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2024年12月13日机构名称:

瑞士经济预测 - SECO

国际经济进一步疲软将直接影响瑞士的对外贸易和国内经济。地缘政治风险持续存在，特别是与中东和乌克兰的武装冲突有关。此外，通货膨胀可能会更加持续，从而可能减缓主要货币区的货币政策宽松。这将加剧与全球债务、金融机构资产负债表风险以及房地产和金融市场风险相关的现有风险。如果各种风险成为现实，瑞士法郎可能会面临上行压力。

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2024年12月12日机构名称:

此预测使用2023个实际流量作为基准年。随后的七年（2024-2030）的数字源自Eurocontrol的七年预测（参见参考资料11F III）。与19日大流行不同，冲突正在进行中，并且很难充分评估其影响。无法预测当前关闭的空域何时会完全重新打开。这不应将其解释为欧洲控制的预测，即这些限制将来如何发展。与欧洲控制航空前景相比 i）于2022年发布，当前的流量与基本方案相一致，尽管速度较慢。俄罗斯全面入侵乌克兰的影响以及从199号大流行中恢复的恢复已经影响了恢复速度至2019年的水平。11F III）。与19日大流行不同，冲突正在进行中，并且很难充分评估其影响。无法预测当前关闭的空域何时会完全重新打开。这不应将其解释为欧洲控制的预测，即这些限制将来如何发展。与欧洲控制航空前景相比i）于2022年发布，当前的流量与基本方案相一致，尽管速度较慢。俄罗斯全面入侵乌克兰的影响以及从199号大流行中恢复的恢复已经影响了恢复速度至2019年的水平。

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2024年12月10日机构名称:

动态缩小的季节性海洋预测北美东海岸生态系统

摘要。使用西北大西洋的1 /12°区域模型（MOM6-NWA12），我们从1°全球前铸型模型中降低了回顾性季节性预测的阶段。为了评估降尺度是否提高了表面温度，盐度和腐蚀温度的预测技能，将彼此的全局和缩放预测进行比较，并使用异常相关性进行了持久性的参考预测。还根据平均偏差和集合扩散评估了两组预测。我们发现，在美国东北部大型海洋生态系统中，缩小缩小显着提高了每月海面温度异常的预测技能，这是全球模型在历史上努力熟练地预先预先预先预测的地区。在大多数初始化月份和交货时间中，该区域的降量表海面温度（SST）的预测也比胜任基线更熟练。尽管此阶段中的某些SST预测技能源于最近的快速变暖趋势，但在删除趋势的贡献后，通常保持持久性的预测技能，并且还保留了可预测过程的技能模式。虽然缩小缩小主要提高了美国东北部地区的SST异常预测技能，但它改善了北美东海岸许多海洋生态系统的底部温度和海面盐度异常技能。al-尽管通过降尺度的异常预测改善无处不在，但混合了降尺度对预测偏差的影响。降尺度通常会降低全球模型中发现的平均表面盐度偏见，特别是在具有清晰盐度梯度的区域（北部

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2024年12月10日机构名称:

航天发射 Delta 45 采购需求预测

此处列出的合同主要是定期服务合同。出于规划目的，您可以估计在合同到期前 24-36 个月内，有关任何计划重新收购这些合同的信息将在 SAM.gov 上发布。如果拟议的重新收购将根据现有合同的条款进行，则信息将发布到该特定合同的适当场所。

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2024年12月8日机构名称:

二叠纪产量预测增长受油井产能和管道容量推动 - 美国能源信息署 (EIA)

我们利用这些钻井指标，结合生产趋势，根据报告数据系列得出的比率，深入了解不同盆地之间的相对表现。我们根据通过比较盆地的比率得出的见解，分析了各个石油和天然气生产地区的生产力和效率。例如，与美国本土 48 个州的其他地区相比，二叠纪地区的 DUC 井数量下降幅度较小。这一趋势表明，随着二叠纪地区的油井完工（从 DUC 库存中移除），新井的钻探速度（添加到 DUC 库存中）比其他地区更快。

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2024年12月4日机构名称:

预测特朗普第二届政府的影响......

立法。联邦立法机构为制定全面的消费者数据隐私法（类似于《加州消费者隐私法》、《弗吉尼亚州消费者数据保护法》和《德克萨斯州数据隐私和安全法》）所做的努力收效甚微。目前此类立法的努力，例如《2024 年美国隐私权法案》（ARPA），已经停滞不前。事实上，行政、司法和立法部门在理论上统一制定这样的法律，这可能意味着两党立法可以通过。然而，ARPA 的作者之一 Cathy McMorris Rodgers 已经退休，而负责 APRA 的参议院委员会的资深成员 Ted Cruz 赢得了连任。Cruz 过去一直批评 APRA（包括希望有强有力的先发制人），这可能意味着任何通过的联邦隐私法都会与 APRA 不同。

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2024年11月17日机构名称:

中期负载预测的机器学习方法

摘要利比亚的通用电力公司（Gecol）近年来经历了电力需求激增，导致电力短缺，尤其是在夏季高峰期。这些短缺通常会因大生成单位故障或传输线破坏引起的系统中断而加剧，这极大地影响了该国的稳定性。利比亚正在进行的政治不稳定进一步加剧了这一问题，再加上电力供应问题，在该国一些最大的领域对石油和天然气的产生产生了负面影响。本研究通过采用机器学习（ML）技术来解决电力负荷需求预测的挑战，特别关注基于中期负载预测（MTLF）的人工智能算法。该研究比较了不同ML方法与实际消费数据的准确性和收敛性，旨在确定最有效的方法。准确的负载预测对于像Gecol这样的电气公用事业至关重要，可以有效地满足客户需求并优化发电和传输。着眼于班加西，这项研究开创了机器学习技术来预测总能耗和需求的应用。该研究的发现得到了从Gecol的班加西地区控制中心（BRCC）获得的现实世界数据的验证，这证明了ML在利比亚改善电力载荷预测的潜力。该研究得出以下结果：额外的树回收算法作为目标的孕妇产生了最佳结果，精度值为85％。Huber回归算法产生了赤字的最佳结果

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2024年11月14日机构名称:

使用大型人工智能模型改进全球天气和海浪预报

摘要特别是近年来人工智能技术的飞速发展，催生了若干大参数人工智能天气预报模型。这些模型代表了重大突破，克服了传统数值天气预报模型的局限性，并预示着大气-海洋预报的巨大潜在工具的出现。本研究探讨了这些先进的人工智能预报模型的演变，并根据发现的共同点，提出了大型天气预报模型的“三大规则”：参数数量多、预测对象数量多、潜在应用范围大。我们讨论了人工智能彻底改变数值天气预报的能力，简要概述了天气预报显着改进的根本原因。在承认大型人工智能预报模型高精度、计算效率高、易于部署的同时，我们也强调传统数值预报不可替代的价值，并探讨了大型人工智能大气-海洋预报模型未来发展面临的挑战。我们认为，大气-海洋天气预报的最佳未来在于实现人工智能与传统数值模型的无缝集成。预计这种综合将为改进大气-海洋预报提供更先进、更可靠的方法。最后，我们通过构建全球海浪预报的人工智能模型，通过一个例子来说明预报员如何利用大型天气预报模型。

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