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国际空间站上的 Mini-EUSO 望远镜：发射和初步结果
Mini-EUSO 是一台于 2019 年在国际空间站上发射的望远镜，目前位于空间站的俄罗斯部分。该任务的主要科学目标是寻找核物质和奇异夸克物质，研究瞬变发光事件、流星和流星体等大气现象，观察海洋生物发光以及人造卫星和人造空间碎片。它还能够观测能量高于 10 21 eV 的超高能宇宙射线产生的广泛空气簇射，并探测地面激光产生的人造簇射。Mini-EUSO 可以在紫外线范围（290 - 430 nm）内绘制夜间地球地图，空间分辨率约为 6.3 公里，时间分辨率为 2.5 秒，通过俄罗斯 Zvezda 模块中面向天底的紫外线透明窗口观察我们的星球。该仪器于 2019 年 8 月 22 日从拜科努尔航天发射场发射，其光学系统采用两个菲涅耳透镜和一个焦面，焦面由 36 个多阳极光电倍增管组成，每个光电倍增管有 64 个通道，总共 2304 个通道，具有单光子计数灵敏度，总视场为 44 ◦。Mini-EUSO 还包含两个辅助摄像头，用于补充近红外和可见光范围内的测量。在本文中，我们描述了该探测器并展示了运行第一年观察到的各种现象。
2025年的先进技术空间站，...
方法............................................................................................................................................................................估计功率要求和机组人员的规模。[[[[[[人工重力和空间站方向）的考虑。。。对空间站的尺寸
从月球探索到国家空间站
印度空间研究组织将领导 Gaganyaan 计划，与工业界、学术界和其他国家机构密切合作。根据目前的 Gaganyaan 计划，预计到 2026 年将有四次任务，随后到 2028 年 12 月还将有四次任务，重点是演示和验证空间站技术。通过建立 BAS，印度将获得载人航天任务进入低地球轨道的重要能力。这个国家空间设施将大大加强基于微重力的科学研究和技术开发。由此产生的技术进步可能会带来多个领域的创新。此外，该计划预计将刺激工业参与和经济活动的增加，创造就业机会，特别是在与空间和相关行业相关的高科技领域。
美国宇航局将演示空间站的激光通信
除了 LCRD 之外，ILLUMA-T 的前身还包括 2022 TeraByte 红外传输系统，该系统目前正在低地球轨道上的一颗小型立方体卫星上测试激光通信；月球激光通信演示，在 2014 年的月球大气和尘埃环境探测器任务期间将数据从月球轨道传输到地球并返回；以及 2017 年的激光通信科学光学有效载荷，它展示了与无线电信号相比，激光通信如何加速地球和太空之间的信息流。
美国宇航局静音太空风扇研究将造福商业空间站
美国宇航局约翰逊航天中心声学办公室经理克里斯·艾伦表示：“这项工作将带来显著的益处，包括通过不再那么大或根本不需要的噪音控制来节省体积和质量，通过不再需要那么严格的消声器和消音器来减少系统压力损失，通过减少系统压力损失和高效风扇设计来降低功耗，并满足航天器的声学要求，为宇航员提供安全、适宜的声学环境。”
连接地球与太空：部署在国际空间站的灵活、有弹性的联邦学习框架
公共和商业航天行业正在计划持续时间更长、距离更远的太空任务，包括建立可居住的月球基地和载人火星任务。为了支持独立于地球的科学和医疗操作，此类任务可以利用人工智能和机器学习模型来协助机组人员的医疗保健、航天器维护和其他关键任务。然而，在地球和太空之间传输大量数据以进行模型开发会消耗宝贵的带宽，容易受到通信中断的影响，并可能危及机组人员的安全和数据隐私。联邦学习可以在保持数据原位并仅传输模型参数的同时进行模型训练。在这项工作中，我们提出了一个灵活、有弹性的联邦学习框架，可在地球和国际空间站之间安全地传输模型更新。2024 年 3 月 15 日，该框架率先在太空飞行环境中部署联邦学习，使用真实的生物医学研究数据和合成生成的数据在地球和国际空间站之间训练分类器模型。
支持国际空间站和地球之间联合学习以训练空间生物医学机器学习模型的基础架构
公共和商业太空行业正在计划持续时间更长、距离更远的太空任务，包括建立可居住的月球基地和载人火星任务。这些任务将产生大量数据，这些数据太大且成本太高，无法发送回地球，其中一些数据可能受到隐私保护。为了支持独立于地球的科学和医疗操作，此类任务可以利用人工智能和机器学习来构建模型，以协助科学实验、机组人员医疗保健、资源管理、航天器维护、调度和其他关键任务。然而，在地球和太空之间传输大量数据以进行模型开发会消耗宝贵的带宽，容易受到通信中断的影响，并可能危及机组人员的安全和数据隐私。联邦学习提供了一种解决方案，它允许模型训练，而无需在地球和太空之间传输大量可能对隐私敏感的数据集。在这项工作中，我们提出了一种基础架构，以促进地球和国际空间站之间模型更新的安全传输。该架构代表了在太空飞行环境中部署的第一个联合学习框架，能够使用真实的生物医学研究数据和合成生成的数据在地球和国际空间站之间训练和更新分类器模型。
