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World File Search System科学仪器
波兰航天工业协会会员名录
SpacePL 目前涵盖波兰航天领域最重要的实体，这些实体是欧洲航天局 (ESA) 和欧洲航天领域主要公司的公认供应商。SpacePL 成员的主要成就包括：作为解决方案提供商参与超过 95 个不同的太空任务，例如 BRITE 卫星、STAR VIBE、Intuition-1 和 EagleEye 卫星，创建和维护 CreoDIAS 数据云，向 PIAST 卫星交付光学仪器，为 JUICE、ATHENA、InSight、Rosetta 和 Proba-3 等任务提供科学仪器，建造卫星平台，成功发射亚轨道火箭*，并组织欧洲漫游者挑战赛。一个重要方面是成员参与建立用于跟踪近地轨道物体的全球观测站系统，旨在建立太空态势感知 (SST)。
美国宇航局的分布式活动档案中心管理
50 多年来，NASA 一直将卫星和其他科学仪器发射到太空，以观察地球并收集有关气候、天气和地震、干旱、洪水和野火等自然现象的数据。NASA 地球科学任务生成的数据存储在 12 个分布式活动存档中心 (DAAC) 中。DAAC 位于 NASA 中心、大学和其他联邦机构，负责处理、存档和分发数据。在未来 6 年内，当多个高数据量任务（例如 NASA-印度空间研究组织合成孔径雷达 (NISAR) 和地表水和海洋地形 (SWOT)）上线时，NASA 需要存档的地球观测数据量预计将从 32 PB 增加到 247 PB（1 PB 的存储量相当于 150 万张 CD-ROM 光盘）。
自由电子激光器的贝叶斯优化
直线加速器相干光源 X 射线自由电子激光器是一种复杂的科学仪器，每天会多次更改配置，因此需要快速调整策略来减少连续实验的设置时间。为此，我们采用贝叶斯方法通过控制四极磁铁组来最大化 X 射线激光脉冲能量。高斯过程模型为机器响应提供了相对于控制参数的概率预测，从而在寻找全局最优时实现了探索和利用的平衡。我们表明，可以从存档的扫描中学习模型参数，并且可以从光束传输中提取设备之间的相关性。结果是一个样本高效的优化程序，结合了历史数据和加速器物理知识，大大优于现有的优化器。
冬季2024年宝石学
仿生学已经成为一个越来越多的技术领域，这是由于需要更先进的分析方法和仪器来测试宝石材料（图1）。这种转变反映了宝石识别的不断发展的挑战，这一趋势已在主要的宝石学期刊中得到了很好的证明。本期《宝石与宝石》的特刊将调查GIA实验室演说家当前使用的测试工具，审查其应用，局限性以及每种技术提供的重要信息。将讨论其用于宝石测试的方面。请注意，将不包括专门为GIA钻石质量分级系统或其他实验室活动开发的设备。本文通过简要研究了科学仪器在Gemol Ogy中的引入和作用来应对市场的识别挑战，从而打开了2024年冬季版。
CV -HAPOSAN_JAN25.pdf- TOBIAS HAPOSAN个人页面
•对X射线应用的机械化合物合成的铜卤化物钙钛矿（CHP）的闪烁特性和陷阱状态研究的构想研究。表征技术的分析包括光致发光/UV-VIS，辐射发光，热发光和脉冲高度光谱（pHS） - 闪烁衰减。•通过溴掺杂和降低尺寸降低，提高了CHP上的闪烁参数和性能的工作，实现了增强的快速衰减组件（短〜9.3 ns，43％，43％，43％）和可调陷阱深度，用于闪烁应用。•在湿实验室，科学仪器维护和监督（拉曼光谱）和消耗品监控上进行了进一步的工作。•进行了网站创建组信息（apcresearch.org），并在组网站（Management.apcresearch.org/resources/h）上管理了专有技术/SOP文档。
ESPI Insights
7月1日，ESA的Euclid Mission是Euclid Space望远镜，由Cape Canaveral的SpaceX上发射了SpaceX上的SpaceX。发布后，ESA Mission Control进行了轨迹校正操作，以指导Euclid到Lagrange Point 2，加入ESA的Gaia望远镜和NASA/ESA/CSA/CSA James Webb Space望远镜（JWST）。$ 1.4B的欧几里得深空探索/天体物理学任务旨在研究大约的黑能和物质。6年。欧几里得联盟贡献了两种科学仪器（1）可见的波长摄像头（VIS）和（2）近红外光谱仪和光度计（NISP），而NASA为NISP提供了检测器。在与发射车发射和分离之后，ESA的欧洲太空运营中心（ESOC）证实，它通过澳大利亚的新诺西亚地面站从欧几里得收到了信号。
DE-FOA-0003458 NOFO 类型 - 能源部科学办公室
I.基本信息 美国能源部 (DOE) 科学办公室 (SC) 执行摘要 DOE 核物理 (NP) SC 项目特此宣布其有意接收针对人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 的研发 (R&D) 申请，用于自主优化和控制与当前或下一代 NP 加速器设施和科学仪器相关的加速器和探测器，以及应用 AI/ML 推进核物理计算的应用。当前和计划中的 NP 设施和科学仪器在理论、模拟、控制、数据采集和数据分析方面面临各种技术挑战。AI 方法和技术有望解决这些挑战并缩短实验和计算发现的时间表。此 NOFO 的方法是支持 AI/ML 在 NP 所有研究领域的开发和应用，以扩大和加速科学范围和发现。机遇包括利用 AI 应对自主控制方面的挑战、提高加速器和科学仪器的运行效率、为未来对撞机实现数字孪生、从大型复杂数据集中高效提取关键信息以及实现数据驱动的新物理发现。主要研究领域可能包括： • 从大型复杂数据集中高效提取关键和战略信息： • 为未来对撞机开发和实施数字孪生； • 努力应对自主控制和实验的挑战， • 提高加速器和科学仪器的运行效率， • 部署 AI 以减少大型和/或复杂的实验数据， • 开发软件以实现数据驱动的新物理发现 上面列出的每个研究领域的描述可参见第 III 节（补充信息）。此 NOFO（第 IX 节）需要意向书 (LOI)。此 NOFO（第 IX 节）接受新申请和续签申请。所有类型的国内申请人均有资格申请，但第 II.A 节中概述的例外情况除外。DOE/NNSA 国家实验室有资格根据本 NOFO 提交申请，并可根据其他组织的申请（第 II 节）被提议为次级接受者。
火星 2020 任务的最终环境影响声明
本 FEIS 旨在协助有关计划于 2020 年发射的火星 2020 任务的拟议行动和替代方案（包括无行动替代方案）的决策过程。本 FEIS 提供与实施拟议的火星 2020 任务的潜在环境影响相关的信息，该任务将采用新的科学仪器，以便在原地寻找过去生命的迹象，选择并存储一套可返回的样本，并展示未来机器人和人类探索火星的技术。美国宇航局提议的火星 2020 任务将使用为火星科学实验室 (MSL) 探测器好奇号开发的成熟设计和技术，该探测器于 2012 年 8 月抵达火星。根据拟议的行动，火星 2020 探测器将由多任务放射性同位素热电发电机 (MMRTG) 提供动力。NASA 将根据过去和当前任务的数据选择一个具有科学重要性的着陆点。