low Earth orbit
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2 天有情绪数据
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NVIDIA发布45°C液冷技术，用于AI服务器，降低能耗和用水量
NVIDIA已为其AI服务器开发了一种新的液冷系统，工作温度为45°C，远高于普通热水浴缸的温度和传统数据中心的冷却方法。这项创新在NVIDIA DSX AI工厂参考设计中有所概述，旨在大幅降低超大规模数据中心的能源和水消耗。同时，另一篇独立评测探讨了低地球轨道上AI硬件的热管理挑战，在低地球轨道，辐射是唯一的传热方式，并对散热板和相变材料等被动冷却技术进行了比较。
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首个在轨地球观测航天器上自主运行的零样本视觉语言模型
研究人员首次演示了在轨使用零样本视觉语言模型进行自主地球观测。部署在航天器上的 NAVI-Orbital 系统能够对场景进行分类、生成文本描述，并响应自然语言提示，而无需针对特定仪器进行微调或下载所有数据。这种方法实现了太空观测的语义压缩，解决了数据生成与处理能力之间日益增长的差距。
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太空战役风险“愚蠢”的凯斯勒综合征，使轨道无法使用
太空日益军事化，各国都在开发反卫星武器，这带来了巨大的风险，可能引发凯斯勒综合征。这种现象由卫星碰撞引发，将产生级联效应的碎片，使近地轨道在几十年甚至几个世纪内无法使用。作者认为，参与太空战役并非不道德，而是极其愚蠢，因为由此产生的碎片将永久性地削弱人类利用太空的能力，实际上将我们困在地球上。
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新的对抗性注水框架用于卫星频谱共享
研究人员引入了对抗性注水（AWF）框架，这是一个用于资源分配问题的新框架，尤其适用于多运营商低地球轨道卫星星座中的频谱共享。该论文详细介绍了AWF的理论和算法，并同时处理了高斯和离散星座场景。为了加速解决方案，开发了一个基于图神经网络和全局潜在变量的无线基础模型，该模型在各种问题规模和约束下都表现出显著的运行时改进和泛化能力。
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提议利用太空数据中心进行AI驱动的在轨数据处理
一项新的研究论文提出了太空数据中心（SDC）的概念，以应对日益增长的卫星数量所产生海量数据处理的挑战。这些由AI驱动的平台将实现就地在轨数据处理，从而降低延迟并减轻地面站的压力。该论文概述了一个低地球轨道上SDC星座的潜在架构，详细介绍了轨道设计、网络拓扑和软件编排等方面，并分析了其技术可行性和经济可行性。