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美国宇航局 2003 财年绩效和责任报告
这张由火星探测车全景相机拍摄的彩色图像显示了火星子午线平原上火星探测车“机遇”号周围的陨石坑内部。这是有史以来航天器在火星上访问过的最暗的着陆点。陨石坑边缘距离火星探测车约 10 米（32 英尺）。陨石坑直径估计为 20 米（65 英尺）。陨石坑中散布的大量岩石露头以及陨石坑土壤令科学家们着迷，土壤似乎是粗灰色颗粒和细红色颗粒的混合物。
美国宇航局 2003 财年绩效和责任报告
这张由火星探测车全景相机拍摄的彩色图像显示了火星子午线平原上火星探测车“机遇”号周围的陨石坑内部。这是有史以来航天器在火星上访问过的最暗的着陆点。陨石坑边缘距离火星探测车约 10 米（32 英尺）。陨石坑直径估计为 20 米（65 英尺）。陨石坑中散布的大量岩石露头以及陨石坑土壤令科学家们着迷，土壤似乎是粗灰色颗粒和细红色颗粒的混合物。
美国宇航局 2003 财年绩效和责任报告
这张由火星探测车全景相机拍摄的彩色图像显示了火星子午线平原上火星探测车“机遇”号周围的陨石坑内部。这是有史以来航天器在火星上访问过的最暗的着陆点。陨石坑边缘距离火星探测车约 10 米（32 英尺）。陨石坑直径估计为 20 米（65 英尺）。陨石坑中散布的大量岩石露头以及陨石坑土壤令科学家们着迷，土壤似乎是粗灰色颗粒和细红色颗粒的混合物。
美国宇航局 2003 财年绩效和责任报告
这张由火星探测车全景相机拍摄的彩色图像显示了火星子午线平原上火星探测车“机遇”号周围的陨石坑内部。这是有史以来航天器在火星上访问过的最暗的着陆点。陨石坑边缘距离火星探测车约 10 米（32 英尺）。陨石坑直径估计为 20 米（65 英尺）。陨石坑中散布的大量岩石露头以及陨石坑土壤令科学家们着迷，土壤似乎是粗灰色颗粒和细红色颗粒的混合物。
总统的航空航天报告
在标题页上，从左上角开始顺时针方向：1. 2021 年 5 月 18 日，在一次多国演习中，两架美国空军 F-35A Lightning II 飞机和两架法国阵风飞机在法国上空飞行时打破队形。来源：空军中士亚历山大·库克。2. 这张 2022 年 7 月 12 日曝光的图像由美国宇航局的詹姆斯·韦伯太空望远镜在红外光下拍摄，显示了船底座星云中附近年轻的恒星形成区域 NGC 3324，揭示了之前被遮蔽的恒星诞生区域。来源：NASA、ESA、CSA 和 STScI。3. 一架 UAS 飞入 Pebble Hill 位置 Block B/Unit C2 的烟柱中，Tall Timbers 研究站。来源：USGS/Todd Hoefen。 4. 2022 年 1 月 31 日，猎鹰 9 号火箭从佛罗里达州卡纳维拉尔角太空军基地发射。图片来源：太空军 Joshua Conti。5. GOES-17 卫星捕捉到了这幅由 Hunga Tonga-Hunga Ha'apai 火山水下喷发产生的巨大云层的图像，拍摄于 2022 年 1 月 15 日。图片来源：NASA 地球观测站，图片由 Joshua Stevens 使用 NOAA 和 NESDIS 提供的 GOES 图像拍摄。6. 这张照片由火星 2020 号航天器下降级上的相机拍摄，显示了 NASA 的毅力号火星车在 2021 年 2 月 18 日着陆火星之前的样子。图片来源：NASA/JPL-Caltech。
数字微镜设备 - ASME
第一个隐藏铰链 DMD（1993 年）。阵列大小为 768 x 576，投射图像的部分为 640 x 480。这张独特的照片捕捉了一个历史事件，一个集成电路产生了一个人大小的投影图像。投影镜头的视野扩大了，不仅可以显示 DMD 芯片，还可以显示周围的封装和将芯片电连接到封装触点的键合线。作为尺寸参考，DMD 芯片处的图像对角线为 0.53 英寸，键合线的直径为千分之一英寸（25 微米）。
ARTEMIS I - 探索地面系统 (EGS)
在 Artemis I 任务将猎户座飞船送上月球之前，NASA 完成了太空发射系统计划 (SLS) 火箭的设计认证审查 (DCR)。这张特写照片显示，2021 年 9 月 20 日，用于 Artemis I 的 SLS 火箭位于佛罗里达州 NASA 肯尼迪航天中心的航天器装配大楼 (VAB) 的 High Bay 3 内。在 VAB 内部，火箭完成了脐带收放测试和综合模态测试。随着 SLS 设计的完成，NASA 现已认证了 SLS 和猎户座飞船设计，以及位于肯尼迪的新发射控制中心，用于 Artemis I 任务。
发现了！– 赢得 Dobble 的策略
Dobble or Spot It! 是一款由 Blue Orange Games 开发的 2 至 8 人游戏。在游戏中，玩家必须找到牌之间共同的符号。游戏包含一副 55 张牌，每张牌上有 8 个符号。每个玩家都会得到一堆相同数量的牌。桌子中间留有一张牌。现在，每个玩家将自己牌堆顶部的牌与桌子中间的牌进行比较。一旦找到匹配的符号，他们就可以丢弃这张牌，这张牌现在将成为桌子中间的新牌。第一个丢弃所有牌的玩家获胜。这个游戏特别有趣，因为没有机会。没有骰子，因为所有牌对都有完全相同数量的匹配符号，即一个，所以没有更好或更差的牌。事实上，乍一看，似乎很难为这个游戏制定策略。相反，它似乎主要关乎快速找到这种配对的才能或能力。该游戏的创意可以追溯到 19 世纪。1850 年，英国圣公会牧师 Thomas Penyngton Kirkman 向《淑女绅士日记》提交了一道题材的数学杂志，这是一本年度娱乐性数学杂志，内容来自业余数学家和专业数学家。题目是：某学校 15 名年轻女生连续 7 天三排出去散步：要求每天让她们排成一排，使得没有两个人会两排并排走路。Dobble 是这道 Kirkman's Schoolgirl 问题的一个变体。[1]本文将表明，一些心理因素会影响快速找到正确的匹配符号。因此，这个游戏并不是完全独立于运气的。另一方面，至少有一种理论上的策略可以在游戏中获得优势：算牌。
利用人工智能开发健康经济模型
目标：健康经济模型 (HEM) 用于为医疗保健决策提供信息，包括资源分配和政策制定。然而，这些模型的构建和验证可能非常耗时且耗费资源。人工智能 (AI) 有可能彻底改变健康经济模型的发展。机器学习和自然语言处理等人工智能技术可以通过自动化数据收集和分析、更快更准确地分析复杂数据集、识别人类分析师可能不明显的模式和趋势、简化模型开发过程以及提高模型的准确性和精确度来帮助简化 HEM 的开发。这张海报将说明人工智能在 HEM 开发中的一些用途。