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World File Search System空间环境
Hakim Benkirane先生的偏差通知Quentin Blampey先生
肿瘤学中的精确药物旨在根据患者肿瘤的独特遗传和分子特征来个性化治疗，以提高治疗效率或最小化副作用。随着技术进步产生越来越精确的肿瘤微环境数据，该数据的复杂性也会增加。尤其是空间数据 - 最近且有前途的OMS数据类型 - 为细胞的分辨率提供了分子信息，同时将细胞在组织内的空间环境保留。为了充分利用这种财富和这种复杂性，深度学习是一种能够超过传统方法的局限性的方法。本手稿详细介绍了旨在改善单细胞和空间数据复杂系统的新深度学习和计算方法的开发。描述了三个工具：（i）SCYAN，用于细胞仪中细胞类型的注释，（ii）SOPA，一种一般的空间数据预处理管道，以及（iii）Novae，是空间数据的基础模型。这些方法适用于几个精确的医学项目，加深了我们对癌症生物学的理解，并促进了新生物标志物的发现以及确定潜在的精密医学股份目标。
Manuela TEMMER – 简历
- 自 2020 年起担任 SCOSTEP 和 SCOSTEP/PRESTO 的奥地利代表 - 自 2019 年起担任格拉茨大学 COSPAR PSW 代表 - 自 2018 年起担任国际期刊《太阳物理学》编委会成员 - 自 2017 年起负责 e-CALLISTO 广播电台 AUSTRIA-UNIGRAZ 的维护 - 自 2015 年起担任 EGU-ST 科学官员和联络官 - 自 2015 年起担任国际空间环境服务 (ISES) 国家联系人 - 2024 年担任 ISSI 论坛成员“迈向建立欧洲太阳物理学共同体” - 2019-2024 年担任国际空间天气倡议 (ISWI) 国家协调员 - 2021-2023 年担任 ESA 太阳系和探索工作组成员 - 2019-2023 年担任 H2 星团日球层变异性的 iSWAT 主持人 (iswat-cospar.org) - 2017-2022 年担任联合国空间天气专家组 - 2012-2021 年 《地球物理学年鉴》（太阳和日球物理学）专题编辑 - 2015 年 科英布拉太阳物理会议 ASPCS 2015，第 504 卷编辑
分析声悬浮对微重力环境对早期斑马鱼胚胎发展的影响
，但执行也很昂贵。因此，为模拟微重力并创建无容器和非接触空间环境的实验环境是一个紧迫的问题。声学驻波场（ASWF）悬浮的一种解决方案：1 - 4但是，在使用这样的ASWF创建所需的悬浮时，几乎没有关于该空间环境中生物安全关键问题评估的关键问题的报道。鉴于其在其他批准中看到的成功，例如材料制备，声音悬浮（AL）技术显示出在生命科学和生物学中应用的巨大潜力。5利用其非接触式和允许材料运输的特征，6-13该技术可以提供一个无壁，非接触式平台，以允许组装小零件，而不会从容器墙或样品持有人那里进行负面影响。已成功地执行了这种方法的实际应用，例如在药物载荷，诊断和人工启用中。14 - 16 Al Technology在据报道，在生物学研究中，还采用了包括鼠类胚胎干细胞，血细胞和小动物在内的活细胞，包括鼠类胚胎干细胞，血细胞和小动物。但是，迄今为止，关于
MakerSat-1 在轨聚合物降解结果
MakerSat-1 是一颗 1U 立方体卫星，是西北拿撒勒大学 (NNU) 和 Made In Space (MIS) 的一项概念验证任务。它展示了国际空间站 (ISS) 上立方体卫星的微重力增材制造。它是第一颗专门设计为 3D 打印且在微重力下轻松组装的卫星。其结构框架于 2017 年 8 月在 ISS AMF 打印机上 3D 打印而成。2019 年末，MakerSat-1 被装载到 SEOPS Hypergiant Slingshot 部署器中，然后于 2019 年 12 月 5 日搭乘 SpaceX CRS-19 Dragon 发射到国际空间站。2020 年 1 月 31 日，该部署器安装在 Cygnus NG-12 航天器的舱门上，从国际空间站出发，升至 300 英里高的轨道。 2020 年 2 月 1 日，MakerSat-1 和其他立方体卫星从 Slingshot 发射升空并进入轨道。在部署后的四个月内，MakerSat-1 一直在研究 3D 打印聚合物样品在轨道空间环境中的耐久性。本文报告了这些科学数据的结果。
黑国经济发展需求评估（EDNA）2022
2.1。整个黑国的广泛经济和空间环境由最新的国家和地方战略文件定义。其中包括黑国战略经济计划（9月1日），黑人国家经济复苏招股说明书，2030年的黑人乡村经济2，2011- 2026年的核心战略3，《黑色国家计划2039 4》 4（由四个黑人乡村权威（BCAS）制备的联合地方计划（BCAS）为达德利（BCAS），Dudley of Dudley，Sandwell，Wallsall和Wordland of West inidand of West inidland inidand Indland，Indland of Wistland Indland Indland Indland Indland Indland Indland Indland Indland Indland Indland Indland Indland Indland Indland Indland权威（WMCA）和Midlands引擎。其他相关文件包括在区域一级，WMCA“西米德兰兹增长计划” 5和次区域“ 2030'6共同的黑国经济以及与能源，物流和货运有关的国家政策。在本章中提供了这些文档引起的要点的简要说明。
D-Orbit 利用 ION 卫星运载器发射两项轨道运输任务
• SWIMMR，即空间天气创新、测量、建模和风险 (SWIMMR) 计划，是由英国研究与创新 (UKRI) 战略优先基金进行的一项为期五年、投资 2000 万英镑的计划，旨在提高英国的空间天气监测和预报能力，重点关注空间辐射。SWIMMR Core 任务是 SWIMMR S1“改进的空间和航空现场辐射测量”项目的第二个任务，由英国科学和技术设施委员会 (STFC) RAL Space 的空间物理和操作部实施。该任务将包括由捷克技术大学开发的辐射监测器 HardPix，该监测器集成在 ION 卫星运载器上，从 330 公里至 1200 公里的高度向英国气象局空间天气操作中心提供辐射数据。 • SpaceDOTS 的 DATA DOT 是第一个空间环境数据收集单元，用于收集有关环境事件的关键数据，这些数据直接影响航天器的设计、成本、操作以及最终的任务成功。了解这些动态环境是设计更智能、更安全、更具成本效益的任务的关键。
对太空仪器创新，可靠性和制造的产品设计的系统审查
摘要：空间工具的设计和开发被认为与其他产品的设计不同。这是因为关键考虑因素与在地球上使用产品使用的关键因素大不相同。必须全部考虑太空仪器的使用寿命，其在极端空间环境中的使用，大小，重量，成本和维护的复杂性。因此，需要更具创新的思想和资源支持来帮助人类进行太空探索。本文回顾了产品设计和创新对太空工具开发的影响。使用系统的文献搜索审查和分类，我们已经确定了129篇论文和最终选择的48条有关太空仪器产品创新设计的主要文章。根据研究，据揭示了产品设计和功能性能是主要研究的重点是研究的文章。研究还强调了影响太空仪器制造或制造的各种因素，而创新性也是太空仪器设计的关键。最后，产品设计对于影响太空仪器的可靠性很重要。本综述研究为将来的智能制造技术开发提供了重要的信息和关键注意事项。
用于量子增强量的混合参与者 - 批评算法在Cern Beam Lines
用夹紧的量子玻尔兹曼机器（QBM）的抽象自由能增强学习（FERL）被证明与经典Q学习及其限制相比，可以显着提高学习效率。在本文中，FERL方法扩展到多维连续的状态行动空间环境，以打开更广泛的现实应用程序的门。首先，研究了基于自由能的Q-学习，以用于离散的作用空间，但是评估了连续状态空间以及经验重播对样本效率的影响。在第二步中，基于深层确定性的策略梯度算法与基于QBM的评论家相结合的深层确定性政策梯度算法开发了连续国家行动空间的混合参与者（A-C）方案。讨论了使用量子退火（QA）获得的结果，包括模拟和D-Wave QA硬件，并将性能与经典的增强学习方法进行了比较。在欧洲核研究组织中，整个环境代表了现有的粒子加速器光束线。除其他外，在高级韦克菲尔德实验的实际电子束线（醒）上评估了混合A-C代理。
IAA-ICSSA-20-0X-XX 地月空间领域认知轨道设计
随着可机动飞行器和计划进入深空（即超越地球同步地球轨道（GEO））的飞行器越来越多，空间环境变得越来越拥挤，空间领域感知（SDA）和空间交通管理（STM）变得越来越具有挑战性。由于地球轨道卫星和地月轨道卫星之间的距离很大且观测几何有限，因此空间基地月领域感知任务的轨道设计是一个重要课题。必须为地月空间物体建立复杂的天体动力学模型，因为月球引力不能像在地球轨道飞行器动态模型中那样被忽略或视为地月物体跟踪动态模型的扰动。地月空间体系在天文学、行星际任务分级、月球探索和通信以及地球轨道插入等应用方面具有重要价值，因此越来越受到航天工业的关注 [1]。放置在地月共线拉格朗日点 L1 和 L2 的航天器可以避免地球和月球的重力井、表面环境问题以及人造和天然空间碎片。这些航天器需要较低的驻留推进剂（每秒厘米级），并且可以在 L1 和 L2 之间或地月空间和日地空间之间飞行 [2]。
使用容错在线调度
在外太空中有超过21000个对象，并暴露于苛刻的空间环境中。空间对象的大小有很大变化。我们的研究集中于小型卫星，例如立方体，这些卫星必须尊重时间，空间和能量限制。为了解决此问题，本文介绍并评估了两个容忍在线调度算法算法：算法将所有任务安排为Aperiodic（称为OneOff），而将到达任务放置为Aperiodic或Quartiac ofic odic或周期性任务（称为Oneoff＆Cyclic）。基于几种情况，结果表明，订购策略的性能受到系统负载的影响以及与要执行的所有任务的简单和双重任务的比例。“最早的截止日期”和“最早到达时间”为Oneoff的订购政策，或“最小懈怠”订购策略，用于单一和周期性，拒绝所有测试的场景中最小任务。本文还介绍了评估订购策略实时性能的计划时间的分析，并表明Oneoff比OneOff＆Cyclic所需的时间更少。最后，发现所研究的算法在恶劣的环境中的性能也很好，并提供与基于三重模块化冗余的系统相同的可靠性水平，系统功耗较少。