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彩神平台-(中国)企业百科

来源:彩神平台2024-03-07 17:48

  

我国空间新技术试验卫星第二批科学与技术成果发布******

  记者从中科院微小卫星创新研究院获悉,我国“创新X”系列首发星——空间新技术试验卫星第二批科学与技术成果近日发布。这批成果主要包括获得我国首幅太阳过渡区图像、探测到迄今最亮的伽马射线暴、首次获得全球磁场勘测图等。

  01

  46.5nm极紫外成像仪获得我国首幅太阳过渡区图像

  46.5nm极紫外太阳成像仪(SUTRI)是国际首台基于多层膜窄带滤光技术的46.5nm太阳成像仪,用于探测50万度左右的太阳过渡区(太阳色球与日冕之间的层次),由国家天文台联合北京大学、同济大学、西安光学精密机械研究所和微小卫星创新研究院共同研制。自2022年8月30日载荷开机以来已经获取了超过1.6TB的探测数据,成功实现了我国首次太阳过渡区探测。这也是人类近半个世纪来首次在46.5nm波段拍摄太阳的完整图像。SUTRI拍摄的图像清晰地显示了过渡区网络组织、活动区冕环系统、日珥和暗条、冕洞等结构(如图2),这些结构的观测特征表明,SUTRI拍摄的确实是从太阳低层大气往日冕过渡的结构,符合预期。SUTRI已探测到多个耀斑、喷流、日珥爆发和日冕物质抛射事件(如图3),表明其数据适合研究各种类型的太阳活动现象。此外,SUTRI还发现活动区普遍存在50万度左右的、朝向太阳表面的物质流动,这些流动在太阳大气的物质循环过程中占有重要地位。目前SUTRI一切功能正常,在轨测试和标定结束后,SUTRI观测的科学数据将向国内外太阳物理和空间天气同行全部开放。

△图1 “创新X”首发星——空间新技术试验卫星(SATech-01)

△图2 SUTRI在2022年9月29日观测到的太阳活动图(图片由SUTRI科学团队提供)

  △图3 SUTRI在2022年9月23日观测到的一次太阳爆发事件(图片由SUTRI科学团队提供)

  02

  高能爆发探索者(HEBS)捕获到迄今为止最亮伽马暴

  由中科院高能物理研究所研制的高能爆发探索者(HEBS)于北京时间2022年10月9日21时17分,与我国慧眼卫星和高海拔宇宙线观测站同时探测到迄今最亮的伽马射线暴(编号为GRB 221009A)。根据HEBS的精确测量结果,该伽马暴比以往人类观测到的最亮伽马射线暴还亮10倍以上。由于该伽马射线暴的亮度极高,国际上绝大部分探测设备均发生了严重的数据饱和丢失、脉冲堆积等仪器效应,难以获得精确测量结果。HEBS凭借创新的探测器设计以及新颖的高纬度观测模式设置,探测器经受住了高计数率的考验,获得了高时间分辨率的光变曲线,以及10千电子伏至5兆电子伏的宽能段能谱。HEBS极为宝贵的精确测量结果对于揭示伽马射线暴的起源和辐射机制具有重要意义。

  国家天文台和上海技术物理研究所研制的EP探路者龙虾眼X射线成像仪(LEIA)于10月12日也成功对这一伽马射线暴开展了观测,探测到了伽马射线暴X射线余辉。这也是国际上首次用龙虾眼型X射线望远镜探测到伽马射线暴。

  △图4 高能爆发探索者(HEBS)发现并精确测量迄今最亮的伽马射线暴,打破多项纪录。

  03

  国产量子磁力仪首次空间应用并获得全球磁场图

  由中国科学院国家空间科学中心和沈阳自动化研究所联合研制的国产量子磁力仪(CPT)及伸展臂,可实现全球地磁矢量和标量高精度测量。2022年11月7日,多级套筒式无磁伸展臂顺利展开,将各传感器探头伸出约4.35米距离,处于伸展臂顶端的CPT原子/量子磁力仪探头、AMR磁阻磁力仪探头、NST星敏感器获取了有效探测数据,首次在轨验证了磁场矢量和姿态一体化同步探测技术,磁测量噪声峰峰值<0.1nT,实现了国产量子磁力仪的首次空间验证与应用。

  △图5 CPT磁测系统“多级套筒式无磁伸展臂”地面展开测试(图片由沈自所、空间中心和卫星团队提供)

  △图6 量子磁力仪首张全球磁场勘测图(图片由空间中心太阳活动与空间天气重点实验室提供)

  △图7 NST星敏感器相对于卫星本体的姿态数据(图片由空间中心和中科新伦琴NST星敏团队提供)

  04

  空间载荷、平台新技术成果丰富

  由中国科学院长春光学精密机械与物理研究所空间新技术部研制的多功能一体化相机,首次采用基于共口径多出瞳光学系统新体制,在轨实现集可见光、长波红外、彩色微光于一体的空间光学遥感观测。相机于2022年9月24日开机,成功取得首张170km×42km大幅宽地面遥感图像(如图8),探索了单台相机即可同时实现多谱段多模态遥感成像的新模式,为我国未来高集成度一体化空间光学遥感载荷发展提供了技术储备。

  △图8 多功能一体化相机对地宽幅遥感成像图(图片由长春光学精密机械与物理研究所提供)

  由中国科学院半导体研究所、自动化研究所、微小卫星创新研究院及浙江大学航空航天学院空天信息技术研究所联合研制的异构多核智能处理单元也取得了首批成果。半导体所的低功耗边缘计算型智能遥感视觉芯片,实现了遥感图像的高速智能化目标检测;自动化所的通用智能系统验证了基于高速交换网络的异构多处理器模块化、弹性化硬件架构;浙江大学的国产AI系统装载了细胞分割算法和飞机识别算法,数据结果与地面孪生系统数据一致,在功耗10瓦条件下算力达到22Tops,验证了国产AI器件的在轨智能图像处理能力。

  △图9 边缘计算型遥感视觉芯片检测遥感目标示意图(图片由中科院半导体所提供)

  中科院微小卫星创新院的可展收式辐射器成功在轨实现首次应用,辐射器执行机构已顺利完成六十余次展开和收拢动作,连续五轨动态试验结果(如图10)表明环路热管-可展收式辐射器集成系统在负载工作时段启动性能良好,辐射器连续展开-收拢可实现散热能力在轨大范围调控。

△图10 环路热管-可展收式辐射器集成系统连续五轨智能热控测试结果

  国家空间科学中心研制的空间元器件辐射效应试验平台载荷开机运行良好,搭载的元器件在测试期间均工作正常。

  “科学与技术成果的涌现体现了我们对这颗卫星‘创新X,创新无极限’的定位,开创了新技术众筹模式的先河。”“力箭一号”工程副总师兼卫星系统总师张永合说,“这些新载荷、新技术产品都是各参与方自主投入的,不少是从0到1的创新,通过试验星将创新技术快速集成并飞行验证,可以加快核心关键技术从基础研究到在轨应用的成果转化。”

  2022年7月27日12时12分,由中国科学院自主研制的迄今我国最大固体运载火箭“力箭一号”(ZK-1A)在酒泉卫星发射中心成功发射,采用“一箭六星”的方式,将“创新X”系列首发星——空间新技术试验卫星等六颗卫星送入预定轨道。2022年9月5日,空间新技术试验卫星(SATech-01)发布了首批科学成果,包括龙虾眼X射线成像仪(LEIA)的国际首幅宽视场X射线聚焦成像天图,伽马射线暴载荷(HEBS)的首个伽马暴等。

  作为我国“创新X”系列的首发星,未来一段时间,空间新技术试验卫星搭载的几种新型推进系统等载荷也将开展在轨试验,卫星上的四个科学载荷也已进入常规化观测,陆续将会获得更多科学和技术成果。

  (总台央视记者 帅俊全 褚尔嘉)

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                                                                                                                                                    在网络上,每个人都会或多或少,或主动或被动地泄露某些碎片信息。这些信息被大数据挖掘,就存在隐私泄露的风险,引发信息安全问题。面对汹涌而来的5G时代,大众对自己的隐私保护感到越来越迷茫,甚至有点不知所措。那么,你的隐私,大数据是怎么知道的呢?大家又该如何自我保护呢?

                                                                                                                                                    1.“已知、未知”大数据都知道

                                                                                                                                                    大数据时代,每个人都有可能成为安徒生童话中那个“穿新衣”的皇帝。在大数据面前,你说过什么话,它知道;你做过什么事,它知道;你有什么爱好,它知道;你生过什么病,它知道;你家住哪里,它知道;你的亲朋好友都有谁,它也知道……总之,你自己知道的,它几乎都知道,或者说它都能够知道,至少可以说,它迟早会知道!

                                                                                                                                                    甚至,连你自己都不知道的事情,大数据也可能知道。例如,它能够发现你的许多潜意识习惯:集体照相时你喜欢站哪里呀,跨门槛时喜欢先迈左脚还是右脚呀,你喜欢与什么样的人打交道呀,你的性格特点都有什么呀,哪位朋友与你的观点不相同呀……

                                                                                                                                                    再进一步说,今后将要发生的事情,大数据还是有可能知道。例如,根据你“饮食多、运动少”等信息,它就能够推测出,你可能会“三高”。当你与许多人都在独立地购买感冒药时,大数据就知道:流感即将暴发了!其实,大数据已经成功地预测了包括世界杯比赛结果、股票的波动、物价趋势、用户行为、交通情况等。

                                                                                                                                                    当然,这里的“你”并非仅仅指“你个人”,包括但不限于,你的家庭,你的单位,你的民族,甚至你的国家等。至于这些你知道的、不知道的或今后才知道的隐私信息,将会把你塑造成什么,是英雄还是狗熊?这却难以预知。

                                                                                                                                                    2.数据挖掘就像“垃圾处理”

                                                                                                                                                    什么是大数据?形象地说,所谓大数据,就是由许多千奇百怪的数据,杂乱无章地堆积在一起。例如,你在网上说的话、发的微信、收发的电子邮件等,都是大数据的组成部分。在不知道的情况下被采集的众多信息,例如被马路摄像头获取的视频、手机定位系统留下的路线图、驾车的导航信号等被动信息,也都是大数据的组成部分。还有,各种传感器设备自动采集的有关温度、湿度、速度等万物信息,仍然是大数据的组成部分。总之,每个人、每种通信和控制类设备,无论它是软件还是硬件,其实都是大数据之源。

                                                                                                                                                    大数据利用了一种名叫“大数据挖掘”的技术,采用诸如神经网络、遗传算法、决策树、粗糙集、覆盖正例排斥反例、统计分析、模糊集等方法挖掘信息。大数据挖掘的过程,可以分为数据收集、数据集成、数据规约、数据清理、数据变换、挖掘分析、模式评估、知识表示等八大步骤。

                                                                                                                                                    不过,这些听起来高大上的大数据产业,几乎等同于垃圾处理和废品回收。

                                                                                                                                                    这并不是在开玩笑。废品收购和垃圾收集,可算作“数据收集”;将废品和垃圾送往集中处理场所,可算作“数据集成”;将废品和垃圾初步分类,可算作“数据规约”;将废品和垃圾适当清洁和整理,可算作“数据清理”;将破沙发拆成木、铁、布等原料,可算作“数据变换”;认真分析如何将这些原料卖个好价钱,可算作“数据分析”;不断总结经验,选择并固定上下游卖家和买家,可算作“模式评估”;最后,把这些技巧整理成口诀,可算作“知识表示”。

                                                                                                                                                    再看原料结构。大数据具有异构特性,就像垃圾一样千奇百怪。如果非要在垃圾和大数据之间找出本质差别的话,那就在于垃圾是有实体的,再利用的次数有限;而大数据是虚拟的,可以反复处理,反复利用。例如,大数据专家能将数据(废品)中挖掘出的旅客出行规律交给航空公司,将某群体的消费习惯卖给百货商店等。总之,大数据专家完全可以“一菜多吃”,反复利用,而且时间越久,价值越大。换句话说,大数据是很值钱的“垃圾”。

                                                                                                                                                    3.大数据挖掘永远没有尽头

                                                                                                                                                    大数据挖掘,虽然能从正面创造价值,但是也有其负面影响,即存在泄露隐私的风险。隐私是如何被泄露的呢?这其实很简单,我们先来分解一下“人肉搜索”是如何侵犯隐私的吧!

                                                                                                                                                    一大群网友,出于某种目的,利用自己的一切资源渠道,尽可能多地收集当事人或物的所有信息;然后,将这些信息按照自己的目的提炼成新信息,反馈到网上与别人分享。这就完成了第一次“人肉迭代”。

                                                                                                                                                    接着,大家又在第一次人肉迭代的基础上,互相取经,再接再厉,交叉重复进行信息的收集、加工、整理等工作,于是,便诞生了第二次“人肉迭代”。如此循环往复,经过多次不懈迭代后,当事人或物的画像就跃然纸上了。如果构成“满意画像”的素材确实已经证实,至少主体是事实,“人肉搜索”就成功了。

                                                                                                                                                    几乎可以断定,只要参与“人肉搜索”的网友足够多,时间足够长,大家的毅力足够强,那么任何人都可能无处遁形。

                                                                                                                                                    其实,所谓的大数据挖掘,在某种意义上说,就是由机器自动完成的特殊“人肉搜索”而已。只不过,这种搜索的目的,不再限于抹黑或颂扬某人,而是有更加广泛的目的,例如,为商品销售者寻找最佳买家、为某类数据寻找规律、为某些事物之间寻找关联等。总之,只要目的明确,那么,大数据挖掘就会有用武之地。

                                                                                                                                                    如果将“人肉搜索”与大数据挖掘相比,网友被电脑所替代;网友们收集的信息,被数据库中的海量异构数据所替代;网友寻找各种人物关联的技巧,被相应的智能算法替代;网友们相互借鉴、彼此启发的做法,被各种同步运算所替代。

                                                                                                                                                    各次迭代过程仍然照例进行,只不过机器的迭代次数更多,速度更快,每次迭代其实就是机器的一次“学习”过程。网友们的最终“满意画像”,被暂时的挖掘结果所替代。之所以说是暂时,那是因为对大数据挖掘来说,永远没有尽头,结果会越来越精准,智慧程度会越来越高,用户只需根据自己的标准,随时选择满意的结果就行了。

                                                                                                                                                    当然,除了相似性外,“人肉搜索”与“大数据挖掘”肯定也有许多重大的区别。例如,机器不会累,它们收集的数据会更多、更快,数据的渠道来源会更广泛。总之,网友的“人肉搜索”,最终将输给机器的“大数据挖掘”。

                                                                                                                                                    4.隐私保护与数据挖掘“危”“机”并存

                                                                                                                                                    必须承认,就当前的现实情况来说,大数据隐私挖掘的“杀伤力”,已经远远超过了大数据隐私保护的能力;换句话说,在大数据挖掘面前,当前人类有点不知所措。这确实是一种意外。自互联网诞生以后,在过去几十年,人们都不遗余力地将碎片信息永远留在网上。其中的每个碎片虽然都完全无害,可谁也不曾意识到,至少没有刻意去关注,当众多无害碎片融合起来,竟然后患无穷!

                                                                                                                                                    不过,大家也没必要过于担心。在人类历史上,类似的被动局面已经出现过不止一次了。从以往的经验来看,隐私保护与数据挖掘之间总是像“走马灯”一样轮换的——人类通过对隐私的“挖掘”,获得空前好处,产生了更多需要保护的“隐私”,于是,不得不再回过头来,认真研究如何保护这些隐私。当隐私积累得越来越多时,“挖掘”它们就会变得越来越有利可图,于是,新一轮的“挖掘”又开始了。历史地来看,人类在自身隐私保护方面,整体处于优势地位,在网络大数据挖掘之前,“隐私泄露”并不是一个突出的问题。

                                                                                                                                                    但是,现在人类需要面对一个棘手的问题——对过去遗留在网上的海量碎片信息,如何进行隐私保护呢?单靠技术,显然不行,甚至还会越“保护”,就越“泄露隐私”。

                                                                                                                                                    因此,必须多管齐下。例如从法律上,禁止以“人肉搜索”为目的的大数据挖掘行为;从管理角度,发现恶意的大数据搜索行为,对其进行必要的监督和管控。另外,在必要的时候,还需要重塑“隐私”概念,毕竟“隐私”本身就是一个与时间、地点、民族、文化等有关的约定俗成的概念。

                                                                                                                                                    对于个人的网络行为而言,在大数据时代,应该如何保护隐私呢?或者说,至少不要把过多包含个人隐私的碎片信息遗留在网上呢?答案只有两个字:匿名!只要做好匿名工作,就能在一定程度上,保护好隐私了。也就是说,在大数据技术出现之前,隐私就是把“私”藏起来,个人身份可公开,而大数据时代,隐私保护则是把“私”公开(实际上是没法不公开),而把个人身份隐藏起来,即匿名。

                                                                                                                                                    (作者:杨义先、钮心忻,均为北京邮电大学教授)

                                                                                                                                                    (文图:赵筱尘 巫邓炎)

                                                                                                                                                  [责编:天天中]
                                                                                                                                                  阅读剩余全文(

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