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第 20 届阿普尔顿太空会议
13:25 – 14:10 希望的灯塔 Paul Bate 博士，英国航天局首席执行官 14:10 – 14:25 二十周年庆典休息 第四节：将科学和研究转化为商业 主席：Charlie Haire，STFC RAL Space 业务发展主管 14:25 – 14:40 将科学转化为成功 – BioOrbit Sam Moorcroft 博士，BioOrbit 创始人 14:40 – 14:55 将科学和研究转化为商业 – MDA David Jones 博士，MDA Space UK 技术主管 14:55 – 15:10 创业方程式：科学、创新和商业 Shefali Sharma，Oxford Dynamics 联合创始人
Otezla（阿普斯特）C6356-B
文件要求：Molina Healthcare 保留要求提供额外文件的权利，作为其承保范围确定、质量改进和欺诈、浪费和滥用预防流程的一部分。所需文件可能包括但不限于患者记录、测试结果和订购或执行药物或服务的提供商的凭证。如果提供的文件不支持初步确定药物或服务是医疗必需品、非研究性或实验性的，并且属于会员可获得的福利范围，和/或文件显示计费模式或其他做法不适当或过度，Molina Healthcare 可能会拒绝报销或采取其他适当行动。
杰伊·阿普特
泰晤士报商学院名誉教授 2022 – 至今 工程与公共政策名誉教授 泰晤士报商学院教授 2010 – 2022 卡内基梅隆大学电力行业中心联合主任 工程与公共政策附属教授 泰晤士报商学院副研究员 卡内基梅隆大学电力行业中心执行主任 工程与公共政策杰出服务教授iNetworks, LLC 风险投资董事总经理兼首席技术官 卡内基自然历史博物馆馆长 美国国家航空航天局 一名宇航员 四次航天飞机任务。其中两次任务涉及与日本和俄罗斯的合作；一次涉及两次太空行走。任务支持分公司负责人 任务控制中心灯光控制员 加州理工学院喷气推进实验室，加利福尼亚州帕萨迪纳市 光学设施科学经理 桌山天文台小组组长 光学天文学小组组长 地球与空间科学部行星科学家 哈佛大学应用科学部助理主任 行星成像计算机中心创始主任 地球与行星物理中心员工 麻省理工学院 激光博士后研究员光谱学
博士阿普尔巴inhamahapatra -dhanbad
来自废水和海水；从工业水中去除重金属➢在异质催化，电催化，光催化，水分拆分，生物感应，电池和超级电容器方面的经验以及有机分子的鉴定➢表面修饰和表征方面的专业知识➢设计有机和
杰伊·阿普特
泰晤士报商学院名誉教授 2022 – 至今 工程与公共政策名誉教授 泰晤士报商学院教授 2010 – 2022 卡内基梅隆大学电力行业中心联合主任 工程与公共政策附属教授 泰晤士报商学院副研究员 卡内基梅隆大学电力行业中心执行主任 工程与公共政策杰出服务教授iNetworks, LLC 风险投资董事总经理兼首席技术官 卡内基自然历史博物馆馆长 美国国家航空航天局 一名宇航员 四次航天飞机任务。其中两次任务涉及与日本和俄罗斯的合作；一次涉及两次太空行走。任务支持分公司负责人 任务控制中心灯光控制员 加州理工学院喷气推进实验室，加利福尼亚州帕萨迪纳市 光学设施科学经理 桌山天文台小组组长 光学天文学小组组长 地球与空间科学部行星科学家 哈佛大学应用科学部助理主任 行星成像计算机中心创始主任 地球与行星物理中心员工 麻省理工学院 激光博士后研究员光谱学
杰伊·阿普特
泰晤士报商学院名誉教授 2022 – 至今 工程与公共政策名誉教授 泰晤士报商学院教授 2010 – 2022 卡内基梅隆大学电力行业中心联合主任 工程与公共政策附属教授 泰晤士报商学院副研究员 卡内基梅隆大学电力行业中心执行主任 工程与公共政策杰出服务教授iNetworks, LLC 风险投资董事总经理兼首席技术官卡内基自然历史博物馆馆长美国国家航空航天局宇航员四次航天飞机任务。其中两次任务涉及与日本和俄罗斯的合作；一次涉及两次太空行走。任务支持分公司负责人 任务控制中心灯光控制员 加州理工学院喷气推进实验室，加利福尼亚州帕萨迪纳市 光学设施科学经理 桌山天文台小组组长 光学天文学小组组长 地球与空间科学部行星科学家 哈佛大学应用科学部助理主任 行星成像计算机中心创始主任 地球与行星物理中心员工 麻省理工学院 激光博士后研究员光谱学
第 19 届阿普尔顿太空会议
简是英国南极调查局局长，该局是英国自然环境研究委员会的一个研究中心。她参与了国际极地组织，例如《南极条约》和欧洲极地委员会，并担任多个国家极地计划的顾问委员会成员。简·弗朗西斯是一名受过培训的地质学家，研究兴趣是过去的气候变化。她在南安普顿、伦敦、利兹和阿德莱德的大学开展了研究项目，利用化石确定过去 1 亿年极地地区从温室气候到冰室气候的变化。她曾 15 次前往北极和南极洲进行科学考察，寻找化石森林和过去气候的信息。简被任命为圣米迦勒和圣乔治勋章 (DCMG) 女爵士指挥官，以表彰她对英国极地科学和外交的贡献。她还被女王陛下授予英国极地奖章、皇家地理学会赞助人奖章和 2022 年摩纳哥亲王阿尔贝二世基金会行星健康奖。简是利兹大学校长和皇家学会会员。
博伊阿普布鲁克郡战略社区规划 2021-2031
在 Boyup Brook 社区和其他利益相关者的意见下，郡制定了一项战略社区计划，该计划包含共同愿景、目标和目的。在制定的初始阶段，我们开展了四重底线研究，考察了社会、环境、经济和治理因素，以便为当地社区做出适当的决策。这包括审查联邦和州政府的计划以及长期人口变化和影响。为了确保我们是一个可持续发展的社区，我们还分析了我们社区面临的风险和挑战。社区反馈对于了解我们的身份、建立我们的共同愿景以及提供机会来发展关键需求领域、机会和社区优先事项至关重要。
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。
急性和慢性阿普唑仑治疗对脑血流量、记忆力、镇静和血浆儿茶酚胺的影响
所有 PET 研究均采用经过大量改进的 Scanditronix SP-3000 进行。该断层扫描仪是一台带有 BaF 晶体的全身飞行时间机器，特别适合通过快速注射 0.15 水进行的高计数率研究。图像重建的分辨率为 10 毫米。使用侧颅骨 X 射线仔细定位受试者，并用定制的聚氨酯泡沫头架和热塑性面罩固定头部。在注射任何示踪剂之前，使用旋转的 Ge-68 源获取衰减数据集 40 分钟。这稍后在图像重建期间用于适当校正发射数据。在衰减扫描之前，在右侧肘前窝放置静脉导管，在左侧放置桡动脉导管。含有 Ge68 的校准瓶位于视野范围内，并从瓶中取出一部分放入伽马计数器进行计数，以便计数器和