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Cove Cares – 老年人送餐计划
德克萨斯州科珀斯克里斯蒂——科珀斯克里斯蒂市宣布一项新计划，即 Cove Cares——老年人送餐计划，将于 2020 年 3 月 23 日星期一开始。该计划由多个实体赞助，旨在在 COVID-19 限制期间照顾社区中的老年人，重点是为符合条件的科珀斯克里斯蒂居民和符合科珀斯克里斯蒂送餐上门计划条件的人员提供餐食。该计划的目的是在资源可用或老年人通行证升级的情况下，从周一到周五上午 11:30 到下午 1:00 为 60 岁以上的老年人提供新鲜烹制的餐食。科珀斯克里斯蒂 ISD 工作人员将准备餐食并将其送到已注册人员的家门口。如果需要志愿者协助，将发出通知以请求支持。老年参与者和/或其家人可通过联系 Copperas Cove 老年中心社区拓展专家 Jeri Wood（电子邮箱：jwood@copperascovetx.gov，电话：(254)547-6049）完成注册。参与者需要提供其姓名、地址、电话号码以及住所中的老年人人数。对于那些留言或发送电子邮件的人，请附上以下相关信息。 Cove Cares – 老年人送餐计划赞助商（迄今为止）： Atmos Energy Corporation 科珀拉斯科夫市 科珀拉斯科夫商会 科珀拉斯科夫经济发展公司 科珀拉斯科夫独立学区 科珀拉斯科夫部长联盟 Cove House 紧急无家可归者收容所 山村社区行动协会 Jonas & Lessly Titas Star Group – 退伍军人帮助退伍军人 如有任何问题或疑虑，请联系市公共信息官 Kevin Keller（电子邮箱：kkeller@copperascovetx.gov，电话：(254)547-4221 分机）。 6243，或联系 CCISD 通讯总监 Wendy Sledd，邮箱：sleddw@ccisd.com，电话：(254)547-1227。（见附件传单）
Microsoft Surface笔记本电脑5
免责声明1系统软件使用大量的存储空间。可用存储可能会根据系统软件更新和应用程序使用情况进行更改。1 GB = 10亿字节。1 TB = 1,000 GB。有关更多详细信息，请参见Surface.com/storage。2个可更换单元（CRU）是可通过您的地表商业授权设备转售商购买的组件。可以在Microsoft的服务指南之后的熟练技术人员在现场替换组件。打开和/或修理设备可以呈现电击，火灾和人身伤害风险以及其他危害。如果要进行自己动手修理，请谨慎行事。维修期间造成的设备损坏将不受微软的硬件保修或保护计划的覆盖。初始启动后不久将提供组件；可用性的时机因组件和市场而异。3需要DolbyVision®编码内容和视频。4电池寿命根据设备配置，使用，网络和功能配置，信号强度，设置和其他因素而差异很大。有关详细信息，请参见aka.ms/surfacebatteryperformance。5需要Dolby®Atmos®编码内容/音频。6单独售出10份分别出售。某些功能所需的软件许可。需要11个激活。如果您的设备由您组织的IT部门管理，请与您的IT管理员联系以进行激活。如果您在组织外激活审判，则30天后，您将收取适用的每月或年度订阅费。需要信用卡。取消任何时间停止未来费用。请参阅https://aka.ms/m365businesstrialinfo。12下载完整的Eco配置文件请参阅 - https：//aka.ms/prox_ecoprofile 13有关其他市场注册的更多信息 - https：//aka.ms/laptopstopstudio_epeat。仅在选定型号上可用14种颜色。可用的颜色，尺寸，饰面和处理器可能因商店，市场和配置而异。15微软的有限保修是您的消费法律权利。
Surface Laptop 6
*Windows 中的 Copilot（预览版）已在全球部分市场推出，并将逐步推广到更多市场。了解详情。拥有商业数据保护功能的 Copilot 可供拥有已启用且符合条件的 Microsoft 365 许可证的 Entra ID 用户免费使用。1 Copilot for Microsoft 365 单独出售，需要符合条件的批量许可证或订阅 - Microsoft Copilot for Microsoft 365 | Microsoft 365。2 电池寿命会因使用情况、网络和功能配置、信号强度、设置和其他因素而有很大差异。有关详细信息，请参阅 aka.ms/SurfaceBatteryPerformance。 3 13.5 英寸 Surface Laptop 6 配备 39 W Surface 电源。使用最低 45W Surface 电源或 USB-C® PD 充电器（单独出售）支持快速充电（从 5% 到 80%）。测试于 2024 年 2 月在 Microsoft 进行，使用预生产设备、软件和最低 45W USB-C® 充电器在受控条件下进行。设备以默认显示亮度设置打开桌面屏幕。实际充电时间将因操作条件而异。在典型的办公室环境温度 23C 下测量。4 基于 3DMark TimeSpy 基准测试，测量与 Surface Laptop 5 相比的图形性能。5 集成智能卡读卡器仅适用于黑色 Surface Laptop 6，配置如下：15 英寸 5/16/512、7/16/256、7/16/512、7/32/512，仅限美国和加拿大。 6 功能可用性因市场而异，请参阅 aka.ms/WindowsAIFeatures 。当设备上未提供或未启用适用于 Windows 的 Copilot 时，按下 Copilot 键将启动 Windows Search。 7 可通过 Surface Commercial 授权设备经销商购买替换组件。熟练的技术人员可按照 Microsoft 的服务指南在现场更换组件。可能还需要 Microsoft 工具（单独出售）。替换组件和服务选项的可用性可能因产品、市场和时间而异。请参阅 [Surface 服务选项 - Surface | Microsoft Learn]。打开和/或修理设备可能会造成触电、火灾和人身伤害风险以及其他危险。如果自行维修，请务必小心。除非法律要求，否则维修期间造成的设备损坏不在 Microsoft 的硬件保修或保护计划的涵盖范围内。 8 需要杜比® Atmos® 编码的内容/音频。 9 语音焦点需要激活、Windows 11，并且在使用集成设备麦克风和使用某些 Windows 音频处理模式的应用中可用。
增强的微泡 /海泡沫< / div>
endnotes 1 Crook等。（2016）可以增加现有船只唤醒的反照率，以减少气候变化，in：JGR Alterneres，第1卷。121（4）：1549 - 1558，https：//agupubs.onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/2015jd024201#jgrd52751-bib-0008; ETC Group andHeinrichBöll基金会（2020）地球工程地图：微泡和海泡沫，https：//map.geoengineeringmonitor.org/ 2 Seitz（2010年）（2010年）明亮的水：水溶液，节水，节水和气候变化，in：Climatic Crange，Climatic Crange，第1卷，第1卷。105（3-4）：365 - 381，https：//link.springer.com/article/10.1007/s10584-010-010-9965-8; Kintisch（2010）微小的气泡可以冷却地球？in：ScienceMag，在线发布：2010年3月26日，https：//www.sciencemag.org/news/news/2010/03/could-tiny-tiny-bubbles-cool-cool-planet; Edwards（2010）削减全球变暖的明亮水提议，in：Phys.org，在线发布：2010年3月29日，https：//phys.org/news/2010-03-03-bright-global.html 3同上（Crook等）（2016））; University of Leeds (2016) Smaller, longer-lasting bubbles could reduce global temperatures, in: Priestley International Centre for Climate News, published online: March 2, 2016, https://climate.leeds.ac.uk/news/smaller-longer-lasting-bubbles-could-reduce-global-temperatures/ 4 Ortega and Evans (2018) On the energy required to maintain an ocean mirror using the泡沫的反射，在：机械工程师制度的论文集，部分：海上环境工程杂志，第233（1）：388 - 397，https://journals.sagepub.com/doi/doi/abs/10.1177/1177/1477/1477/1477/1477/1477/1477/1477/1477/1477/147777777777777777777750442？ Rowland等。（2015）海盐作为潜在的海洋镜材料，在：RSC Advances，第1卷。化学。Phys。，第1卷。 （2016），Gabriel等。 （2016））Phys。，第1卷。（2016），Gabriel等。（2016））5（49）：38926 - 38930，https：//pubs.rsc.org/en/content/content/articlelanding/2015/ra/c5ra03469h#divabstract 5 Gabriel等。（2017）G4FOAM实验：区域海洋反照率修改的全球气候影响，载于：Atmos。17：595-13，https：//www.atmos-chem-phys.net/17/595/2017/acp-17-595-2017.pdf 6同上（2017））; Evans等。（2010）海洋泡沫可以限制全球变暖吗？，在：气候研究，第1卷。42（2）：155-160，http：//www.int-res.com/abstracts/cr/v42/n2/p155-160/; Robock（2011）泡沫，泡沫，辛劳和麻烦。编辑评论。，在：气候变化，第1卷。105：383-385 7同上（Crook等人，（2016），Gabriel等。（2017））; Evans等。（2010），Robock（2011））8 Carrington（2014）科学家说，将阳光反映在太空中带来了可怕的后果。 （Crook等人（2016），Robock（2011））10 Sheppard（2010）BP的糟糕分手：如何有毒是corexit？in：Mother Jones，在线出版：在线发布：2010年9月/2010年，https：//wwwww.motherjones.com/%20 environment/2010/2010/2010/08/bp-ocean-dispersant-corepersant-corexit/11 ibign
合理价格增长战略，第 6 系列（“GARP”）
股票代码 证券权重 股票代码 证券权重 通信服务 6.02% 工业 10.85% GOOGL Alphabet Inc. 4.06 AME AMETEK, Inc. 1.86 IPG Interpublic Group of Companies, Inc. 1.96 CTAS Cintas Corporation 1.77 非必需消费品 7.76% DE Deere & Company 1.35 HD Home Depot, Inc. 3.99 FDX FedEx Corporation 1.05 RL Ralph Lauren Corporation 0.94 JCI Johnson Controls International plc 0.52 ROST Ross Stores, Inc. 1.92 ROK Rockwell Automation, Inc. 1.53 ULTA Ulta Beauty Inc. 0.91 TT Trane Technologies plc 1.92 必需消费品 3.97% GWW WW Grainger, Inc. 0.85 ADM阿彻丹尼尔斯米德兰公司 0.91 信息技术 27.47% BG 邦吉有限公司 1.11 ADBE Adobe 公司 4.04 HSY 好时公司 1.95 AMAT 应用材料公司 2.88 能源 3.49% AVGO 博通公司 3.52 EOG EOG 资源公司 1.34 IT 高德纳公司 1.87 EQT EQT 公司 0.63 JNPR 瞻博网络公司 1.62 MPC 马拉松石油公司 0.69 KLAC KLA 公司 1.92 PXD 先锋自然资源公司 0.83 LRCX 泛林集团 2.21 金融 13.60% MCHP 微芯片技术公司 1.82 AON 怡安公司 2.69 MSFT 微软公司 4.06 BAC 美国银行公司1.22 NXPI 恩智浦半导体公司 1.63 COF Capital One Financial Corp 0.94 QCOM 高通公司 1.38 CB Chubb Limited 3.09 SWKS Skyworks Solutions, Inc. 0.52 DFS Discover Financial Services 0.85 Materials 2.68% V Visa Inc. 3.99 DOW DOW, Inc. 0.72 WRB WR Berkley Corporation 0.82 LYB LyondellBasell Industries NV 0.60 医疗保健 15.70% PPG PPG Industries, Inc. 1.36 ABT 雅培实验室 3.80 房地产 5.02% A 安捷伦科技公司 1.24 INVH Invitation Homes, Inc. 1.78 BMY 百时美施贵宝公司 1.23 MAA Mid-America Apartment Communities, Inc. 0.63 ELV Elevance Health, Inc. 1.60 PSA Public Storage 1.43 GILD Gilead Sciences, Inc. 1.32 WY Weyerhaeuser Company 1.18 IDXX IDEXX Laboratories, Inc. 1.56 公用事业 3.44% INCY Incyte Corporation 0.53 ATO Atmos Energy Corporation 0.51 MTD Mettier-Toledo International Inc. 0.64 ED Consolidated Edison, Inc. 1.49 CI Cigna Group 1.53 PEG Public Service Enterprise Group Inc. 1.44 ZTS Zoetis, Inc. 2.25
Clara Deser博士
气候变化的轨迹” NSFAGS-2235177，C。Deser（NCAR）和G. Persad（Austin U. Texas），Co-Pis，2/23-1/25，$ 985K（$ 173K to Ncar）。出版物（按时间顺序分顺序）224。Deser，C.，A。S. Phillips，M。A. Alexander，D。J. Amaya，A。Capotondi，M。G. Jacox和J. D. Scott，2024年：海洋热和冷浪的强度和持续时间的未来变化：来自耦合模型模型初始条件大型合奏的见解。J.气候，37，1877-1902，doi：10.1175/jcli-d-23-0278.1。223。Hwang，Y。T.，S。-P。 Xie，P。-J。 Chen，H. -y。 Tseng和C. Deser，2024年：人为气溶胶在21世纪初期对LaNiña的持续状态的贡献。proc。natl。学院。SCI。 U.S.A.，121，（5），DOI：10.1073/pnas.2315124121。 222。 Peng，Q.，S。-P。 Xie，G。Passalacqua，A。Miyamoto和C. Deser，2024年：2023年沿海ElNiño：大气和空气耦合机制。 SCI。 adv。 ，10，EADK8646（2024）。 doi：10.1126/sciadv.adk8646。 221。 Lenssen，N.，P。Dinezio，L。Goddard，C。Deser，Y。Kushmir，S。Mason，S。Mason，M。Newman和Y. Okumura，2023年：强大的El Nino事件导致了强大的多年ENSO可预测性。 地球。 res。 Lett。 ，在印刷中。 220。 Jenkins，M。T.，A。Dai和C. Deser，2023年：PAMIP模拟中对局部海冰浓度和远程海面温度变化的北极气候反馈反应。 攀登。 dyn。 ，正在审查。 219。 J. 218。SCI。U.S.A.，121，（5），DOI：10.1073/pnas.2315124121。 222。 Peng，Q.，S。-P。 Xie，G。Passalacqua，A。Miyamoto和C. Deser，2024年：2023年沿海ElNiño：大气和空气耦合机制。 SCI。 adv。 ，10，EADK8646（2024）。 doi：10.1126/sciadv.adk8646。 221。 Lenssen，N.，P。Dinezio，L。Goddard，C。Deser，Y。Kushmir，S。Mason，S。Mason，M。Newman和Y. Okumura，2023年：强大的El Nino事件导致了强大的多年ENSO可预测性。 地球。 res。 Lett。 ，在印刷中。 220。 Jenkins，M。T.，A。Dai和C. Deser，2023年：PAMIP模拟中对局部海冰浓度和远程海面温度变化的北极气候反馈反应。 攀登。 dyn。 ，正在审查。 219。 J. 218。U.S.A.，121，（5），DOI：10.1073/pnas.2315124121。222。Peng，Q.，S。-P。 Xie，G。Passalacqua，A。Miyamoto和C. Deser，2024年：2023年沿海ElNiño：大气和空气耦合机制。SCI。 adv。 ，10，EADK8646（2024）。 doi：10.1126/sciadv.adk8646。 221。 Lenssen，N.，P。Dinezio，L。Goddard，C。Deser，Y。Kushmir，S。Mason，S。Mason，M。Newman和Y. Okumura，2023年：强大的El Nino事件导致了强大的多年ENSO可预测性。 地球。 res。 Lett。 ，在印刷中。 220。 Jenkins，M。T.，A。Dai和C. Deser，2023年：PAMIP模拟中对局部海冰浓度和远程海面温度变化的北极气候反馈反应。 攀登。 dyn。 ，正在审查。 219。 J. 218。SCI。adv。，10，EADK8646（2024）。doi：10.1126/sciadv.adk8646。221。Lenssen，N.，P。Dinezio，L。Goddard，C。Deser，Y。Kushmir，S。Mason，S。Mason，M。Newman和Y. Okumura，2023年：强大的El Nino事件导致了强大的多年ENSO可预测性。地球。res。Lett。 ，在印刷中。 220。 Jenkins，M。T.，A。Dai和C. Deser，2023年：PAMIP模拟中对局部海冰浓度和远程海面温度变化的北极气候反馈反应。 攀登。 dyn。 ，正在审查。 219。 J. 218。Lett。，在印刷中。220。Jenkins，M。T.，A。Dai和C. Deser，2023年：PAMIP模拟中对局部海冰浓度和远程海面温度变化的北极气候反馈反应。攀登。dyn。，正在审查。219。J.218。Gervais，M。L. Sun和C. Deser，2024年：预计的北极海冰损失对北美日常天气模式的影响。气候，37，1065–1085，https：//doi.org/10.1175/jcli- D-23-0389.1。Zhang，X。和C. Deser，2023年：自1949年以来观察到的南大洋变暖和冷却趋势的热带和南极海冰影响。NPJ攀登。 Atmos。 SCI。 ，正在审查。 217。 Amaya，D。J.，N。Maher，C。Deser，M。G. Jacox，M。Newman，M。A. Alexander，J。Dias和J. Lou，2023年：未来的季节性气候可预测性变化。 J. 气候，正在审查中。 216。 Hall，R。J.，A。Czaja，G。Danabasoglu，C。Deser，C。C. Frankignoul和Y. -o。权，2023年：Oyashio延伸海面温度前端的新的强大额叶干扰指数。 J. 气候，正在审查中。NPJ攀登。Atmos。SCI。 ，正在审查。 217。 Amaya，D。J.，N。Maher，C。Deser，M。G. Jacox，M。Newman，M。A. Alexander，J。Dias和J. Lou，2023年：未来的季节性气候可预测性变化。 J. 气候，正在审查中。 216。 Hall，R。J.，A。Czaja，G。Danabasoglu，C。Deser，C。C. Frankignoul和Y. -o。权，2023年：Oyashio延伸海面温度前端的新的强大额叶干扰指数。 J. 气候，正在审查中。SCI。，正在审查。217。Amaya，D。J.，N。Maher，C。Deser，M。G. Jacox，M。Newman，M。A. Alexander，J。Dias和J. Lou，2023年：未来的季节性气候可预测性变化。J.气候，正在审查中。216。Hall，R。J.，A。Czaja，G。Danabasoglu，C。Deser，C。C. Frankignoul和Y. -o。权，2023年：Oyashio延伸海面温度前端的新的强大额叶干扰指数。 J. 气候，正在审查中。Hall，R。J.，A。Czaja，G。Danabasoglu，C。Deser，C。C. Frankignoul和Y.-o。权，2023年：Oyashio延伸海面温度前端的新的强大额叶干扰指数。J.气候，正在审查中。
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。
热带或温带气旋：是什么导致了美国东南大西洋沿岸的复合洪水灾害、影响和风险？
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