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蒸发需求，土壤水分和闪光干旱的下午预测技能从连续美国的两个动态模型
摘要：闪存干旱正在迅速发展中季气候极端事件，这些事件突然降低了土壤水分，这是由于蒸发需求增加和/或持续的降水所驱动的。在连续美国的每个气候区域（conus）中，我们评估了每周根区域土壤水分（RZSM）的预测技能，蒸发需求（et o）和相关的泛烟（FD）索引（FD）索引（FD）索引（FD）索引，源自两个动态模型[GODDARD EARKENT SYSTEM MODEL SYSTEM V2P1（GEOS-VP1）foref and Geos-V2P1（Geos-V2p1（Geos-V2p1）（Geos-V2p1（Geos-V2p1））在2000年至2019年之间针对三个参考数据集之间的亚季节实验（SUBX）项目中：现代时代的研究和应用版本2版（MERRA-2），北美土地数据同化系统，第2阶段（NLDAS-2）和GEFSV12重新分析。ET O及其在第1周的强迫变量具有中度至高度的异常相关系数（ACC）技能（; 0.70 - 0.95）（;除了下降短波辐射以外），到第3-4周，所有强制变量（ACC，0.5）的预性能较低。RZSM（0 - 100 cm）在高平原，西，西部，中西部和南方区域的领先第1周（; 0.7 - 0.85 ACC）中表现出高技能。当针对GEFSV12重新分析时，对MERRA-2和NLDAS-2和ACC的技能较低时，与MERRA-2和ACC的技能相比，第3-4周至0.5的技能仍然较低。gefsv12分析尚未针对原位观察结果进行评估，并且与NLDAS-2相比，RZSM隔离差异很大，我们的分析识别GEFSV12重新质量预测极限，这可以最大程度地实现ACC； RZSM第3和第4周之间的RZSM预测为0.6。对主要FD事件的分析表明，GEFSV12的重新记录不一致地捕获了有助于FD发作的大气和RZSM异常的正确位置，这表明需要改善动态模型的同化和初始化程序以提高亚季节性FD可预测性。
产品碳足迹FY'24 | Flasharray家庭
通过将年能量消耗乘以每千瓦时的局部二氧化碳强度（按地理区域而变化）来确定。产品使用的总生命周期排放量为10年X年度排放。3 |单个产品使用排放将有所不同
紧急快讯_俄勒冈州麻疹疫情_6.18.24
克拉克马斯县的一个家庭中发现了两例麻疹病例。据信他们在 2024 年 5 月 19 日至 6 月 4 日期间在马里恩县接触过麻疹病毒。主要感染者是一名未接种疫苗的成年人，于 6 月 14 日确诊患有麻疹。他们于 6 月 11 日出现皮疹。目前接触地点未知，这表明俄勒冈州可能还有其他未被发现的病例。第二名家庭成员是一名未接种疫苗的儿童，几天后出现症状。两人都在康复中。马里恩县确诊第三例麻疹病例，是一名 4 岁儿童。这名儿童也在 6 月 11 日出现皮疹，可能在同一时间接触过麻疹病毒。州和地方公共卫生机构正在与这些病例合作，以识别和监测密切接触者。在病例的评估和治疗期间可能发生了接触。但是，医疗机构和病例确实采取了适当的预防措施，因此这些接触风险可能很低。如果人们在这段时间内去过以下任何区域，他们可能已经接触过病毒：• OHSU 设施
FC51J16SJTS1SA (2CQ) eMMC Flash 3.3V 16 Gbyte ( ...
Table 1. Read/Write Performance .................................................................................................................................................. 1 Table 2. Capacity according to partition .......................................................................................................................................... 1 Table 3. Ordering Information ......................................................................................................................................................... 1 Table 4. Ball Descriptions ............................................................................................................................................................... 6 Table 5. OCR Register ................................................................................................................................................................... 7 Table 6. CID Register ..................................................................................................................................................................... 7 Table 7. CSD Register .................................................................................................................................................................... 8 Table 8. Extended CSD Register .................................................................................................................................................... 9 Table 9. Bus Signal Levels ........................................................................................................................................................... 14 Table 10. High-Speed Device Interface Timing ............................................................................................................................ 16 Table 11. Backward Compatible Device Interface Timing............................................................................................................. 17 Table 12. High-speed Dual Data Rate Interface Timing ............................................................................................................... 19 Table 13. HS200 Device Clock Timing ......................................................................................................................................... 20 Table 14. HS200 Device Input Timing .......................................................................................................................................... 21 Table 15. HS200 Device Output Timing........................................................................................................................................ 22 Table 16. HS400 Device Input Timing .......................................................................................................................................... 24 Table 17. HS400 Device Output Timing........................................................................................................................................ 25 Table 18. Bus Signal Line Load .................................................................................................................................................... 26 Table 19. HS400 Capacitance and Resistors ............................................................................................................................... 26 Table 20. Supply Voltage .............................................................................................................................................................. 27 Table 21. Power Consumption ...................................................................................................................................................... 27 Table 22. Push-pull signal level - high-voltage.............................................................................................................................. 28 Table 23. Push-pull signal level - 1.70V-1.95V V CCQ voltage range .............................................................................................. 28
无数的全闪存规模输出文件和对象存储
量子提供为AI时代设计的端到端数据管理解决方案。拥有超过四十年的经验，我们的数据平台使客户可以从其独特的非结构化数据中提取最大价值。从为AI应用和苛刻的数据密集型工作负载提供动力的高性能摄入，到大量耐用的数据湖泊，以促进AI模型，量子提供了最全面，最具成本效益的解决方案。生命科学，政府，媒体和娱乐，研究和工业技术信任量子的领先组织及其最有价值的资产 - 他们的数据。Quantum在NASDAQ（QMCO）上列出。有关更多信息，请访问www.quantum.com。
地热闪光发电厂的建模和分析
在这项研究中，开发了地热闪光发电厂中热力学状态计算的模型。为了验证该模型，Hellisheiði发电厂被建模，包括其高压和低压的电力生产和用于地区供暖的热交换器站。然后将模型的数据与工厂的测量数据进行比较。该模型是在Python中使用CoolProp进行热能计算的。使用SchemDraw以视觉显示模型的结果以生成植物的流程图。产生了能量，自我和经济学分析，在Sankey和Grassman di-Agrams中进行了能量和充电分析，而ExergoSonomic分析仅针对主要组成部分进行。井的输入是从TFT测量中获得的。植物本身的测量来自SCADA系统，但工厂的设计变量基于设计文件。模型与测量数据的比较主要在误差范围内。错误主要是由于基于不频繁的TFT测量值的良好输入值引起的。基于能量分析，将植物效率计算为32％，其驱动效率计算为46％。
产品碳足迹报告| FY'24 Flashblade Family
显示的产品配置。使用阶段排放计算将因安装位置而有所不同。有关纯存储系统的更详细分析，请访问https://pure1.purestorage.com，然后单击评估>可持续性。3 |包括假设
IBM Storage FlashSystem 7300 产品指南
4657-U7D 型号是 IBM FlashSystem 7300 解决方案，具有 1 年保修期，并带有可选的 Storage Expert Care 服务产品，适用于存储实用程序产品领域。此型号在物理和功能上与 IBM FlashSystem 4657-924 型号相同，但目标配置和可变容量计费除外。可变容量计费使用 IBM Spectrum Control 或 IBM Storage Insights 来监控系统使用情况，这允许按每月每 TB 计费的分配存储使用量大于基本订阅费率。分配的存储被标识为分配给特定主机且其他主机无法使用的存储，无论是否写入数据。对于精简配置，写入的数据被视为已使用。对于厚配置，总分配的卷空间被视为已使用。
IBM FlashCore 模块 (FCM) 产品指南
2024 ，IBM 推出了 FCM4。IBM 再次改进了模块。IBM 推出了另一项业界领先的突破，称为勒索软件威胁检测，这是一个在安全威胁损害数据或系统之前识别和响应安全威胁的过程。FCM4 收集每个虚拟磁盘 (Vdisk) 的每个 I/O 操作 (IOP) 的详细统计信息。然后智能地汇总这些数据以实现高效处理。FCM4 将此摘要传输到 Storage Virtualize，Storage Virtualize 将其中继到 AI 驱动的推理引擎。该引擎可以在一分钟内识别异常活动，例如潜在的勒索软件攻击。检测到后，会立即向 IBM Storage Insights Pro 发送警报，以便迅速采取行动。此外，如果可用，可以与 IBM Storage Defender 共享信息，从而进一步加强您的安全态势。
欧盟和欧元区的闪光消费者信心指标
释放消费者置信指标（CCI）的释放政策：每个月，欧洲委员会的总统经济和金融事务局（DG ECFIN）使用截止日期可用的数据发布了欧盟和欧洲地区聚集的Flash CCI。最终的消费者调查结果将作为本月底的全部业务和消费者调查版本的一部分发布。