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b“季度回顾 \xe2\x80\xa2 截至 2024 年 12 月 31 日的季度，摩根大通美国股票策略表现不及基准标准普尔 500 指数。 \xe2\x80\xa2 在医疗保健领域，我们对 Regeneron Pharmaceuticals 的增持导致业绩下滑。Regeneron 的股票表现下滑主要是由于对其眼药 Eylea 的竞争定位以及安进可能推出的生物仿制药的担忧。尽管报告了强劲的季度收入和收益增长，但 Eylea HD 的转换速度低于预期以及生物仿制药竞争的威胁带来了不确定性。该公司的财务业绩显示收入同比增长和收益增加，但这些积极的结果被市场对 Eylea 未来的担忧所掩盖。 \xe2\x80\xa2 在非必需消费品领域，我们对特斯拉汽车的减持导致业绩下滑。公司报告盈利稳健，由于成本降低和生产效率提高，毛利率和盈利能力有所改善。值得注意的是，特斯拉在其 Cybertruck 部门实现了盈利，并宣布了推出新款平价车型的计划。该公司推动对无人监管的全自动驾驶汽车进行国家监管，以及 2024 年美国总统大选对监管前景的影响进一步影响了股价表现。\xe2\x80\xa2 在金融方面，我们对富国银行的增持有助于提高业绩。由于投资者对放松管制和可能取消资产上限的乐观情绪，富国银行的股票表现有所改善。该公司报告的净收入和每股收益较上一季度增加，费用收入增长抵消了净利息收入的阻力。\xe2\x80\xa2 在信息技术领域，我们对 Marvell Technology 的增持有助于提高业绩。Marvell 的数据中心部门实现了显着增长，尤其是在定制人工智能 (AI) 硅片和光电方面。该公司报告称，收入同比和环比均大幅增长，每股收益显著提高。Marvell 与亚马逊网络服务 (Amazon Web Services) 的战略合作伙伴关系以及定制硅片项目的成功提升为其积极的财务业绩做出了贡献。由于产品组合，尤其是定制硅片的收入贡献增加，毛利率面临压力，但管理层已经充分传达了这种组合动态，因此投资者在很大程度上预料到了这一点。
b“季度回顾 \xe2\x80\xa2 截至 2024 年 12 月 31 日的季度，摩根大通美国股票策略表现不及基准标准普尔 500 指数。 \xe2\x80\xa2 在医疗保健领域，我们对 Regeneron Pharmaceuticals 的增持导致业绩下滑。Regeneron 的股票表现下滑主要是由于对其眼药 Eylea 的竞争定位以及安进可能推出的生物仿制药的担忧。尽管报告了强劲的季度收入和收益增长，但 Eylea HD 的转换速度低于预期以及生物仿制药竞争的威胁带来了不确定性。该公司的财务业绩显示收入同比增长和收益增加，但这些积极的结果被市场对 Eylea 未来的担忧所掩盖。 \xe2\x80\xa2 在非必需消费品领域，我们对特斯拉汽车的减持导致业绩下滑。公司报告盈利稳健，由于成本降低和生产效率提高，毛利率和盈利能力有所改善。值得注意的是，特斯拉在其 Cybertruck 部门实现了盈利，并宣布了推出新款平价车型的计划。该公司推动对无人监管的全自动驾驶汽车进行国家监管，以及 2024 年美国总统大选对监管前景的影响进一步影响了股价表现。\xe2\x80\xa2 在金融方面，我们对富国银行的增持有助于提高业绩。由于投资者对放松管制和可能取消资产上限的乐观情绪，富国银行的股票表现有所改善。该公司报告的净收入和每股收益较上一季度增加，费用收入增长抵消了净利息收入的阻力。\xe2\x80\xa2 在信息技术领域，我们对 Marvell Technology 的增持有助于提高业绩。Marvell 的数据中心部门实现了显着增长，尤其是在定制人工智能 (AI) 硅片和光电方面。该公司报告称，收入同比和环比均大幅增长，每股收益显著提高。Marvell 与亚马逊网络服务 (Amazon Web Services) 的战略合作伙伴关系以及定制硅片项目的成功提升为其积极的财务业绩做出了贡献。由于产品组合，尤其是定制硅片的收入贡献增加，毛利率面临压力，但管理层已经充分传达了这种组合动态，因此投资者在很大程度上预料到了这一点。
在已知蛋白质宇宙的尺度上预测的结构
蛋白质是所有细胞过程的关键，其结构对于理解其功能和进化很重要。基于蛋白质结构的基于序列的预测在精度1中增加了，超过214）在Alphafold数据库2中可用预测结构。但是，在此规模上研究蛋白质结构需要高度焦虑的方法。在这里，我们开发了一个基于结构对齐的聚类算法4foldseek cluster4that可以群集数亿个结构。使用此方法，我们聚集了Alphafold数据库中的所有结构，识别2.30）百万个非辛氏结构簇，其中31％缺乏代表可能先前未描述过结构的注释。没有注释的群集往往很少有代表覆盖Alphafold数据库中所有蛋白质的4％。进化分析表明，大多数簇的起源都是古老的，但似乎有4％是物种，代表了较低的质量预测或从头基因出生的示例。我们还展示了如何使用结构比较来预测领域家庭及其关系，从而确定了远程结构相似性的示例。在这些分析的基础上，我们确定了与原核生物中假定的远程同源性人类免疫相关蛋白质的几个例子，这说明了该资源对研究蛋白质功能和生命树的进化的价值。
外科医生指挥官 Rob O'Donnell 于 2016 年加入海上预备队。他最初加入 HMS PRESIDENT，后来转入 HMS DALRIADA，因为
Rob 于 2011 年毕业于格拉斯哥大学，获得医学学位。他还拥有爱丁堡大学疼痛管理理学硕士学位，并获得了皇家麻醉学院院士和医学领导与管理学院副院士称号。他的民事职务是 NHS 的麻醉顾问，在格拉斯哥伊丽莎白女王大学医院工作。他的专科兴趣包括重大创伤管理、急诊手术麻醉和产科麻醉。他还是麻醉科输血和产科质量改进的负责人。
用于空间领域感知应用的加速 AI 驱动大气预测 丹尼·费尔顿 诺斯罗普·格鲁曼公司 玛丽·艾伦·克拉多克、希瑟·凯利、兰德尔·J·阿利斯、埃里克·佩奇、杜安·阿普林 诺斯罗普·格鲁曼公司 摘要 太空激光和监视应用经常受到大气效应的影响。气溶胶、云和光学湍流引起的大气衰减和扭曲会产生有害影响，从而对任务结果产生负面影响。2019 年 AMOS 会议上简要介绍的一篇论文介绍了 2017 年在哈莱阿卡拉峰安装的地面仪器。这些仪器仍在积极收集数据，它们正在提供前所未有的空间环境实时表征，包括精确的大气传输损耗。虽然实时测量是理解和表征空间环境的第一步，但仅靠它们是不够的。为了优化任务规划，许多应用都需要对空间环境进行准确的短期大气预测。虽然大气预报并不是什么新鲜事，但最近随着 21 世纪人工智能 (AI) 技术的应用，大气预报的技能得到了极大提升。这些技术是高性能计算 (HPC) 和深度学习 (DL) 的结合。本演讲的主题是使用来自地面大气收集系统的 TB 级数据训练预测模型，并使用图形处理单元 (GPU) 加速其训练和推理的能力。本研究侧重于预测的三个时间尺度。这些时间尺度包括短期（0 到 60 分钟）、中期（1 小时到 3 小时）和长期（3 到 48 小时）。这些时间尺度代表激光和/或监视应用和任务的各种决策点。在短期预测情况下，多种 DL 技术应用于从光学地面站 (OGS) 收集的本地数据。这些 DL 技术包括使用 U-Net 卷积神经网络和多层感知器 (MLP) 和随机森林 (RF) 模型的集合。 MLP 用于从激光云高仪和红外云成像仪 (ICI) 等仪器收集的点数据。对于中间时间尺度，卷积长短期记忆 (LSTM) 网络和 U-Net 均使用来自 NOAA 地球静止卫星云图集合的图像进行训练。最后，组合 U-Net 和自动编码器神经网络用于训练由 HPC 数值天气预报 (NWP) 模型模拟的大气预测器以进行长期预测。NWP 会产生许多 TB 的数据，因此，使用这些神经网络是优化其预测能力的理想选择。本研究利用了多种 HPC 资源。其中包括由四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 组成的内部 GPU 节点以及毛伊高性能计算中心 (MHPCC) 的资源。结果表明，在几乎所有情况下，这些预测技术都优于持久性，而且偏差很小。使用 HPC 和 DL 推理实时进行预测的能力是未来的重点，将在会议上报告。1. 简介大气衰减和失真降低了太空激光和监视应用的功效。特别是，云层可以部分或完全遮挡目标，并阻止或要求降低光通信系统的数据速率。但是，通过准确表征和预测大气影响，可以减轻许多负面影响。本研究的目的是开发和完善一种最先进的大气预测系统，该系统可生成高分辨率的大气衰减预测，以支持太空激光和监视应用的决策辅助。为了实现这一目标，HPC 和 AI 的进步与数 TB 的高分辨率地面和太空大气数据集合相结合。多种 HPC 资源用于处理本研究所需的地面和卫星数据，并使用四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 加速 AI 预测技术的训练和推理。该技术用于进行多时间尺度大气预测：1 小时预测、2 小时以上预测和 48 小时预测。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。
用于空间领域感知应用的加速 AI 驱动大气预测 丹尼·费尔顿 诺斯罗普·格鲁曼公司 玛丽·艾伦·克拉多克、希瑟·凯利、兰德尔·J·阿利斯、埃里克·佩奇、杜安·阿普林 诺斯罗普·格鲁曼公司 摘要 太空激光和监视应用经常受到大气效应的影响。气溶胶、云和光学湍流引起的大气衰减和扭曲会产生有害影响，从而对任务结果产生负面影响。2019 年 AMOS 会议上简要介绍的一篇论文介绍了 2017 年在哈莱阿卡拉峰安装的地面仪器。这些仪器仍在积极收集数据，它们正在提供前所未有的空间环境实时表征，包括精确的大气传输损耗。虽然实时测量是理解和表征空间环境的第一步，但仅靠它们是不够的。为了优化任务规划，许多应用都需要对空间环境进行准确的短期大气预测。虽然大气预报并不是什么新鲜事，但最近随着 21 世纪人工智能 (AI) 技术的应用，大气预报的技能得到了极大提升。这些技术是高性能计算 (HPC) 和深度学习 (DL) 的结合。本演讲的主题是使用来自地面大气收集系统的 TB 级数据训练预测模型，并使用图形处理单元 (GPU) 加速其训练和推理的能力。本研究侧重于预测的三个时间尺度。这些时间尺度包括短期（0 到 60 分钟）、中期（1 小时到 3 小时）和长期（3 到 48 小时）。这些时间尺度代表激光和/或监视应用和任务的各种决策点。在短期预测情况下，多种 DL 技术应用于从光学地面站 (OGS) 收集的本地数据。这些 DL 技术包括使用 U-Net 卷积神经网络和多层感知器 (MLP) 和随机森林 (RF) 模型的集合。 MLP 用于从激光云高仪和红外云成像仪 (ICI) 等仪器收集的点数据。对于中间时间尺度，卷积长短期记忆 (LSTM) 网络和 U-Net 均使用来自 NOAA 地球静止卫星云图集合的图像进行训练。最后，组合 U-Net 和自动编码器神经网络用于训练由 HPC 数值天气预报 (NWP) 模型模拟的大气预测器以进行长期预测。NWP 会产生许多 TB 的数据，因此，使用这些神经网络是优化其预测能力的理想选择。本研究利用了多种 HPC 资源。其中包括由四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 组成的内部 GPU 节点以及毛伊高性能计算中心 (MHPCC) 的资源。结果表明，在几乎所有情况下，这些预测技术都优于持久性，而且偏差很小。使用 HPC 和 DL 推理实时进行预测的能力是未来的重点，将在会议上报告。1. 简介大气衰减和失真降低了太空激光和监视应用的功效。特别是，云层可以部分或完全遮挡目标，并阻止或要求降低光通信系统的数据速率。但是，通过准确表征和预测大气影响，可以减轻许多负面影响。本研究的目的是开发和完善一种最先进的大气预测系统，该系统可生成高分辨率的大气衰减预测，以支持太空激光和监视应用的决策辅助。为了实现这一目标，HPC 和 AI 的进步与数 TB 的高分辨率地面和太空大气数据集合相结合。多种 HPC 资源用于处理本研究所需的地面和卫星数据，并使用四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 加速 AI 预测技术的训练和推理。该技术用于进行多时间尺度大气预测：1 小时预测、2 小时以上预测和 48 小时预测。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。
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SPE 欧洲海上预览 - 感知
随着 GCSE 和 A-Level 成绩成为英国许多家庭早餐桌上的热门话题，一群工程学徒敦促年轻人保持冷静，考虑各种选择——无论结果如何。随着越来越多的公司提供有吸引力的计划，那些仍在考虑职业选择、决定不上大学（或无法上大学）的年轻人最好认真考虑一下在工程学徒岗位上工作的可能性。在许多情况下，需求是存在的，终身职业机会是存在的，通过公司晋升的机会——通常是晋升到最高级别——已经得到证实。此外，许多选择这条道路的人发现自己从事的是一项充实而愉快的职业，能够让他们终生受益。事实上，根据工业学徒委员会 (IAC) 的最新研究，98% 的工程学徒对自己的职业选择感到满意——这一发现涵盖了从 2 级（中级）到 6 级（学位级别）的所有级别的学徒。一个例子是 IAC 成员、Atkins 的铁路电信设计工程师 Millie Coombes。“自从开始学徒生涯以来，我从未回头——这绝对是我的正确选择，”她说。“我真的不认为我没有上大学就错过了什么。我有机会参与各种各样的项目，并且非常喜欢
SPE 欧洲海上预览 - 感知
随着 GCSE 和 A-Level 成绩成为英国许多家庭早餐桌上的热门话题，一群工程学徒敦促年轻人保持冷静，考虑各种选择——无论结果如何。随着越来越多的公司提供有吸引力的计划，那些仍在考虑职业选择、决定不上大学（或无法上大学）的年轻人最好认真考虑一下在工程学徒岗位上工作的可能性。在许多情况下，需求是存在的，终身职业机会是存在的，通过公司晋升的机会——通常是晋升到最高级别——已经得到证实。此外，许多选择这条道路的人发现自己从事的是一项充实而愉快的职业，能够让他们终生受益。事实上，根据工业学徒委员会 (IAC) 的最新研究，98% 的工程学徒对自己的职业选择感到满意——这一发现涵盖了从 2 级（中级）到 6 级（学位级别）的所有级别的学徒。一个例子是 IAC 成员、Atkins 的铁路电信设计工程师 Millie Coombes。“自从开始学徒生涯以来，我从未回头——这绝对是我的正确选择，”她说。“我真的不认为我没有上大学就错过了什么。我有机会参与各种各样的项目，并且非常喜欢
MCWP 3-32 海上预置部队行动
应急计划 5-2 制定 TPFDD 5-2 评估潜在 AAA 5-3 完善装载计划 5-3 计划过渡 5-3 执行计划 5-3 基本决策 5-3 完善基本决策 5-4 任务 5-4 指挥关系 5-4 海军陆战队空地特遣队岸上作战概念 5-4 抵达和集结作战概念 5-4 部署概念 5-5 特殊考虑和控制措施 5-5 部队保护 5-5 联合攻击支援计划阶段 5-5 作战指挥官、建立授权机构和各军种指挥官计划 5-6 与指挥官、美国运输司令部和支持机构的联络 5-7 执行计划 5-7 执行 5-8 海上陆战队空地特遣队计划发展层次 5-8 海军陆战队空地特遣队的使用计划 5-8 抵达和集结计划 5-8 附件5-10 卸载计划 5-12 过渡到就业 5-13 MPF 组件的处置 5-13 部署计划 5-14 具体计划日和部署日期 5-15 初步规划 5-15 计划制定... 5-15 编组计划 5-15 空中运输计划 5-16 海上运输计划 5-17 FFPlan 5-17 部署 C2 措施 5-18 SLRP 和 OPP 部署 5-18 TPFDD 更新和关闭估计 5-18 MPE/S 分配计划 5-19 人员 5-19 设备 5-19 集装箱作业码头地段 5-19 MPE/S 问责制 5-19