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在火星上生成磁场
过去有自己的磁场，其小尺寸导致核心的能量损失，从而导致核心冷却和产生磁场的能力（3）。美国物理学家兼退休的首席科学家詹姆斯·劳尔·格林（James Lauer Green）提议在拉格朗日（Lagrange）1点（L1）（4）上产生磁场。Lagrange点是在空间中的sta tionary位置，在该空间中，在与更大的物体相关的旋转框架内，在小体上作用的引力作用在小体内。在他的学术论文中，绿色提议将人工磁层屏蔽放在L1上，以阻止太阳风，从而始终侵蚀火星大气（4）。他建议这样做可以使痕量气体的积累，从而逐渐形成火星上的微弱气氛。随着时间的流逝，温室气体的存在将有助于使大气变暖，从而使被困的水解冻，然后将其转化为水蒸气。此过程有可能补充火星海洋的大约七分之一（4）。我们的研究重点是通过使用太阳能帆，太阳能电池板和超级电管磁体来进一步发展这一想法，以保护火星免受太阳风的影响并使火星可居住（图1）。为了生成人造磁场，超导磁体提供了有希望的解决方案。它们经常用于医院，用于磁共振成像和诸如核磁共振光谱ETERS，融合反应堆和粒子加速器等科学仪器中（5）。在这些条件下，超导磁体的绕组具有零电阻。这些磁铁表现出降低的电阻和提高的效率，从而可以产生较大的磁场，并具有较低的能量消耗。超导磁体表现出零电阻，并且没有产生热量，从而使它们保持高电流强度（6）。维持零电阻的主要要求是将温度降低到极低的值，这是通过将电气棒网浸入液体氦气中来实现的（6）。为了最大程度地减少气体蒸发，将浓度浸入另一个装有液氮的露水容器中。即使CIR CUIT紧密关闭，提供给电路的电流也会持续到所需的时间。超导磁体非常适合在太空中使用，因为它们消耗的功率很少，并且超导体可以在当前的登角机构中运行，而后者比传统导体高得多（7）。要运输和部署这些磁铁，太阳帆可能是理想的解决方案。太阳帆利用太阳发出的光的压力推动了航天器。太阳能航行消除了燃料的需求，因为它们依靠光子进行运动（8）。为了向磁铁提供能量，可以使用太阳能电池板。当太阳照在太阳能电池板上时，来自太阳的能量
DTF-620 表格说明
PAL § 3102-e(1)(b) 下的新兴技术是指：1) 先进材料和加工技术，涉及开发、修改或改进一种或多种材料或方法，以生产具有改进性能特征或特殊功能属性的设备和结构，或激活、加速或以其他方式改变化学、生化或医学过程。此类技术包括但不限于以下内容：金属合金、金属基体和陶瓷复合材料、先进聚合物、薄膜、膜、超导体、电子和光子材料、生物活性材料、生物加工、基因工程、催化剂、废物减排和废物处理技术；2) 工程、生产和国防技术，涉及基于知识的控制系统和架构、先进的制造和设计流程、设备和工具，或推进、导航、制导、航海、航空和航天地面和机载系统、仪器和设备。此等技术包括但不限于下列各项：计算机辅助设计与工程、计算机集成制造、机器人与自动化设备、集成电路制造与测试设备、传感器、生物传感器、信号与图像处理、医疗与科学仪器、精密加工与成型、生物与遗传研究设备、环境分析、补救、控制与预防设备、国防指挥与控制设备、航空电子与控制装置、导弹与航天器推进装置、军用飞机、航天器以及监视、跟踪与防御预警系统；3）用于生产电子、光电子、机械设备和带有交互式媒体内容的电子发行产品的电子和光子器件及部件。此等技术包括但不限于下列各项：微处理器、逻辑芯片、存储芯片、激光器、印刷电路板技术、电致发光、液晶、等离子和真空荧光显示器、光纤、磁信息与光信息存储、光学仪器、透镜与滤波器、单工与双工数据库以及太阳能电池； 4）涉及先进计算机软件和硬件、可视化技术和人机界面技术的信息和通信技术、设备和系统。这些技术包括但不限于：操作和应用软件、人工智能、计算机建模和仿真、高级软件语言、神经网络、处理器架构、动画和全动态视频、图形硬件和软件、语音和光学字符识别、大容量信息存储和检索、数据压缩、宽带交换、多路复用、数字信号处理、和光谱技术；5）生物技术是涉及对生物体进行科学操作的技术，特别是在分子和亚分子遗传水平上，以生产有助于改善植物、动物和人类生活和健康的产品；以及与这些改进相关的科学研究、药理学、机械和计算应用和服务。此类应用和服务所包含的活动应包括但不限于替代 mRNA 剪接、DNA 序列扩增、抗原转换、生物增强、生物富集、生物修复、染色体步行、细胞遗传工程、DNA 诊断、指纹识别和
1 新闻稿 完成对 ... 100% 股权的收购
完成对德国公司 FMB Feinwerk- und Meßtechnik GmbH 100% 股权的收购 SAES Getters SpA . （SAES）今天宣布完成对 FMB Feinwerk- und Meßtechnik GmbH（FMB Berlin）100% 股权的收购，该公司至今仍由大股东 Uwe Schneck、小股东 Ingmar Lehmann 和 Jens Rekow 以及 Mardi Beteiligungs GmbH & Co. 公司全资拥有。之前由 FMB Berlin 拥有的英国子公司 FMB Oxford Limited（FMB Oxford）不在收购范围内，因为其业务对 SAES 来说不具有战略意义。FMB Berlin 总部位于柏林，自 1990 年以来一直活跃于同步加速器和粒子加速器组件和科学仪器领域，是综合性的国际参与者。此次收购旨在巩固 SAES 集团在先进科研市场的国际地位和领导地位，扩大欧洲和全球粒子加速器和同步加速器中使用的真空系统的供应。收购价格为 800 万欧元，由 SAES 使用自有资源以现金支付。如果交割日的债务金额超过预定义的阈值，则该价格可能会进行调整。FMB 的现金金额在交割日接近于零。FMB Berlin 在 2023 年实现的收入约为 1340 万欧元，EBITDA 利润率为 13%。截至 2023 年 12 月 31 日，该公司的净资产为 480 万欧元。该公司目前拥有约 60 名员工。SAES 集团 SAES Getters SpA 公司是吸气剂技术开发的先驱，连同其子公司在需要高真空条件的各种科学和工业应用领域处于世界领先地位。在 80 多年的经营中，集团的吸气剂解决方案一直支持信息显示和灯具行业、复杂的高真空系统和真空隔热领域的技术创新，支持从大型真空功率管到微型设备（如硅基微电子和微机械系统 (MEMS)）等技术的创新。自 2004 年以来，SAES 集团利用其在特殊冶金和材料科学方面的核心竞争力，将业务扩展到先进材料市场，特别是形状记忆合金市场，这种材料具有超弹性，并且在热处理时具有预定义形状的特性。这些特殊合金目前主要应用于生物医学领域，也非常适合实现工业领域（家庭自动化、白色家电行业、消费电子产品、医疗保健、汽车和奢侈品行业）的执行器设备。最近，SAES 通过开发将吸气材料集成到聚合物基质中的技术平台扩大了业务范围。这些产品最初是为 OLED 显示器开发的，目前用于新的应用领域，其中最重要的是光电子、先进光子学、电信（5G）和移动电话。SAES 还为消费电子市场提供功能性声学复合材料，并且正在验证从两个主要技术平台开发的新型功能材料：特殊沸石和微胶囊。这些新开发成果可以应用于从化妆品到油漆和涂料领域以及天然聚合物的各个领域。在最新的应用中，先进包装具有重要的战略意义，SAES 正在为食品可持续包装提供一系列新产品，并与可回收和可堆肥的解决方案展开竞争。
AI在Space NASA
NASA利用人工智能（AI）来支持其任务和研究项目，分析数据，开发航天器和飞机的自主系统，以及自动化项目审查等任务。AI工具已被美国国家航空航天局（NASA）使用了数十年，利用机器学习来对大型数据集进行分类，预测和识别模式。这些工具使代理商能够简化决策，节省资源并更有效地利用其劳动力。例如，Pixl是持久漫游者上的X射线光谱仪，它采用自适应采样AI来检查火星上的岩石，从而精确地扫描了甚至小靶标，例如盐晶粒。NASA副管理人Pam Melroy强调，AI是一种强大的工具，称其已被用来安全有效地支持任务。 该机构继续开发和利用AI工具用于各种应用程序，包括检测异常，预测事件以及分析数据以揭示趋势和模式。 NASA希望领导人工智能开发国家安全，经济和社会NASA的AI工具可以快速扫描新陨石坑的图像，而在2020年，科学家证实，在AI将其确定为潜在地点之后，使用Hirise的新火山口使用。 该技术还用于分析大型数据集以识别需要注意的不同特征，用于异常检测或更改检测。 此过程已应用于各种NASA任务，例如预测藻类开花，飓风强度，珊瑚健康和追踪野火。 例如，拟议的欧罗巴陆地任务可以使用这些算法在Jovian Moon上寻找生活。NASA副管理人Pam Melroy强调，AI是一种强大的工具，称其已被用来安全有效地支持任务。该机构继续开发和利用AI工具用于各种应用程序，包括检测异常，预测事件以及分析数据以揭示趋势和模式。NASA希望领导人工智能开发国家安全，经济和社会NASA的AI工具可以快速扫描新陨石坑的图像，而在2020年，科学家证实，在AI将其确定为潜在地点之后，使用Hirise的新火山口使用。该技术还用于分析大型数据集以识别需要注意的不同特征，用于异常检测或更改检测。此过程已应用于各种NASA任务，例如预测藻类开花，飓风强度，珊瑚健康和追踪野火。例如，拟议的欧罗巴陆地任务可以使用这些算法在Jovian Moon上寻找生活。一组人员和承包商开发了新的算法，这些算法使空间工具可以更有效地处理数据，从而使他们能够快速自主地向地面上的科学家提供关键信息，以自主确定哪种地球现象最重要。目标是自动应对火山喷发，洪水或有害藻类的事件，改善观察结果和人类安全。开发AI驱动的空间探索工具对我们对宇宙的理解具有重要意义。chien是该领域的先驱，使用国际空间站（ISS）上的高级计算机制定了原型算法。他在各种处理器上测试了这些算法，包括嵌入式商用商业算法，例如Snapdragon 855和Myriad X，以及传统的航天器处理器PPC-750和Sabertooth。结果表明，这些嵌入式处理器适用于空间遥感，从而更容易将AI集成到新的任务中。通过处理板上的数据，Chien的算法阻止重要信息埋在较大的传输中。这项技术不仅在观察其他行星的仪器中都具有潜在的应用程序。团队还正在测试神经网络模型以解释火星卫星图像，这可以使卫星能够检测出新的冲击力，这是陨石的证据。“我们的漫游者的数据不仅将被传输回地球，而且还用来告知关于流动站可以安全探索的决定，” JPL数据科学家Emily Dunkel说。流动站可能会与神经网络结合使用这些强大的处理器来确定安全驾驶路线。团队使用Cognisat框架在无数X上部署模型，简化了板载深度学习模型的开发，并为NASA的太空任务铺平了道路。根据Ubotica高级工程师LéonieBuckley的说法，这种进步表明，硬件和软件系统已准备好进行太空探索。随着气候变化改变我们的星球，像Chien这样的系统使科学仪器能够与他们观察到的地球系统一样动态。现在正在将计算技术的快速进步纳入NASA任务中，反映了智能手机等个人设备中可用的巨大功能。