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到2050年，零排放NOAA舰队
从这些执行命令中汲取灵感，NOAA对自己的零净排放舰队的野心可以帮助实现这一目标：未来的舰队。除了减少船上的排放外，NOAA还将寻求通过物流和任务效率的设施和变化来获得的机会和其他减少的机会。尽管在海事行业中，零排放技术和替代燃料取得了显着进步，但仍有重大问题和成本阻止立即纳入目前正在建设的NOAA船只中。未来的双燃料容量，增加电池存储以及其他进步的机会可能会在可能的情况下纳入未来的NOAA船舶设计或改造中。目前的船只是由低排放，混合柴油发动机和其他可以开始减少排放并提高燃油效率的效率的效率建造的。
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John Opatz：检查METPLUS验证系统中R2O实施的成功Johnna Infanti：通过评估统一预测系统（UFS）和北美多模型集合（NMME）的降水技能（通过模型评估工具（Metplus）Gwen Chen Chen Chen Chen recia：实时海洋范围：环境建模中心Jason Levit的全球验证：EMC验证系统：统一预测系统（UFS）模型的实时验证
NOAA/NASA联合SWOPD GSFC代码490
代码491.1 PM：J。Morrisy，NASA DPM：Greg Yoblin，NASA DPM：Gus Comeyne，NOA Proj Scripts科学家，NOA
NOAA确认第四次全球珊瑚漂白事件
佛罗里达州2023年的热浪是前所未有的。它开始较早，持续时间更长，比该地区的任何以前的事件都更为严重。在漂白事件中，NOAA在干预措施减轻对珊瑚的伤害时学到了很多东西。通过其任务：标志性的珊瑚礁计划，NOAA取得了长足的进步，以抵消全球气候变化和当地压力源对佛罗里达珊瑚的一些负面影响，包括将珊瑚育苗带到更深，更凉爽的水域，并部署阳光照射以保护其他地区的珊瑚。
建立NOAA的操作空间天气观测
NOAA提供了运营空间的天气监测，预测以及对民用应用程序的长期数据归档和访问，维护基于地面和空间的资产，提供了支持操作的研究，并为太空天气预测技术和科学提供了要求。ProsWift Act§60601
AI FM NOAA 用例
○ 利用利用注意力或自注意力概念的 Transformer 架构，使网络能够对远距离数据元素在时间和空间上相互影响进行建模 ○ 可以通过使用少量学习和微调应用于下游任务 ○ 有些任务必须在一定规模下进行训练，这限制了少数组织的能力
诺亚控股有限公司 - AnnualReports.com
这些前瞻性陈述是合理的，但我们的预期后来可能会被发现是不正确的。我们的实际结果可能与我们的预期存在重大差异。本年度报告的其他部分包括可能对我们的业务和财务业绩产生不利影响的其他因素。此外，我们处于不断变化的环境中。新的风险因素和不确定性不时出现，我们的管理层不可能预测所有风险因素和不确定性，我们也无法评估所有因素对我们业务的影响，或任何因素或因素组合可能导致实际结果与任何前瞻性陈述中的结果存在重大差异的程度。您应该仔细阅读本年度报告和我们在此处引用的文件，并理解我们的实际未来结果可能与我们的预期存在重大差异或更糟。我们通过这些警告声明来限制我们所有的前瞻性陈述。
NOAA 人工智能助力 COP29 地球信息日 (EID)
○ 使用 2024 年飓风季交换第一批结果并使用美国当地数据进行验证和确认 ○ 使用 Beryl 进行的首次分析展示了 Destination Earth 极端天气数字孪生的潜力 ○ 下一步是与当地合作伙伴一起吸取 2024 年飓风季的经验教训，总体目标是使用人工智能来构建可行的结果并支持为明年的飓风季做出更明智的决策
![NOAA-HQ-2024-0152] Fe](/simg/3/315ded0614e19f56d18b371aa1646f92479c3412.png)
NOAA-HQ-2024-0152] Fe
该文件计划于 2025 年 1 月 13 日在《联邦公报》上公布，并可在 https://federalregister.gov/d/2024-31594 和 https://govinfo.gov 上在线查阅