Публикации по теме 'space'


Жозефина Джу: еще одна скрытая фигура
Когда вы учились в колледже, вы посещали курсы машинного обучения, потому что уже знали, что хотите продолжить карьеру в Космическом центре имени Джонсона? Не могли бы вы объяснить, как вы нашли там свою первую работу? В 1963 году я был принят на работу в НАСА в качестве математика. Со временем моя должность изменилась на аэрокосмического технолога, а мои обязанности требовали владения различными математическими модулями научного программирования, а также машинными языками и языками..
Python, космос и машинное обучение
Понимание космической научной темы с использованием Python и машинного обучения: классы астероидов TL;DR Если вас интересует проект Python, который связывает космическую науку с машинным обучением, этот проект может быть им. В онлайн-руководстве из 14 сессий мы рассмотрим так называемые спектры отражения астероидов для создания различных контролируемых и неконтролируемых моделей на основе машинного обучения. Эти модели помогают нам различать различные спектры астероидов и связанные..
Наука о данных в исследовании космоса: анализ астрономических данных для открытий
Наука о данных в исследовании космоса: анализ астрономических данных для открытий Проблема больших данных в космических исследованиях Введение Исследование космоса всегда пленяло человеческое воображение, приглашая заглянуть за пределы нашей планеты и разгадать тайны космоса. Однако из-за необъятности космоса и огромного количества данных, генерируемых телескопами и спутниками, ученым становится все труднее извлекать осмысленные выводы из астрономических наблюдений. Войдите..
Глубокое обучение и синтетические данные для приземления на астероиды
Использование глубокого обучения и синтетических изображений для поиска безопасных зон приземления на астероидах. Введение Цель этого процесса моделирования — найти участки поверхности астероида Бенну, свободные от камней, используя для обучения только синтетические изображения лунной поверхности. Использование этих моделей могло бы сэкономить более 18 000 часов ручного просмотра изображений в миссии НАСА OSIRIS-Rex. Читайте дальше, если вы хотите узнать, как моя настраиваемая..
Шорты Python — Прицел антенны
Серия коротких примеров программирования на Python. Сегодня мы направим спутниковую антенну на любой геостационарный спутник в пределах видимости вашего местоположения на Земле. Спутники вращаются со скоростью, зависящей от их расстояния от Земли. Международная космическая станция находится на высоте около 250 миль, и для завершения каждой орбиты требуется примерно полтора часа. Луна находится на расстоянии 238 900 миль от Земли, и это занимает около 27 дней…
ОТКРЫТИЕ ВНЕСОЛНЕЧНЫХ ПЛАНЕТ С ПОМОЩЬЮ ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ
Внесолнечная планета или экзопланета — это планета, которая вращается вокруг звезды, отличной от Солнца, в нашей Солнечной системе. По состоянию на 1 апреля 2017 года было обнаружено 3607 экзопланет в 2701 подтвержденной планетной системе с момента первого подтвержденного обнаружения экзопланеты в 1992 году. 20 апреля Проект MEarth объявил об открытии потенциально обитаемой суперземли , которая на сегодняшний день может быть наиболее вероятной экзопланетой для существования..
Использование ИИ для защиты планеты
Использование ИИ для защиты планеты Этим летом мы вчетвером стали частью первоклассной команды, известной как Radar 3D Shape Modeling Team в NASA Frontier Development Lab. FDL ( Frontier Development Lab ) — это экспериментальный инструмент в инновационном портфеле НАСА, в котором особое внимание уделяется искусственному интеллекту, междисциплинарным подходам, быстрой итерации и командной работе для создания значительных прорывов, полезных для космической программы. Наша основная..