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非电子零件可靠性数据 1991 - MWFTR
对于特定设备，存在大量的可靠性经验。它包含两种计算组件级故障率的基本方法，即“零件应力法和零件计数法”。零件计数法只需要有限的信息（例如组件类型、复杂性和零件质量）即可计算零件故障率。手册的零件计数部分是通过将更复杂的零件应力法的模型因子分配给通常预期的略微保守的估计值而得出的。所有特定的默认值均在手册的附录 A 中提供。零件应力法需要更多信息（例如外壳或结温以及电气工作和额定条件）来执行故障率计算。在手册制定之前，每个承包商都有自己独特的数据集，必须完全了解其来源，然后才能进行有意义的设计比较。
ECMWF 2025-2034 战略摘要
这一战略确保了 ECMWF 将持续致力于运用最前沿的科学技术，改进和扩展中期天气预报。我们将与所有成员机构合作，确保我们始终处于最前沿，充分发挥机器学习技术的潜力，从而改进预报。ECMWF 将作为一个负责任的组织，在各个站点无缝运行，守护我们的人民和地球。
使用ECMWF Microphysics方案探索NWP域的高级编程模型
摘要。我们探索用于实现ECMWF的集成预测系统（IFS）的相关切线线性和相关算法的域特异性Python库GT4PY（用于Python的Gridtools）。gt4py以抽象和硬件的方式编码stenciL运算符，从而实现了更简洁，可读和可维护的Sciminifififififuction应用程序。图书馆通过将应用程序转换为有针对性的低级编码实现来实现高性能。在这里，主要目标是研究Python的控制性和性能可移植性与GT4PY相对于参考fortran代码的重写，以及由ECMWF创建的自动和手动移植变体。目前的工作是为与GT4PY python提供港口天气和气候模型的更大跨机构努力的一部分。当前工作的重点是IFS预后云微物理学方案，这是一种由综合代码表示的核心物理参数化，该代码占据了总预测模型执行时间的显着份额。为了验证数值天气预测（NWP）系统的GT4PY，我们将进一步强调了数据同化中使用的切线线性和伴随模型版本的实现和验证。我们将所有原型代码基于三个欧洲超级计算机上的所有原型代码，这些代码为特征，这些代码具有不同的图形处理单元（GPU）和中央处理单元（CPU）硬件，节点设计，软件堆栈和编译器套件。一旦将应用程序移植到gt4py到python，我们才会发现极好的
EE 3300 集成电子学 2024 年秋季 课程信息 教室：讲座 - 1011 Coover 实验室 - 2046 Coover 时间：讲座 - MWF 12:05-12:55 La
实验室：每周都会有实验室实验。将开展一个 IC 设计项目，学生的设计将有资格通过 MOSIS 计划进行制造。将提供一份单独的实验室讲义，其中将讨论实验室政策和程序。根据下文所述的“出勤和平等准入政策”，必须完成所有实验室实验才能有资格获得本课程的及格分数。您将在实验室中使用最先进的设备和软件。请主动熟悉这些设备和软件的运行方式。所有测试设备的操作手册都可在线获取，其中讨论了基本操作和性能规格。
将ECMWF ECRAD辐射方案（v1.5.0）纳入MAR模型（v3.14），比利时的区域评估和表面短波评估
将ECMWF ECRAD辐射方案（V1.5.0）纳入MAR模型（v3.14），比利时的区域评估和UCCLE天文台表面短波光谱通量的评估
ECMWF的地球系统重新分析的前景：ERA6 ...
ORAS6/OCEAN6：为ERA提供SST和海冰覆盖6•NEMOV4 + SI3海洋和冰模型•由小时ERA5驱动的历史部分•历史部分。
邀请投标 目的地地球计划 - ECMWF
DestinE 数字孪生 (DT) 将通过新颖的决策能力影响广泛的行业。为了促进与这些行业中不同用户群体的有针对性的互动，我们计划与来自选定领域的用户一起开发一组应用用例。这些用例将用于收集信息需求，包括监测和预测需求以及选定行业用户的差距，确定必要的数据分析和数据需求，并实施原型，展示政策制定者或决策者如何与 DestinE 数据交互。因此，用例将成为 DestinE 用户参与和共同设计的重要元素。它们将有助于指导 DestinE DT 的未来发展，并提升 DestinE 的价值并激励其他用户。
演讲标题 - ECMWF 活动 (Indico)
气候变化适应：“十年时间尺度上的气候变化适应政策和缓解情景测试，旨在实现区域和国家层面可靠性的真正突破，以了解变化的原因和解释反馈机制，并预测可能的演变轨迹”
ECMWF策略2021–2030
在下一个策略期间，人工智能，特别是机器学习的使用将继续在地球系统建模中广泛传播。可能的应用程序的范围很大：从观察处理和数据同化，到替代模型组件，后处理，产品生成和数据管理，使用实时和存档数据都采矿和融合。ecmwf将利用这些技术带来的机会，试图结合这些数据驱动的方法可以提供的最好的东西，并将其与现有预测系统中封装的巨大优势和物理理解相结合。这是另一个领域，经验和专业知识的协作和交流将为整个EMI带来互惠互利。欧洲天气云将通过为用户创建量身定制环境以促进其研究的平台来支持机器学习应用程序的开发。