Мкс онлайн траектория: Положение и траектория полета МКС в реальном времени ISS tracker live online |

Содержание

Установка и настройка программы Orbitron для слежения за спутниками

Orbitron — система слежения за спутниками, предназначенная для радиолюбителей и любителей визуальных наблюдений. Ее также применяют профессионалы-метеорологи и пользователи спутниковой связи. Программа показывает положения спутников на любой заданный момент (как в реальном времени, так и в режиме симуляции). Программа БЕСПЛАТНА (Cardware), и считается одной из самых простых в обращении, и одновременно самых мощных программ слежения за спутниками, по мнению тысяч ее пользователей со всего мира.
Основные возможности:
— одновременно может быть загружено и рассчитано 2000 спутников
— полноэкранный режим, разные режимы представления
— мощная система поиска прохождений спутников и вспышек Иридиумов
— синхронизация часов компьютера через NTP
— обновление данных TLE (поддерживается архивация ZIP) через HTTP
— управление ротор/радио (использует встроенные или пользовательские драйверы)
— есть модуль работы в качестве экранной заставки для Windows

Видео-инструкция доступна тут: Набор TLE для спутников

Полезное:

Частоты для программы Orbitron
Набор TLE для спутников

Скачиваем программу по ссылке: http://www. stoff.pl/

Запускаем установщик (для windows 7 и выше обязательно от имени администратора и разрешаем изменения на компьютере). Выбираем язык:

Открывается мастер установки. Жмём далее:

Тут ничего не трогаем и жмём далее:

Если Вам нужна экранная заставка то нажимаем далее, если нет, то снимаем галочку и нажимаем далее:

Выбираем нужное и нажимаем далее (можно оставить по умолчанию):

Всё готово к установке, нажимаем «Установить»:

Установка завершена. Нажимаем «Завершить»:

Внимание! Последующие запуски программы Orbitron обязательно производить от имени администратора!
Программа откроется на весь экран. Закрываем «Окно сообщений» и в окне «Подтверждение» нажимаем «Нет»

Выходим из полноэкранного режима. На клавиатуре нажимаем комбинацию клавиш «ALT+ENTER»

Приступаем к настройке. Переходим на вкладку «Место». Здесь нужно ввести данные о Вашем местоположении

Я живу в г. Рузаевка и ввожу свои данные (Название, Обозначение, Высота, Долгота и Широта). После ввода своих данных нажимаем кнопки «Добавить» и «Выбрать». Данные введены и Вы отобразились на карте:

Вызываем дополнительное меню нажав на точку и выбираем «Настройки». Второй способ нажать комбинацию клавиш «ALT+F5»

Переходим во вкладку «Карта» и выбираем «NASA»

Переходим во вкладку «Обновление TLE». Ставим «Срок действия TLE» 14 дней и устанавливаем галочку «Обновлять группу автоматически»

Теперь нам нужно отредактировать список источников обновления. Для этого нажимаем «Редактировать группу»

И прописываем в самом конце новый источник:

http://r4uab.ru/satonline.txt

И нажимаем «OK»

Переходим во вкладку «Синхр. времени» и устанавливаем галочку «Синхронизировать часы компьютера при старте программы»

Сохраняем настройки нажав «Применить» и «OK». Теперь нам нужно обновить орбитальные параметры спутников. Для этого вызываем меню нажав на точку в верхней правой части программы и выбираем пункт «Автообновление TLE»

После окончания загрузки нажимаем «OK»

Загружаем наш список нажав на «Загрузка TLE»

Выбираем satonline и нажимаем кнопку «Открыть»

Загрузился список рабочих спутников:

Для включения спутника на отслеживание нужно просто установить галочку напротив его названия. Для примера возьмём на отслеживание Международную Космическую Станцию. Она обозначается «ISS» (англ. International Space Station, сокр. ISS). Находим в списке:

И ставим галочку. На карте отобразилось положение МКС и его траектория.

Настройка завершена.

—————
— Наш чат в Telegram для консультативной поддержки и просто для общения — https://t.me/amateursat
— Наш канал в Telegram — https://t.me/r4uab_ru
— Наша группа в VK — https://vk.com/r4uab_ru
— Наша группа в Facebook — https://www.facebook.com/groups/r4uab
— Наша группа в Instagram — https://www.instagram.com/r4uab.ru/
— Наша группа в Twitter — https://twitter.com/R4UAB

Multi Page

Сервис предоставлен
www.

dxsummit.fi

Отослать ваш спот
на www.dxsummit.fi

Внимание!!! Потоковое
видео 300 Kbps

Американское
космическое агентство (NASA) запустило видеотрансляцию с наружной
веб-камеры Международной космической станции (МКС).
Потоковое видео будет преимущественно передаваться на Землю в то время,
пока астронавты спят — с 22 до 10 часов по московскому времени.

В остальные часы будет указываться текущее положение МКС на земной
орбите и ее траектория или внутренняя камера. Помимо видеоряда в тех
случаях, когда это возможно, в передачи будут включены переговоры между
специалистами с Земли, курирующими текущую миссию, и астронавтами.

Во время стыковки станции с другими космическими аппаратами и выходов
астронавтов в открытый космос также будет вестись аудио- и
видеотрансляция.

Уважаемые
пользователи CQ чата! Просьба при вашем общении не допускать
нецензурных выражений, оскорблений, призывов к войне и межнациональной
розни.

Администрация чата.

Сайт управляется системой uCoz

Интеллектуальный анализ траекторных данных — Microsoft Research

(Слайды) (Документ)
Достижения в области определения местоположения и мобильных вычислений позволили получить массивные данные о пространственных траекториях, отражающие мобильность разнообразных движущихся объектов, таких как люди, транспортные средства и животные. За последнее десятилетие было предложено множество методов обработки, управления и извлечения данных о траекториях, что способствовало широкому спектру приложений. В этой статье мы проводим систематический обзор основных исследований интеллектуальный анализ данных о траектории , обеспечивающий панораму поля, а также объем его тем исследования. Следуя дорожной карте от получения данных о траектории до предварительной обработки данных о траектории, управления данными о траектории и решения различных задач анализа данных (таких как анализ моделей траектории, обнаружение выбросов и классификация траекторий), исследование исследует связи, корреляции и различия между этими существующими методами. В этом обзоре также представлены методы преобразования траекторий в другие форматы данных, такие как графики, матрицы и тензоры, к которым можно применить дополнительные методы интеллектуального анализа данных и машинного обучения. Наконец, представлены некоторые общедоступные наборы данных о траекториях. Этот опрос может помочь сформировать поле сбор данных о траектории , обеспечивающий быстрое понимание этого поля сообществу.
Ю Чжэн . Интеллектуальный анализ данных о траектории: обзор. Транзакции ACM по интеллектуальным системам и технологиям ( ACM TIST ). 2015, том. 6, выпуск 3.
(Слайды) (Бумага)
Прежде чем использовать данные о траектории, нам нужно решить ряд вопросов, таких как фильтрация шума, сегментация и сопоставление с картой. Этот этап называется предварительная обработка траектории , которая является фундаментальным этапом многих задач интеллектуального анализа данных траектории.
- Целью фильтрации шума является удаление с траектории некоторых шумовых точек, которые могут быть вызваны плохим сигналом систем определения местоположения (например, при движении в городском каньоне).
- Алгоритм обнаружения точки пребывания определяет место, где движущийся объект некоторое время находился в пределах определенного порога расстояния. Точка пребывания может обозначать ресторан или торговый центр, в котором побывал пользователь, неся больше семантического значения, чем другие точки на траектории.
- Сжатие траектории предназначено для сжатия размера траектории (с целью уменьшения накладных расходов на связь, обработку и хранение данных) при сохранении полезности траектории.
- Сегментация траектории делит траекторию на фрагменты по временному интервалу, пространственной форме или семантическим значениям для дальнейшего процесса, такого как кластеризация и классификация.
- Сопоставление карты предназначено для проецирования каждой точки траектории на соответствующий сегмент дороги, где точка действительно была сгенерирована.
(слайды) (бумага)
Многие онлайн-приложения требуют мгновенного извлечения данных о траектории (например, для обнаружения аномалий трафика), что требует эффективных алгоритмов управления данными, которые могут быстро извлекать определенные траектории, удовлетворяющие определенным критериям (например, пространственно-временным ограничениям). из большого корпуса траекторий. Обычно существует два основных типа запросов: запросы ближайших соседей и запросы диапазона. Первый также связан с метрикой расстояния, например. расстояние между двумя траекториями. Кроме того, существует два типа траекторий (исторические и недавние), которые требуют разных методов управления.
Вот план этого раздела.
- Пространственные базы данных: введение в базовые алгоритмы индексации и поиска пространственных данных.
- Запросы: запросы диапазона и запросы KNN
- Показатели расстояния для траекторий: точка к траектории, траектория к траектории, сегмент к сегменту.
- Структуры индексации: трехмерный индекс, индекс нескольких версий, пространственный раздел + временной индекс
- Алгоритмы поиска
(Слайды) (Бумага)
Объекты перемещаются непрерывно, в то время как их местоположение может обновляться только в дискретное время, оставляя местонахождение движущегося объекта между двумя обновлениями неопределенным. Чтобы повысить полезность траекторий, в серии исследований пытались смоделировать и уменьшить неопределенность траекторий. Напротив, направление исследований направлено на защиту конфиденциальности пользователя, когда пользователь раскрывает свои траектории.
- Построение возможных маршрутов на основе неопределенных траекторий в свободном пространстве
- Сделать вывод о наиболее вероятном маршруте в дорожной сети на основе траекторий с низкой частотой дискретизации
(Слайды) (Бумага)
Огромный объем пространственных траекторий дает возможность анализировать модели подвижности движущихся объектов, которые могут быть представлены отдельной траекторией, содержащей определенный шаблон, или группой траекторий, имеющих сходные шаблоны. В этом разделе мы рассмотрим литературу, посвященную четырем категориям паттернов: паттерны совместного движения, кластеризация траекторий, частые последовательные паттерны и периодические паттерны.
(Слайды) (Бумага)
Используя подходы к обучению с учителем, мы можем классифицировать траектории или сегменты траектории по некоторым категориям, которые могут быть действиями (такими как походы и обед) или различными видами транспорта, такими как ходьба и вождение.
(Слайды) (Бумага)
В отличие от шаблонов траектории, которые часто встречаются в данных траектории, выбросы траектории (также известные как аномалии) могут быть элементами (траекторией или сегментом траектории), которые значительно отличаются от других элементов с точки зрения некоторая метрика подобия. Это также могут быть события или наблюдения (представленные набором траекторий), которые не соответствуют ожидаемому шаблону (например, затор на дорогах, вызванный автомобильной аварией). Раздел 8 знакомит с обнаружением аномалий на основе данных о траектории.
(Слайды) (Статья)
Помимо изучения траекторий в их исходном виде, мы можем преобразовывать траектории в другие форматы, такие как граф, матрица и тензор. Новые представления траекторий расширяют и разнообразят подходы к интеллектуальному анализу данных о траекториях, используя существующие методы интеллектуального анализа, т.е. анализ графов, совместная фильтрация (CF), матричная факторизация (MF) и тензорная декомпозиция (TD).
(Слайды) (Бумага)
- Совместная фильтрация (CF): CF на основе пользователей и CF на основе элементов
- Матричная факторизация: SVD и NMF
- Факторизация матрицы с учетом контекста
(Слайды) (Бумага)
- Тензорное разложение
- Контекстно-зависимая тензорная декомпозиция

Магистр наук о данных в Интернете (MSDS) | Северо-Западный SPS: Школа профессиональных исследований

Магистр наук о данных

Интеграция науки о данных и бизнес-стратегии создала спрос на профессионалов, которые могут принимать решения на основе данных, которые продвигают их организации вперед. Студенты могут приобрести необходимые навыки анализа и лидерства, необходимые для карьеры в современном мире, управляемом данными, в онлайн-программе Northwestern Master of Science in Data Science.

Студенты программы

Northwestern Master of Science in Data Science (MSDS) узнают, как использовать реляционные, документные и графовые системы баз данных и аналитическое программное обеспечение, созданное на основе систем с открытым исходным кодом, таких как R, Python и Go, с TensorFlow и Keras для глубокого обучения. Они учатся делать достоверные прогнозы, используя традиционную статистику и методы машинного обучения.

НАЧАТЬ ЗАЯВКУЗапросить информацию ПОСЕТИТЬ ИНФОРМАЦИОННУЮ СЕССИЯ

Выберите из ряда специализаций и факультативов

Выберите одну из пяти специализаций: Аналитика и моделирование, Управление аналитикой, Искусственный интеллект, Инженерия данных или Технологическое предпринимательство. Студенты могут дополнительно настроить свое обучение с помощью широкого спектра факультативных курсов, включая финансовое машинное обучение, искусственный интеллект и глубокое обучение, разработку аналитических систем и аналитику бизнес-процессов.

Если вы не уверены, какая специализация вам подходит, вы можете прочитать немного больше о том, какая работа может вам подойти.

Работа на том языке программирования, который соответствует вашим потребностям

Программа MSDS поддерживает три языка: Python, R и Go. Студенты программы MSDS приобретают опыт работы с этими тремя языками и могут адаптировать свое обучение к тому или иному языку.

Python в настоящее время является самым популярным компьютерным языком в науке о данных. Он особенно силен в обработке естественного языка и в качестве клиента для платформ глубокого обучения.
R с многочисленными пакетами для аналитики и моделирования хорошо зарекомендовал себя прикладными статистиками. Это отличный выбор для научного программирования и прикладных исследований.
Go — это язык системного программирования, разработанный для современных многопроцессорных компьютеров. Он хорошо подходит для реализации масштабируемых высокопроизводительных систем для обработки данных.

Вы можете узнать больше о том, почему программа MSDS включает язык программирования Go.

Выберите темп, который подходит именно вам

Вы можете получить степень в рамках 100% онлайн-обучения с частичной занятостью или в рамках одногодичного ускоренного варианта, который сочетает в себе онлайн-курсы и занятия в кампусе.

ЦЕЛИ ПРОГРАММЫ МАГИСТРА В ОБЛАСТИ ДАННЫХ

Сформулировать аналитику как основную стратегию науки о данных
Преобразование данных в полезную информацию
Разработка статистически обоснованных и надежных аналитических решений
Продемонстрировать лидерство
Формулировать и управлять планами решения бизнес-задач
Оценка ограничений на использование данных
Оценка структуры данных и жизненного цикла данных

Выберите подходящий для вас темп

Ускоренные варианты полного и неполного рабочего дня

Программа MSDS предлагается в форматах неполного и ускоренного полного рабочего дня. Каждый формат предлагает выбор специализаций, которые позволяют вам создать курс обучения, необходимый для достижения ваших карьерных целей. Вы можете получить степень в рамках неполного рабочего дня, обучения без проживания или одногодичного ускоренного варианта. Что бы вы ни выбрали, вы будете учиться у опытных, увлеченных преподавателей, которые являются лидерами мнений в своих областях.

Мы приглашаем иностранных студентов со всего мира подать заявку на ускоренный вариант MSDS. При допуске к ускоренному варианту иностранные студенты имеют право подать заявление и получить студенческую визу.

Сравните варианты ускоренной полной и неполной занятости. Первый ускоренный набор начнется осенью 2023 года.

CoMPARE

Самым большим преимуществом программы для меня было то, что она дала мне более глубокое понимание того, как работают прогностические модели и как их можно применять. Что не менее важно, это позволило мне объяснить, что означает прогностический анализ».

Джейсон Окуи, менеджер по продуктам, Adobe

Подробнее о магистратуре по науке о данных

Магистерская программа по науке о данных Онлайн-курсы
Неполный онлайн-курс по науке о данных
Ускоренная учебная программа по науке о данных
Магистерская программа по науке о данных 902 Прием2
Обучение и финансовая помощь для науки о данных
Регистрационная информация для науки о данных
Карьера в области науки о данных
Факультет программы обработки данных
MSDS Студенческий лидерский совет
Корпоративное обучение науке о данных

Магистерские онлайн-курсы по науке о данных

Курсы варьируются от статистического анализа до систем баз данных и практического машинного обучения. Изучите все онлайн-курсы MS in Data Science, чтобы получить полную информацию о предложениях программы.

Учебный план по науке о данных

Чтобы получить степень магистра наук в области науки о данных, студенты проходят 12 курсов, которые позволят им приобрести навыки высокого уровня, необходимые для карьеры в области науки о данных. Курсы включают основные курсы, курсы специализации, курс лидерства или управления проектами, а также завершающий проект или диссертацию. Варианты учебной программы немного различаются между вариантами неполного рабочего дня и ускоренными вариантами.

ПОСМОТРЕТЬ ЗАЧИСЛЕННУЮ ПРОГРАММУОБЗОР УСКОРЕННОЙ УЧЕБНОЙ ПРОГРАММЫ

Поступление в магистратуру по науке о данных

При рассмотрении вашего заявления учитываются различные факторы. Фон и опыт варьируются от студента к студенту. Полный список требований см. на странице приема на программы магистратуры SPS.

Плата за обучение и финансовая помощь для науки о данных

Стоимость обучения по программе магистра наук о данных в Northwestern сопоставима с другими конкурентоспособными программами онлайн-аналитики по всей стране. Для студентов Northwestern существуют возможности финансовой помощи. Полную информацию можно найти на веб-странице «Обучение и финансовая помощь для науки о данных».

Регистрационная информация для Data Science

Вы уже поступили на программу магистра наук о данных? Забегайте вперед и зарегистрируйтесь на свои занятия как можно скорее, чтобы обеспечить максимальную эффективность в вашей траектории.

РАСПИСАНИЕ КУРСОВ И РЕГИСТРАЦИЯ РЕГИСТРАЦИЯ ПОЛИТИКА И КОНТАКТЫ

Карьера в науке о данных

По мере того, как эта междисциплинарная область продолжает развиваться, специалисты по данным определяют новые области деятельности, чтобы играть ключевые роли на различных этапах бизнес-цикла посредством моделирования, проектирования и управления. . Следовательно, специалисты, обладающие опытом в области анализа данных, математики, машинного обучения, объектно-ориентированного программирования, информатики и управления бизнесом, востребованы в самых разных отраслях.

Преподавательский состав программы Data Science Program

Преподавательский состав MSDS включает ученых, занимающихся данными, профессиональных исследователей и консультантов, социологов, математиков, статистиков и компьютерщиков, которые привносят практический опыт из реальной жизни в онлайн-класс и взаимодействуют со студентами на межличностном уровне. Большинство преподавателей имеют докторские степени и большой опыт преподавания и ведения бизнеса. Познакомьтесь с преподавателями на странице факультета нашей программы по науке о данных.

Студенческий лидерский совет MSDS

Студенческий лидерский совет MSDS стремится повысить осведомленность о науке о данных на практике и создать чувство общности в рамках программы, укрепляя отношения между студентами, выпускниками и ведущими профессионалами отрасли.

Узнайте больше!

Северо-Западная степень магистра в области науки о данных

Преподаватели: Предпринимательство в области науки о данных

Магистр наук в области данных Преподаватели, которые преподают курсы по сертификату и специализации технологического предпринимательства, обсуждают многие аспекты этой области и делятся своим собственным опытом и идеями о стартапах.

Кимберли Чулис

Кимберли Чулис, доктор философии, имеет опыт работы и консультирования во многих компаниях и является соучредителем и генеральным директором Core Analytics ^® и BrandMeter* Architect. Ким является инструктором MSDS 470 по технологическому предпринимательству.

Бала Камаллахаран

Бала Камаллахаран является основателем Startup Iceland, а также соучредителем Dattaca Labs и Iceland Venture Studio. Бала преподает MSDS 472 Management Consulting и разрабатывает курс MSDS Special Topics по созданию прототипов продуктов на весну 2023 года9.0003

Дипьяман Саньял

Дипьяман Саньял работал количественным и финансовым аналитиком во многих корпорациях, а также является соучредителем и генеральным директором консалтинговой компании dōnō. Дипиаман преподает MSDS 474 «Бухгалтерский учет и финансы» для технологических менеджеров.