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权力下放的地区经济发展的挑战| hepi
围绕区域经济发展的语言似乎充满了愿望和乐观。在牛津与剑桥地区的联盟会议中，弧线大学扮演角色，该语言是关于将线程汇集在一起的。我们谈论编织，编织在一起，将碎片缝在一起。确实存在许多这些作品。他们已经出现并变得强大并不是要回应政府的迹象或战略，而是通过自我确定性和对政策动摇的挫败感。现在已经到期了新政府的任期（似乎对经济政策更有条理和确定性），无法清楚地看到新政策的影响可能是什么。
区域MOM6：用于自动生成模块化海洋模型6型区域配置的Python软件包
区域海洋模型仅在规定的地区模拟海洋，这是全球海洋的一个子集。为此，我们需要在该地区边界上应用开放的边界条件，也就是说，我们需要施加模仿我们不模拟的海洋流量的条件（Orlanski，1976）。例如，图1显示了使用区域MOM6封装配置的塔斯曼海地区海洋模拟的表面电流。图1中描述的域的边界被强迫从全球海洋重新分析产物的海洋流动。高分辨率的区域海洋模型改善了较小规模运动的表示，例如潮汐束，混合，中尺度和次级尺度尺度循环，以及对较小的测深或沿海特征的海洋反应（例如较小的测深或沿海特征）（例如岬角，山地，岛屿，海上，海面，海底或下层峡谷）和表面上（例如表面上）和强度的前进。区域建模进一步允许粗分辨率全球海洋或气候模型的“降尺度”，从而允许在当地条件下的变化表示，否则这些变化只能包含在少数（甚至是一个！）在全局模型中模型网格单元。
机会 - 地质和地球物理特性的地理空间机器在全球范围内，我们对EAR的集体理解
机会 - 地质和地球物理特性在全球范围内的地质机器学习，我们对地球特性的集体理解受到直接观察地质的观察（例如，井原木，核心等）或间接通过遥感（例如地球物理或卫星观测）。这一事实导致在高空间分辨率（至sub-km量表）处的地球特性的稀疏数据集，或者从卫星观测值中产生了一个连续但低分辨率的数据集。因此，需要自动插值（例如Kriging）和/或人类知情轮廓，以在高分辨率下持续了解这些属性。在这项工作中，我们致力于改进这些方法。利用机器学习，深度学习和/或物理知情神经网络（PINN）的新发展，我们可以在空间和深度上智能插入或预测地球参数。这项工作利用了地质观察的各种数据源（即“大数据”），例如：科学钻孔，挖出和疏ed和地球物理观察，例如由乘员船（例如，船舶），自主平台（例如，AUV）（例如，AUV）和Satellites和Satellites和Satellites和Satellites和Satellites。我们将这些数据集与基于物理学的地质过程模型（例如压实）和数据驱动方法（例如机器学习）结合使用，以产生对地球特性的连续且准确的估计。这些方法的示例包括从稀疏的船板观测值中预测连续的重力场，或使用核心数据预测沉积物岩性与深度。鼓励基本的地质理解，但不需要。我们寻求具有地质/地球物理学经验的合格申请人，遥感/地理位置，机器学习/数据科学和/或运输/摇滚物理建模。申请人将有一些计算经验，并且在基本的编程/脚本中保持舒适（不需要特定语言）。实验室地点：海洋科学部海军研究实验室Stennis Space Center，MS POC：Benjamin Phrampus海军研究实验室，代码7352建筑物1005 Stennis Space Center，MS 39529电话：228-688-4899电子邮件：Benjamin.phrampus.civ@us.civ@us.navy.mil
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
降低了区域气候中的浮点精度...
摘要。使用单个精度的渗透点反应在操作天气预测中变得越来越普遍。同时，气候模拟通常仍以双重精度运行。这样做的原因可能是多种多样的，范围从对依从性和保护法的关注到对缓慢过程的未知效果，或者仅仅是较不频繁的机会和较高的验证计算成本。使用基于合奏的统计方法，Zeman和Schär（2022）可以检测区域天气和气候模型Cosmo的双重和单位仿真之间的差异。但是，这些差异是最小的，通常只能在模拟的第一个小时或几天内检测到。为了评估这些差异是否与区域气候模拟相关，我们已经对100年的区域气候下限实验（Euro-Cordex）进行了为期10年的集合模拟，并与100个合奏成员进行了单一和双重精度。通过基于所有测试变量的分布差异，我们仅在每12或24小时以47个输出变量应用47个输出变量的统计测试每12或24 h，每12或24 h都会发现单精度气候模拟的排斥率略有增加。拒绝率的增加远小于模型中水平差异系数的较小变化而产生的。因此，我们认为它可以被模型不确定性掩盖，因为它被忽略了。据我们所知，这项研究代表了迄今为止对
克服人工智能中的区域生态系统挑战
技术冠军：GCC 技术冠军必须采用可互操作的基础设施，无缝连接东西方技术，以确保在不断发展的技术环境中具有适应性、可扩展性和弹性。他们可以通过从替代供应商采购或使用提供图形处理单元 (GPU)“即服务”的云服务来解决芯片短缺问题。 4 公司还需要加强其数据隐私措施，让客户对数据处理方式充满信心——例如，通过构建以安全有效的方式使用企业数据集的网关 LLM 架构。区域技术领导者可以通过全球收购来弥补人才缺口，并部署低代码、无代码和生成代码工具来增强更广泛的人才库的能力。
胆管癌全身治疗和局部区域治疗的最新趋势
1 休斯顿卫理公会医院休斯顿卫理公会尼尔癌症中心胃肠道肿瘤科，德克萨斯州休斯顿 77030，美国 2 耶鲁纽黑文健康中心、布里奇波特医院内科部，康涅狄格州布里奇波特 06610，美国 3 阿尔玛雷法大学医学院，利雅得 11597，沙特阿拉伯 4 亚利桑那州立大学扎克曼公共卫生学院，亚利桑那州坦佩 85287，美国； bushrayalmiqlash11@gamil.com 5 德克萨斯大学 MD 安德森癌症中心癌症医学部胃肠肿瘤内科系，美国德克萨斯州休斯顿 77030 6 萨那科技大学医学与健康科学学院，也门 PO Box 15201-13064 7 Prolato 临床研究中心，美国德克萨斯州休斯顿 77054 8 沙漠地区医疗中心医学部，美国加利福尼亚州棕榈泉 92262 9 德克萨斯大学 MD 安德森癌症中心内科部，美国德克萨斯州休斯顿 77030 10 约旦大学医学院胃肠病学与肝病学系，约旦安曼 11942 * 通信地址：AEsmail@houstonmethodist.org
在西非保护区的自然资本会计中发展区域能力
西非的特征是人口迅速增长，流行的贫困和对自然资源的治理不良和管理（Marc，2015；世界银行，2022年）。气候变化的负面影响加剧了这种情况（Awojobi，2017; IPCC，2022），并且明确导致西非自然资本的消耗，包括人口在很大程度上取决于人口的生态系统（CBD的秘书处，2010年，2010年）。自然资源的保护和管理是维持我们星球的必要性，需要对可持续增长和长期发展的明智的决策。自然资本会计（NCA），也称为生态系统会计，可以回答基于证据的决策信息（Ruijs，2018； Hein，2020； Comte，2022）。