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分析SST，叶绿素-A和营养浮动
一种被称为“乳白色海”的现象，这一事件首次出现在爪哇南部的海洋中，具有生物发光能力的海洋微生物。本研究旨在分析事件期间的环境状况。本研究使用了几个开放的门户数据，特别是2018年7月30日，2019年6月30日和2019年7月4日。结果显示了海面温度（SST）与叶绿素a的浓度之间的相关性。8月1日，叶绿素a的最大浓度在0.1-1.5mg/ m -3之间，随后由于SST的降低而下降和8月4日的下降。在爪哇南海发现了几种涡流和上升流。但是，海岸线部分仅在2019年7月31日至2019年8月2日可见，并于2019年8月3日褪色。印度洋东部的海洋电流系统代表了叶绿素A分布和营养成分的关键因素。养分浓度，尤其是硝酸盐，在乳白色海上事件中波动，范围为0.01-0.02mmol/m³，显示有限的变化。在这段时间内，海面温度（SST）和叶绿素a的浓度与乳白色海面积周围的纳米浮游生物的丰度相关，牛奶海域范围为0至1mg/m³。乳白色现象主要是由SST降低和叶绿素A和纳米团体的浓度增加驱动的，并具有涡流和上升的催化剂。
大气-海洋相互作用及其对北半球热量输送变化的影响
大气与海洋之间的相互作用在能量重新分配方面起着至关重要的作用，从而维持气候系统的能量平衡。在本文中，我们研究了大气和海洋热量输送变化之间的补偿。受先前主要使用数值气候模型的研究启发，使用再分析数据集研究了这种所谓的 Bjerknes 补偿。我们发现大气能量输送 (AMET) 和海洋能量输送 (OMET) 变化在再分析数据集中通常具有很好的一致性。通过多个再分析产品，我们发现从年际到十年的时间尺度，Bjerknes 补偿存在于北半球从 40°N 到 70°N 的几乎所有纬度。补偿率在不同时间尺度的不同纬度达到峰值，但它们总是位于亚热带和亚极地地区。与一些数值气候模型实验不同，这些实验将补偿归因于瞬态涡流输送对数十年时间尺度上的 OMET 变化的响应，我们发现平均流对 OMET 变化的响应导致了 Bjerknes 补偿，从而导致冬季中纬度地区 Ferrel 环流在数十年时间尺度上的移动。该环流本身由涡流动量通量驱动。海洋对 AMET 变化的响应主要是风驱动的。在夏季，几乎没有任何补偿，所提出的机制不适用。鉴于历史记录较短，我们无法确定是海洋驱动大气变化还是相反。
加利福尼亚州蒙特雷湾的物理生物结合
摘要：通过对加利福尼亚州蒙特雷湾的概要，高分辨率观测来检查影响浮游植物生态学的物理生物学耦合。海底峡谷和架子上断裂的地形对物理生物学耦合的影响。在第一个案例研究中，在南部的架子水域中观察到底栖底型耦合，那里的浑浊羽流从底部约60 m深到一个深度约10 m的植物浮游植物层的底部。在与浮游植物层的交点处，羽流的沿羽毛尺度范围从底部附近约5 km到约1 km。原位和遥感数据支持蒙特雷峡谷对循环的影响，强迫底栖式 - 彼此耦合。在第二个案例研究中，额定区域和邻近水在北部架子的约20 km 2中迅速进行了调查。前部与直径<1 km的额叶脊/槽结构，表面光滑和额叶结构相关。叶绿素最大层的大小和垂直位置与额叶区域紧密结合。该层被等轴脊和额叶涡流分散，并集中在等轴槽中和沿涡流的外围。通过观察到的表面光滑，测得的水速度以及架子断裂的接近和方向，通过潮流与架子断裂的相互作用产生的内波的影响。展示了地形对蒙特雷湾浮游植物生态学的显着和持续影响。
论北极低地积雪的能量预算
图 1. 上图：研究地点，a) 主 10 米通量塔，配备涡流协方差装置；b) 降水计；c) 2.3 米高桅杆，安装 4 分量辐射计；d) 垂直杆，安装热电偶和加热针阵列。插图显示了该地点位于塔西亚皮克山谷，距离哈德逊湾以东约 4 公里。下图：研究地点示意图，展示了监测能量平衡条件的主要仪器。整个实验装置包含在 20 米范围内。
2025承包商社区承诺计划
除了将WIPP设施作为放射性传统废物的唯一地下处置设施运营外，我们的角色之一就是通过投资当地社区的社会经济健康，成为强大的企业公民。通过社区伙伴关系，我们的承诺是提供更清洁，更安全，更丰富的社区。这是通过合同中定义的WIPP网站的成功运营来实现的，但也向超过132,000埃迪和Lea县居民提供了承诺，这些埃迪和Lea县居民已将卡尔斯巴德，霍布斯和热爱成为今天的蓬勃发展社区。
重建更美好的亚齐和尼亚斯 - GFDRR
BRR 团队包括其主席 Kuntoro Mangkusubroto、Ahmad Fuad Rahmany（财务和融资部副部长）、Amin Subekti（财务和融资部主任）、Bima Haria Wibisana（机构发展和赋权部副部长）、Dharma Nursani（BRR 运营中心主任）、Eddy Purwanto（住房、基础设施和空间规划部副部长）、H. Fuad Mardhatillah（宗教、社会和文化事务部副部长）、Heru Prasetyo（BRR 雅加达代表处主任）、Iskandar（经济和商业赋权部副部长）、Junius Saringar Ulibasa Hutabarat（规划和项目部副部长）、Puteri Watson（利益相关者关系主任）、Ramli Ibrahim（秘书）、Widjajanto（通讯主任）以及 Bill Nicol（澳大利亚国际开发署联合国开发计划署 BRR 顾问）和 Kevin Evans（联合国开发计划署 BRR 顾问）。
电子糖尿病日记的开发和测试
背景：2型糖尿病（T2DM）是需要糖尿病自我管理（DSM）实践的主要非传染性疾病之一。本研究建议开发与医院信息系统（HIS）集成的定制移动健康（MHealth）应用程序，以实现患者和医师之间的实时，双向信息转移。电子健康记录中的捕获信息将促进医生对患者的糖尿病病史的时间顺序描述，并可以调整治疗。目的：研究的目标是根据最终用户的期望，在南印度州的三级护理医院的最终用户期望开发His集成的电子糖尿病日记（EDDY），并在T2DM和（2）中高患病率，以评估并测试T2DM管理中Eddy的依从性。方法：研究将分为3个阶段。第1阶段涉及与主要最终用户的深入访谈，以收集有关他们对基于医院的涡流的期望的信息。第2阶段将使用此信息使用软件开发的迭代模型来开发自定义的MHealth应用程序。第三阶段将涉及预测试和后测设计；开发的应用程序将在同意的患者中进行测试，医生将通过HIS综合的MHealth应用程序接受患者的数据。将分析预测试和后测值，以依从性，从而改善患者的血糖，用户体验，血糖控制和临床实用性的自我管理。结果：阶段1于2023年11月28日完成。第二阶段于2023年12月开始，将于2025年5月结束。第3阶段将随后遵循。结论：拟议的应用程序将包括一个方便而简单的警报系统，该系统使患者能够以自选的间隔测试血糖值，为进入糖尿病相关的并发症提供分级选项，增强患者的追踪和管理糖尿病并发症的知识，并帮助维持Gluc糖值和复杂性的视觉代表。模块的简单性和可用性是其新颖性，这可能会激发患者跟踪其葡萄糖价值并帮助他们获得更好的健康结果。试验注册：临床试验注册处印度CTRI/2023/03/051077; http://tinyurl.com/4TAU4NDB国际注册报告标识符（IRRID）：PRR1-10.2196/50732
混合机器学习参数化中夹带封闭的在线学习
摘要这项工作将机器学习整合到大气参数化中，以目标不确定的混合过程，同时保持可解释，预测和建立良好的物理方程。我们采用涡流质量频阵（EDMF）参数化来对各种对流和湍流制度的统一建模。为避免流失和不稳定性，随后与气候模型相结合，我们陷入了离线训练的机器学习参数化，我们将学习作为一个逆问题：数据驱动的模型嵌入了EDMF参数化中，并将其嵌入在一个二维的在线培训中，以一维垂直气候模型（GCM）列。训练是针对太平洋中GCM模拟的大型大规模条件的大型模拟（LE）的输出进行的。我们的框架不是优化亚网格尺度趋势，而是直接针对感兴趣的气候变量，例如熵和液态水路的垂直剖面。具体来说，我们使用集合卡尔曼反转来同时校准edmf参数和管理数据驱动的侧向混合速率的参数。校准的参数化优于现有的EDMF方案，尤其是在当前气候的热带和亚热带位置，并且在模拟AMIP4K实验的海面温度下增加的海面温度下，在模拟浅层积木和层状机制方面保持了高忠诚度。结果展示了物理上约束数据驱动模型的优势，并通过在线学习直接针对相关变量，以构建强大而稳定的机器学习参数化。
治疗前 MRI 上的脑转移瘤分割
Sanjay Aneja 15, Syed Muhammad Anwar 16, Timothy Bergquist 17, Veronica Chiang 18, Verena Chung 13, Gian Marco Conte 17, Farouk Dako 19, James Eddy 13, Ivan Ezhov 20, Nastaran Khalili 21, Keyvan Farahani 22, Juan Eugenio Iglesias 23, Zhifan Jiang 24, Elaine Johanson 25, Anahita Fathi Kazerooni 21,26,27, Florian Kofler 28, Kiril Krantchev 2,,,, Dominic LaBella 29, Koen Van Leemput 30、α Hongwei Bran Li 23、α Marius George Linguraru 16,31、α Xinyang Liu 24、α Zeke Meier 32、α Bjoern H Menze 33、α Harrison Moy 2、α、β、ϵ Klara Osenberg 2、α、β Marie Piraud 34、α Zachary Reitman 29、α Russell Takeshi Shinohara 35、α Chunhao Wang 29、α Benedikt Wiestler 28、α Walter Wiggins 36、α Umber Shafique 37、α、η Klara Willms 2、β