繁殖季节环境变化微妙，人为不易分辨鸟类行为的细微变化。渠务署藉此机会与香港科技大学合作，通过在项目下对彭福公园鹭鸟林进行先导观察，探索将最先进的绿色人工智能 (AI) 技术融入环境监测。观察是明智行动的第一步。完整的阵列数据收集系统 (ADCS) 和实时数据提取管道架构经过全面设计，可实现模块化，并可成功部署在各种结构中，确保在所有环境中可靠运行。ADCS 具有多种优势，可满足户外环境长期监测的需求：(i) 自动连续录制；(ii) 高分辨率视频；(iii) 高帧率视频；(iv) 巨大的本地数据存储；(v) 保护恶劣环境（例如极端天气条件）。采用一种新的视频压缩标准高效视频编码 (H.265) 来处理、存储和传输高分辨率视频，同时保持视频质量。在户外环境中实现数据采集自动化之后，实施了 AI 算法，以从长达数月的数据中检测鸟类。本研究重点是检测大白鹭和小白鹭，即研究地点的主要鸟类。AI 算法开发的主要挑战是缺乏香港鸟类的标记数据集。为了解决这个问题，我们利用 3D 建模制作了大白鹭和小白鹭的合成鸟类数据集。在虚拟图像的开发过程中，我们应用了姿势和身体大小等显著特征的大量变化，这反过来又迫使模型专注于专家用来区分鸟类物种的细粒度鸟类特征，例如颈部和头部。经过训练的 AI 模型能够在不同背景下以高预测分数区分和定位鸟类物种，平均准确率达到 87.65%。我们的人工智能 ADCS 解决方案比传统的人工观察具有多种潜在优势，能够在不同的天气条件下为不同物种的鸟类计数、行为研究、空间偏好以及种间和种内相互作用提供密集的表面。这项研究的结果和发现有利于未来规划环境监测工作以及项目下的工作阶段，以尽量减少对彭福公园鹭鸟林的潜在环境影响。
搬迁沙田污水处理厂往岩洞的实时大数据人工智能环境影响评估 (AIEIA) 执行摘要 搬迁沙田污水处理厂往岩洞（本项目）的环境影响评估中，位于沙田马场和周边河道的彭福公园鹭鸟林被列为环境指标之一。目前，香港对鸟类生态栖息地的监测主要以人为观察为主，而人为观察的时间间隔有限。由于繁殖季节环境变化微妙，人为不易分辨鸟类行为的细微变化。渠务署藉此机会与香港科技大学合作，通过在项目下对彭福公园鹭鸟林进行先导观察，探索将最先进的绿色人工智能 (AI) 技术融入环境监测。观察是明智行动的第一步。完整的阵列数据收集系统 (ADCS) 和实时数据提取管道架构经过全面设计，可实现模块化，并可成功部署在各种结构中，确保在所有环境中可靠运行。ADCS 具有多种优势，可满足户外环境长期监测的需求：(i) 自动连续录制；(ii) 高分辨率视频；(iii) 高帧率视频；(iv) 巨大的本地数据存储；(v) 保护恶劣环境（例如极端天气条件）。采用一种新的视频压缩标准高效视频编码 (H.265) 来处理、存储和传输高分辨率视频，同时保持视频质量。在户外环境中实现数据采集自动化之后，实施了 AI 算法，以从长达数月的数据中检测鸟类。本研究重点是检测大白鹭和小白鹭，即研究地点的主要鸟类。AI 算法开发的主要挑战是缺乏香港鸟类的标记数据集。为了解决这个问题，我们利用 3D 建模制作了大白鹭和小白鹭的合成鸟类数据集。在虚拟图像的开发过程中，我们应用了姿势和身体大小等显著特征的大量变化，这反过来又迫使模型专注于专家用来区分鸟类物种的细粒度鸟类特征，例如颈部和头部。经过训练的 AI 模型能够在不同背景下以高预测分数区分和定位鸟类物种，平均准确率达到 87.65%。我们的人工智能 ADCS 解决方案比传统的人工观察具有多种潜在优势，能够在不同的天气条件下为不同物种的鸟类计数、行为研究、空间偏好以及种间和种内相互作用提供密集的表面。这项研究的结果和发现有利于未来规划环境监测工作以及项目下的工作阶段，以尽量减少对彭福公园鹭鸟林的潜在环境影响。
基因组学工具在小麦育种中的应用来获得耐用的锈蚀
小麦是全球大多数人群的饮食蛋白质和卡路里的重要来源。它是世界上最大的谷物之一，占地215 m公顷。在全球范围内生产小麦的生产受到生物胁迫（例如害虫和疾病）的挑战。在经济重要性的50种小麦疾病中，三种生锈疾病是大多数小麦生产环境中最明显的产量损失的三种疾病。在严重的流行病下，它们可能导致粮食不安全威胁，因为新种族的新种族，人口动态的转变及其毒力模式，从而使小麦育种计划中的几个有效的抗药性基因易受伤害。这强调了从各种来源识别，表征和部署有效的抗锈基基因的必要性，这些基因和未来的小麦品种。遗传抗性的使用已被标记为环保，并遏制了锈病病原体的进一步演变。在小麦系中包括主要基因和小基因在内的多种生锈基因的部署可以增强抗性的耐用性，从而降低病原体的进化。下一代测序（NGS）平台和相关的生物信息学工具的进步已彻底改变了小麦基因组学。小麦基因组的序列比对是最重要的地标，它将使基因组学能够鉴定基因组选择（GS）研究中的标记相关，候选基因和增强的育种值。高吞吐量基因分型平台已经证明了它们在遗传多样性的估计，高密度遗传图的构建，解剖多基因性状以及通过GWAS（全基因组全基因组关联研究）和QTL映射以及R基因的隔离中更好地理解其相互作用。在小麦育种计划中，育种者的友好KASP分析的应用加快了精英管线中生锈等位基因/基因的识别和金字化。本评论涵盖了锈病病原体和当代小麦品种的进化趋势，以及它们如何
强制披露语言除非另有说明为可选，否则提交所要求的信息是必需的。除非提供所有要求的信息，否则消费者事务部 (Department) 的安全和调查服务局 (BSIS) 将无法处理您的警报公司运营商合格经理证书续期申请。根据《信息实践法》，BSIS 负责维护此申请中的信息。您有权查看 BSIS 或部门保存的关于您的记录，除非这些记录根据《民法典》第 1798.40 节免于披露。您已完成的申请将成为 BSIS 的财产，并将由授权人员用来确定您是否有资格获得执照、注册或许可证。根据法律允许，您的申请中的信息可能会被转移到其他政府或执法机构。
强制披露语言除非另有说明为可选，否则提交所要求的信息是必需的。除非提供所有要求的信息，否则消费者事务部 (Department) 的安全和调查服务局 (BSIS) 将无法处理您的警报公司运营商合格经理证书续期申请。根据《信息实践法》，BSIS 负责维护此申请中的信息。您有权查看 BSIS 或部门保存的关于您的记录，除非这些记录根据《民法典》第 1798.40 节免于披露。您已完成的申请将成为 BSIS 的财产，并将由授权人员用来确定您是否有资格获得执照、注册或许可证。根据法律允许，您的申请中的信息可能会被转移到其他政府或执法机构。
允许分布式发电通过应用来提高电力系统稳定性
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