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LEAP亚季节预测Hackathon V2- 2025年1月
黑客马拉松目标：这项黑客马拉松挑战了数据科学专业的学生，在气候领域工作的专业人员以及有兴趣的社区成员，以建立创新的示范和机器学习解决方案，以供下季节的气候建模和预测。参与者将使用新发布的基准数据集Chaosbench（请在此处和此处阅读以获取描述），至1）说明当前预测工具的技能和局限性，2）探索此类预测对下游应用程序的价值，或3）3）通过集成机器学习，物理学和其他域知识来改善当前模型。团队可以用其他数据源来补充该数据集以丰富其项目。项目将根据现实世界中的相关性，机器学习与领域科学的创新整合，清晰的演示以及有效使用外部数据来评估。
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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
SSEN——海底工程
SSEN 630 海底工程基础 学分 3.3 个讲座小时。海底工程基础入门；包括 SURF（海底、脐带缆/控制装置、立管、出油管）设备和配置；接触实际的、行业重点问题；海底设备组件；设计考虑因素和设计驱动因素；海底生产作业；完整性关键维护活动。先决条件：研究生分类、在工程学院注册或获得讲师批准。 SSEN 632 海底项目实施 学分 3.3 个讲座小时。海底开发项目实现概述；包括从发现到海底基础设施预调试的所有阶段。先决条件：SSEN 630 或同时注册。 SSEN 633 从化石燃料过渡 学分 3.3 个讲座小时。能源供应的现状；能源趋势概述和未来预测；研究可再生能源及其技术、面临的挑战以及如何克服这些挑战；评估如何根据当前的做法实现转型。 SSEN 640 海底硬件设计 学分 3.3 个讲座小时。组成海底硬件组件的基本元件（螺栓、密封件、法兰和轮毂、阀门、配件、连接和执行器）；了解这些元件如何在系统中协同工作。先决条件：SSEN 630 或同时注册或经讲师批准。 SSEN 641 海底脐带缆和控制系统设计 学分 3.3 个讲座小时。从概念选择到安装和海上验收测试，从实践角度了解海底脐带缆和控制系统项目实现。先决条件：SSEN 630，或同时注册。 SSEN 642 海底管道设计 学分 3.3 个讲座小时。从概念选择到安装和海上验收测试，从实践角度了解管道项目实现。先决条件：SSEN 630，或同时注册，或经讲师批准。SSEN 643 海底立管设计学分 3。3 个讲课小时。从概念选择到安装和海上验收测试，立管项目实现的实际视角。先决条件：SSEN 630，或同时注册，或经讲师批准。
评估用于预测美国沿海淹没风险1
图1。全年（2000-2017）第3周荣耀之间的异常相关技能SSH异常与SSH重新记录（颜色轮廓）以及第3周NOAA Gauge Station Anomalies和SSH Refororecasts（彩色圆圈标记）之间的异常相关技能，以供您使用A ifs和B CNRM。虽然异常相关计算中使用的样本年（2000-2017）相同，但由于初始化日期不同，日期略有不同。所有日期都在两个数据集中使用，而不管它们是否与其他数据集重叠，因为否则样本太少。
海底监测，分析和报告技术（...
上表显示了配置用于钻孔疲劳监视的智能应答器的典型值。作为灵活的仪表平台，如果需要更高的灵敏度，则可以使用替代配置，包括替代运动传感器。SMART可以使用标准数据处理算法，用于疲劳监视，也可以根据要求纳入客户特定要求。
国土安全部在海底电缆安全与恢复方面的优先事项
该网络及其支持生态系统对美国的战略和经济利益至关重要，但它们面临着来自自然、意外和恶意威胁的复杂且具有挑战性的风险。虽然全球三分之二的电缆故障归因于捕鱼和拖锚等意外活动，但鉴于我们的全球通信网络对这些系统的过度依赖，海底电缆运行中断可能会产生直接而深远的影响。电缆行业长期以来一直在其系统中构建弹性，以减轻每年发生的数百起事件的影响，并且主要依靠冗余（多个系统、过剩容量和备用路由）来确保受损系统进行维修时全系统的弹性。然而，与此同时，大国竞争的复苏增加了外国对手干扰海底通信网络的可能性，这些网络承载着敏感的政府和其他类型的关键信息，我们的国家和经济安全依赖于这些信息。
Protran©PR3914海底压力发射机
旨在永久浸入的产品可以承受最多6,000米深水的外部压力。具有次要遏制的版本可在深水运行中提供高水平的产品完整性。。单位可以向3,000米的水淹没提供高压测试证书。电连接是通过强PTFE Raychem Flexlite引线。
NS-USA海底电缆社会经济研究
净零大西洋（NZA）是一个领先的能源研究组织，促进了加拿大大西洋向低碳未来的过渡。我们通过确定知识差距，将专家与项目联系起来以及领先的应用研究来鼓励可持续能源领域的增长。我们的工作涵盖了关键领域，例如氢，海上风（OSW），地热能，碳捕获和储存，太阳能，零零建筑，研发以及能源系统建模等。我们的团队致力于加拿大大西洋的包容性和成功的清洁能源过渡，我们的重点是可靠，公正的研究，这将最好地准备政策制定者，行业领导者和工人，以及行业投资者，共同努力，在我们地区的经济中脱碳，减轻气候变化的影响，并使大西洋加拿大加拿大加拿大净 - 赛车加拿大竞争。
超越合奏平均：利用气候模型组合进行下午预测
在亚季节时间尺度上产生关键气候变量（例如温度和沉淀）的高质量预测长期以来一直是操作预测的差距。本研究探讨了机器学习（ML）模型作为次生预测的后处理工具。滞后的数值集合预测（即成员具有不同初始化日期的合奏）和观察数据，包括相对湿度，海平面压力和地理位置高度，以预测每月平均降水量和两周的温度，以预测每月平均降水量和两周的温度。用于回归，分位数回归和二齿分类任务，我们考虑使用线性模型，随机森林，卷积神经网络和堆叠模型（基于单个ML模型的预测，一种多模型方法）。与以前单独使用集合的ML方法不同，我们利用嵌入整体预测中的信息来提高预测准确性。此外，我们研究了极端事件预测，这些预测对于计划和缓解工作至关重要。将合奏成员视为空间前铸件的集合，我们探讨了使用空间信息的不同方法。可以通过模型堆叠来减轻不同方法之间的权衡。我们提出的模型优于标准基准，例如气候预测和整体手段。此外，我们研究特征的重要性，使用完整的合奏或仅合奏均值之间的权衡以及对空间可变性的不同会计模式。