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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。
诺斯罗普·格鲁曼公司 2019 年可持续发展报告
我们的董事会负责领导和监督环境、社会和治理 (ESG) 问题和实践，并接收管理层就这些问题提交的报告。整个董事会定期接收委员会和管理层的报告，与我们整个企业的员工会面，并深入讨论可持续发展范围内的一系列问题。我们对强有力的企业责任和可持续性的承诺还体现在我们的年度激励薪酬计划中，即非财务 ESG 绩效指标。这些指标包括质量、客户满意度、参与度和包容性、运营效率、多样性、环境可持续性和安全性。
可扩展敏捷波束雷达 (SABR) | 诺斯罗普·格鲁曼
©2020 诺斯罗普·格鲁曼保留所有权利 DS-560-BOM-080420 eProc-14-0415 A330：2006-0016 2020 RM Graphics
可扩展敏捷波束雷达 (SABR) | 诺斯罗普·格鲁曼公司
©2020 Northrop Grumman 保留所有权利 DS-560-BOM-080420 eProc-14-0415 A330：2006-0016 2020 RM Graphics
eti Energy快照 - 瓜德罗普•/div>
该文件是由国家可再生能源实验室开发的，并由加勒比海可再生能源和能源效率中心和瓜德罗普区地区理事会提供了支持。本文档中包含的信息仅用于一般信息目的。尽管进行了合理的尝试来提供准确的数据，但使用来自包括公共资源在内的多个来源的数据准备了此文档。
德克萨斯州巴斯特罗普市现场开发计划清单
2。应将消防栓安装在大型软管连接（蒸锅）的中心至少高于成品等级的中心。消防液的蒸笼应面对批准的火道通道或公共街，并从路边线恢复了批准的距离，通常为3（3）至六（6）英尺。从任何消防栓的三（3）英尺范围内的三（3）英尺内的区域应没有障碍物，并且在蒸笼开口与街道或车道之间的区域应无障碍物。
Antares 用户指南 | 诺斯罗普·格鲁曼
Antares ® 是一种经过飞行验证的两级或三级运载火箭，旨在为中型有效载荷提供反应灵敏、经济高效和可靠的轨道接入。初始 Antares 任务展示了 Antares 运载火箭的性能和能力，可根据 NASA 的商业轨道运输服务 (COTS) 和商业补给服务 (CRS) 合同为国际空间站 (ISS) 提供商业补给。Antares 发射系统满足中型科学和商业任务的需求和任务成功标准。Antares 运载火箭具有以下特点：• 低风险设计：Antares 采用了来自全球领先供应商的经过飞行验证的组件，并利用了在其他 Northrop Grumman 运载火箭上成功采用的子系统设计。• 经过飞行验证的技术：Antares 第一级由双 RD-181 发动机提供动力。这些发动机借鉴了 NPO Energomash 液体发动机系列经过大量飞行验证的传统，可追溯到 1985 年 RD-170 发动机的首次飞行。Antares 第二级依靠成熟的 CASTOR ® 固体火箭发动机和模块化航空电子控制硬件 (MACH) 电子技术。• 中型发射服务差距：Antares 填补了中型轻型 Minotaur 运载火箭和更大的中型 OmegA 运载火箭之间的服务差距。Antares 用户指南介绍了 Antares 发射系统的基本元素以及可用的可选服务。此外，本文档还提供了一般车辆性能，定义了有效载荷容纳和环境，并概述了 Antares 任务集成过程。本 Antares 用户指南中包含的描述可让潜在客户熟悉 Antares 发射系统、功能和相关服务。所呈现的数据提供了 Antares 发射系统的当前功能和接口，目的是使潜在客户能够执行任务可行性权衡研究并完成初步任务设计。Antares 任务团队根据每个特定任务的要求和特点进行详细分析。
Antares 用户指南 | 诺斯罗普·格鲁曼公司
Antares ® 是一种经过飞行验证的两级或三级运载火箭，旨在为中型有效载荷提供反应灵敏、经济高效和可靠的轨道接入。初始 Antares 任务展示了 Antares 运载火箭的性能和能力，可根据 NASA 的商业轨道运输服务 (COTS) 和商业补给服务 (CRS) 合同为国际空间站 (ISS) 提供商业补给。Antares 发射系统满足中型科学和商业任务的需求和任务成功标准。Antares 运载火箭具有以下特点：• 低风险设计：Antares 采用了来自全球领先供应商的经过飞行验证的组件，并利用了在其他 Northrop Grumman 运载火箭上成功采用的子系统设计。• 经过飞行验证的技术：Antares 第一级由双 RD-181 发动机提供动力。这些发动机借鉴了 NPO Energomash 液体发动机系列经过大量飞行验证的传统，可追溯到 1985 年 RD-170 发动机的首次飞行。Antares 第二级依靠成熟的 CASTOR ® 固体火箭发动机和模块化航空电子控制硬件 (MACH) 电子技术。• 中型发射服务差距：Antares 填补了中型轻型 Minotaur 运载火箭和更大的中型 OmegA 运载火箭之间的服务差距。Antares 用户指南介绍了 Antares 发射系统的基本元素以及可用的可选服务。此外，本文档还提供了一般车辆性能，定义了有效载荷容纳和环境，并概述了 Antares 任务集成过程。本 Antares 用户指南中包含的描述可让潜在客户熟悉 Antares 发射系统、功能和相关服务。所呈现的数据提供了 Antares 发射系统的当前功能和接口，目的是使潜在客户能够执行任务可行性交易研究并完成初步任务设计。Antares 任务团队根据每个特定任务的要求和特点进行详细分析。
什罗普郡绿色基础设施战略
认识到绿色基础设施的多功能性至关重要。绿色基础设施资产通常为人们（包括身体和精神健康）、生物多样性和景观提供一系列益处。绿色基础设施有助于创造高质量、有吸引力和功能齐全的场所，为日常生活提供环境，增强景观的特色和多样性，保护有助于该地区独特地方感和文化特征的遗产资产。它可以通过促进栖息地的改善和联系来解决栖息地丧失和破碎化的负面影响，从而丰富该地区的野生动植物价值。它还可以在降低当地气温、气候和水资源方面发挥重要作用。