SAS.Planet

SAS.Planet / SAS.Планета (https://www.sasgis.org/sasplaneta/) — свободная портативная программа, которая позволяет просматривать, а главное — скачивать — спутниковые снимки высокого разрешения и карты, предоставляемые сервисами Google Earth, Google Maps, Bing Maps, и мн. др. Незаменимый инструмент для геоинформатиков.

📥 Скачать
📝 Установка: лучше всего описана в readme.txt, который находится в архиве вместе с файлами SAS.Planet

📹 Плейлист “SAS.Planet для начинающих” — VK Видео, YouTube — лучшее, на наш взгляд, руководство по SAS.Planet.

#справка #ГИС

Вчера на мероприятии памяти А.Е. Снесарева в СПбГУ прозвучала интересная мысль. Он с отличием окончил физико-математический факультет МГУ, тема диссертации – «Изучение бесконечно малых величин». В Туркестане огромную часть его компетенций составляет организация разведки по сопредельным странами и на Северо-Индийском театре военных действий.
А разведка – это искусство сведения воедино множества малых величин. Сумма обилия малых или косвенных признаков зачастую важнее и приводит к более точным выводам, нежели небольшое число событий/признаков, кажущихся основополагающими, решающими. Работа А.Е. Снесарева по разведывательной деятельности занимает ключевое место в этой сфере как в поздний период Российской империи, так и в советский период. Наверное, сыграло свою роль и блестящее математическое образование.
К слову, в 1921-1930 гг., помимо иной службы, А.Е. Снесарев работал ректором Московского института востоковедения, который в 1954 г. влился в МГИМО МИД России.

Снесарев А.Е. Философия войны.
#библиотека

Андрею Евгеньевичу Снесареву сегодня 160. Востоковед, геополитик, военный. И автор концепта "практического изучения Востока", возможно, это главное. Что он и подтверждал своей деятельностью. Сегодня это отмечается в Санкт-Петербурге.

​​11 декабря компания K2 Space объявила о привлечении $250 млн нового финансирования, что позволило оценить стартап по производству спутников в $3 млрд.

Раунд серии C возглавила компания Redpoint при дополнительной поддержке со стороны T. Rowe Price Associates, Hedosophia, Altimeter, Lightspeed и Alpine Space Ventures.

K2 планирует запустить «Гравитас», первый аппарат из линейки «Мега-класс», в марте 2026 года. Эта миссия станет первым полётом полностью интегрированной платформы компании и позволит впервые в отрасли провести ряд испытаний, в том числе запустить в космосе 20-киловаттный двигатель на эффекте Холла и развернуть две 10-киловаттные солнечные батареи. Также будут протестированы высоковольтная энергосистема в сочетании с радиационно-стойкой авионикой — комбинация, которую компании обычно тестируют в ходе нескольких миссий.

По словам представителей компании, более высокая бортовая мощность требуется для таких полезных нагрузок, как системы связи с высокой пропускной способностью, системы дистанционного зондирования с большими апертурами и системы противоракетной обороны. Двигатели на эффекте Холла мощностью 20 киловатт, если они окажутся надёжными, могут сократить сроки вывода на орбиту тяжёлых спутников или обеспечить более гибкое маневрирование на низкой и средней околоземной орбитах.

Компания K2 заявила, что после запуска спутника расширит производство на своём заводе в Торрансе. Завод рассчитан на выпуск около 100 мощных спутников в год. Компания сообщила, что заключила контракты с коммерческими операторами, включая SES, и ведёт работу с правительством США.

Следующей платформой в дорожной карте K2 является «Гига» — более крупная платформа, рассчитанная на такие массивные ракеты, как Starship от SpaceX и New Glenn от Blue Origin. Компания планирует обеспечить мощность около 100 киловатт на спутник, что соответствует растущим возможностям запуска тяжёлых грузов и потребностям Пентагона в более мощных группировках спутников.

Источник.

#K2

Женщины, в целом, в наши дни куда более витальны, энергийны, жизнеспособны, чем мужчины. И с годами эта тенденция лишь прогрессирует.

На мой взгляд, именно этим и определяется подъем всяких там феминизмов и всего прочего на Западе. Остальное - лишь дополнительные факторы.

По сути, глобально-политически, идет борьба за сознание женщин. В каком-то смысле, всё остальное - вторично.

Кто это будет - женщина в новом тысячелетии? Новое издание Медеи и Клитемнестры (жена Агамемнона, убившего его сразу после возвращения из Трои, героиня "Орестеи" Эсхила)? Или Пенелопа и Андромаха (жена Гектора, героиня одноименной трагедии Еврипида)?

Ключевой вопрос в этой истории - не отношение женщин с мужчинами. Последнее, на чем держится современный мир, - это материнство, любовь женщин к своим детям.

Всё что выше - это объяснение почему важен контент, аналогичный процитированному ниже.

https://aeon.co/essays/how-scientific-motherhood-polices-and-subjugates-women
Лексика изменилась, но сценарий остался прежним. Мы больше не говорим о «расовом самоубийстве» или «материнском долге перед Империей», но требование рожать, воспитывать, бесконечно отдавать — это просто новые версии того же общественного договора, который связывал женщин на протяжении веков. То, что мы называем «материнством», никогда не было личным инстинктом; это всегда был общественный институт, призванный управлять женским телом, эмоциями и амбициями во имя стабильности.

P.S. К философии сциентизма - https://t.iss.one/IngeniumNotes/2459

Обратите внимание, что удар по материнству наносится именно именно с сциентических позиций, с помощью авторитета науки. "Наука доказала, что ...".

И что на это отвечать с точки зрения сциентизма, с "научной" точки зрения?

Абстрактный пример. Завтра объявят, что, с точки зрения науки, мужской гомосексуализм полезен для здоровья. И что делать, доказывать что он не на столько уж и полезен? Что есть и его вредные составляющие? И что дальше, бодаться, вводить метрику "абсолютной полезности" и воевать на этом поле?

Если всё сводится только к сциентизму, если "наука доказала, что ..." - это главный регулятор жизни, то как вообще строить жизнь?

Даже у убогой и дремучей религиозности есть ответы на подобные провокации. Какому нибудь пастуху-бедуину из аравийской пустыни попробуйте что-нибудь аналогично из абстрактного примера выше втюхать - как он отреагирует? Но что сможет возразить на это абстрактный современный европейский бюргер?

Можно строить мировоззрение на основе науки. Но нужно чётко понимать, что наука для этого должна вступить в далеко идущие отношения с ценностями. Должна начаться их сложная химия. Наука при этом становится с одной стороны инструментом реализации этих ценностей. Но с другой стороны - наука станет тем, что управляет углублением понимания данных ценностей, то есть - в какой-то мере будет их определять. И всё равно в центре этой истории должен быть человек, который всем этим крутит так, как он хочет. А не наука и т.п. виляют человеком.

Чем по-настоящему ценен марксизм, даже в его примитивных и в убого-кондовых вариантах, - это тем, что он как-то привносил в науку ценности. И делал этот открыто. За что его всякие Попперы и третировали.

А то что сейчас происходит - слишком сильно напоминает то, что описывал Достоевский в "Братьях Карамазовых":

— Вы Калганова знаете?
— Знаю.
— Он всё ходит и мечтает. Он говорит: зачем взаправду жить, лучше мечтать. Намечтать можно самое веселое, а жить скука. А ведь сам скоро женится, он уж и мне объяснялся в любви. Вы умеете кубари спускать?
— Умею.
— Вот это он, как кубарь: завертеть его и спустить и стегать, стегать, стегать кнутиком: выйду за него замуж, всю жизнь буду спускать.

Поставщик облачных услуг в космосе Satlyt заключил стратегическое партнёрство с Parsimoni, создателем SpaceOS — безопасной операционной среды на основе единого ядра для спутниковых полезных нагрузок, — для изучения технической и коммерческой совместимости их основных технологий.

Satlyt, американский стартап, создающий виртуальные центры обработки данных в космосе, изучит, как его распределённый уровень оркестрации может дополнить среду выполнения SpaceOS от Parsimoni для поддержки новых сценариев использования орбитальных вычислений.

Вместе компании намерены оценить возможности выполнения сложных рабочих нагрузок, включая обработку данных с помощью искусственного интеллекта и машинного обучения, в гетерогенных спутниковых сетях в безопасных и ресурсоэффективных средах.

«Наша миссия в Satlyt — сделать спутниковые вычислительные мощности доступными и простыми в использовании, — заявил Рама Афулло, основатель и генеральный директор Satlyt. — Ориентация Parsimoni на безопасные и эффективные среды выполнения хорошо сочетается с нашей работой в области межспутниковых сетей и организации задач. Мы с нетерпением ждём возможности изучить, как эти уровни могут дополнять друг друга для поддержки будущих распределённых приложений в космосе».

Источник.

#space

Россию победить нельзя
ЗИП кабины обслуживания нашли в Богом забытом гарнизоне Космическо-штурмовой дивизии в закрытом уездном городе Х.
Мы даже сами не знаем что у нас есть в закромах Родины.
Наверняка там где-то прячется «Кузькина мать»…👇

​​Из серии "суровые будни ИИ и робототехники".

Если без шуток, то подобные материалы демонстрируют реальный уровень развития технологий.

https://phys.org/news/2025-12-robocrop-robots-tomatoes.html

Помидоры обычно растут гроздьями, поэтому роботам приходится собирать только спелые плоды, оставляя остальные на лозе. Для этого требуются продвинутые возможности принятия решений и управления.

Чтобы научить роботов собирать помидоры, доцент Высшей инженерной школы Осакского столичного университета Такуя Фуджинага запрограммировал их так, чтобы они оценивали удобство сбора каждого помидора, прежде чем попытаться его сорвать.

Новая модель Fujinaga использует распознавание изображений в сочетании со статистическим анализом для определения оптимального направления движения к каждому плоду. Система обрабатывает изображения/видит плод, его стебли и определяет, не скрыт ли он за другой частью растения. Эти факторы влияют на решения робота по управлению и помогают ему выбрать оптимальный маршрут. Результаты опубликованы в журнале Smart Agricultural Technology.

Модель представляет собой переход от традиционной модели «обнаружения/распознавания» к тому, что Фуджинага называет «оценкой простоты сбора урожая».

«Это не просто вопрос «может ли робот собрать помидор?», а размышление о том, «насколько вероятен успешный сбор?», что более значимо для реального сельского хозяйства», — пояснил он.

При тестировании новая модель Fujinaga показала результат в 81 %, что намного выше прогнозов.

Примечательно, что примерно четверть успешных операций пришлась на помидоры, которые были успешно собраны с правой или левой стороны, хотя при фронтальном подходе собрать их не удалось. Это говорит о том, что робот менял направление движения, когда ему не удавалось собрать плоды.

В конечном счёте исследование Фуджинаги подчёркивает важность таких факторов, как расположение плодов, геометрия стебля, фоновые листья и затенение, при сборе фруктов роботами.

«Это исследование определяет „удобство сбора“ как количественный показатель, который на шаг приближает нас к созданию сельскохозяйственных роботов, способных принимать обоснованные решения и действовать разумно», — сказал он.

Фудзинага видит будущее, в котором роботы смогут самостоятельно определять, созрел ли урожай.

«Ожидается, что это положит начало новой форме сельского хозяйства, в которой роботы и люди будут сотрудничать, — объяснил он. — Роботы будут автоматически собирать помидоры, которые легко сорвать, а люди будут заниматься более сложными культурами».