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Sanjay Gandhi医学科学研究所...
Sanjay Gandhi研究生科学研究所已于1983年根据州立法机关法案建立。它是由北方邦（Uttar Pradesh）创建的，是提供最高水平的医疗，教育和研究的卓越中心。该研究所位于距主要城市15公里的Raebareli Road的550英亩校园中。勒克瑙位于新德里以东约500公里处，是北方邦的首都。它被评为该国顶级医疗机构。一位高技能和敬业的教师提供优质的教育和州的患者护理，并参与了努力满足社会需求的研究。印度国家医学委员会认可的Institute DM，MCH，MD和MS学位。它还提供了一项博士学位课程，一项为期两年的医院管理计划（由大学赠款委员会批准）和一年的博士后证书课程（PDCC），一年一年的博士后奖学金（PDF）和两年后的后期预付款奖学金（PDAF）奖学金（PDAF）课程（PDAF）课程（PDAF）。此外，该研究所还提供了几个非学位/非认证培训职位，例如高级居民（医院服务）和几个医学专业的初级居民（非学术）职位，这是分子医学和生物技术的高级演示者计划，统计研究员，生物统计学和健康信息学和医疗物理学的统计成果。进行帕拉医学培训，该研究所已成立文凭，理学学士学位。和M.Sc.不同超级专业学科的医疗技术课程。
古气候数据吸收登山者-X -pik
使用气候模型登山者-X，我们提出了一种有效的方法，可以吸收涵盖现在22000至6500年的最后一次脱位的表面温度的时间演化。数据同化方法结合了数据和管理气候系统的基本动力学原理，以提供系统的状态估计，这比仅使用数据或单独模型可以获得的系统要好。在应用集合Kalman滤波器方法时，我们利用并行数据同化框架（PDAF）中的进步，该框架（PDAF）提供了并行数据同化功能，计算时间的增加相对较小。我们发现数据同化溶液在很大程度上取决于腐烂的冰盖的背景演变，而不是同化的温度。两种不同的冰盖侦察结构会导致不同的冰川融化病史，影响了大规模的海洋结构，从而影响了表面温度。我们发现，数据同化的影响在区域尺度上比全球平均值更为明显。尤其是，数据同化在千禧一代变暖和冷却阶段的效果更强，例如BØlling-AllerØD和年轻的Dryas，尤其是在具有异质温度模式的高纬度地区。我们的方法是对多千年时间尺度进行全面的古平方分析迈出的一步，包括将可用的古气候数据纳入了代表区域气候的不确定性。
WRF-PDAF V1.0：在线局部整体数据同化框架
摘要。数据同化是一种常见技术，可在数值模型中估算状态及其相关的不确定性。基于合奏的方法是一种可预见的选择，尽管由于所需的集成集成，因此可以在计算上是计算费用。在这项研究中，我们通过以完全在线模式将其与平行数据同化框架（PDAF）耦合，从而增强了天气研究和预测研究WRF（WRF-ARW）模型的能力。通过最小的Modifations到WRF-ARW模型代码，我们开发了一个有效的数据同化系统。该系统利用模型和数据同化过程之间的并行数据传输，从而大大减少了对I/O的需求，并在同化过程中重新启动了模型。我们在本研究中详细介绍了必要的程序修改。由此产生的同化系统的一个优点是数据同化方法与PDAF模型结构产生的模型应用之间的关注点明确。为了评估同化系统，我们进行了一个双实验，模拟了理想化的热带气旋。循环数据同化实验的重点是温度漏洞的影响。同化不仅可以提高温度场的准确性，而且还证明了初始的U和V型场。与没有数据同化的模型相比，在运行时的同化过程仅在运行时最少，并且表现出卓越的并行性能。因此，在线WRF-PDAF系统是实施高分辨率中尺度预测和重新分析的有效框架。