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World File Search System低云
标题：近期全球温度激增通过记录 - 低行星
摘要：在2023年，全球平均温度飙升至几乎高于工业前水平的1.5k，超过了先前的记录约0.17K。以前对包括人为变暖和厄尔尼诺现象的已知驱动因素的最佳估计值在解释温度升高时降低了约0.2k。利用卫星和重新分析数据，我们将记录的行星反照率视为弥合此差距的主要因素。显然，下降主要是由于北部中期和热带地区的低云覆盖率降低而引起的，在延续了多年趋势。进一步探讨了低云的趋势并了解其中的多少是由于内部变异性，气溶胶浓度降低或可能出现的低云反馈对于评估当前和预期的未来变暖至关重要。
对审稿人的回应（Zelinka等，2024）
云辐射反馈和快速调整（气候模型不确定性的主要来源）在气候模型中越来越多地诊断出使用云辐射核（CRK）技术。通常如何应用CRK的局限性是它们依赖于被动卫星数据或模型输出，该数据模仿了被动卫星数据，无论哪种情况，这些数据都可以对低云行为产生误导性表示，因为被动感知的高云掩盖了下层级别的变化。同样，当观察/模拟器歪曲低云状态时，非低云辐射变化可能会被误解。此技术说明解决了此问题，为尽可能最好地克服此问题提供了指南和代码。然后，它证明了这种模糊效应可以在多大程度上偏向低和非低云反馈（或调整）的大小（在某些情况下符号）。此手稿写得很好，非常抛光和及时，因为被动卫星模拟器需要在模型图中应用此方法以在即将到来的CMIP7中发挥重要作用。我希望作者可以解决下面的一些评论，但是否则该手稿的出版物良好。我们感谢评论者仔细阅读手稿并提供这些有用的评论，这些评论依次在下面解决。
云计算模型：技术与安全
公司在不再需要投资昂贵的服务器，处理过时的软件和硬件时节省时间和资源，并在现场工作人员，但云服务也带有风险。存储敏感的客户数据或其他业务数据外部提高网络安全暴露。迁移现有数据或应用程序可能会昂贵且复杂，以降低云解决方案提供的任何成本优势。将过程移至一个提供商后，可能很难切换。此外，事实证明，拥有云专业知识的员工很难
扰动参数以了解云对气候变化的贡献
摘要：使用CAM6扰动参数集合（PPE）评估云反馈对大气模型参数的敏感性。CAM6 PPE PERTURBS在262个模拟中45个参数，其中206个参数在此使用。总云反馈中的扩展及其在CAM6 PPE中的六个组件与跨CMIP6和AMIP集合的扩散相当，表明参数不确定性反映了结构不确定性。但是，CAM6 PPE中的高云高度反馈通常比WCRP评估，CMIP6和AMIP值大。我们评估了45个参数中的每个参数的影响在总云反馈和六个云反馈组成部分中的每个参数。我们还探讨了是否可以使用CAM6 PPE来限制总云反馈，但结果不确定。此外，我们发现，尽管CAM6中云反馈的参数敏感性很大，但云反馈从CAM5到CAM6的大幅增加并不是参数值变化的结果。值得注意的是，与AMIP（CAM6.0）相比，CAM6 PPE的运行方式更近是CAM6（CAM6.3），并且与CAM6.0（0.81 W M 2 2 2 K 2 1 1）相比，总云总反馈（0.56 W m 2 2 K 2 1），主要是由于低云中的低云而降低了Tropics and MidlatiD的低云。工作强调了云反馈对CAM6中参数值和结构细节的敏感性。
季度评论—Artisan Global Equity Fund（...
再次，我们在亚马逊的持仓对相对表现做出了重大贡献。在第三季度业绩强劲、超出分析师预期并上调第四季度业绩指引后，该公司股价飙升。亚马逊网络服务 (AWS) 是该公司的主要利润驱动力，该季度实现了收入连续增长，利润率也提高了 2.5 个百分点。AWS 还推出了 Trainium3，这是迄今为止最先进的内部人工智能 (AI) 芯片，速度比上一代快了一倍，效率提高了 40%。这项创新有可能降低云计算成本并释放新的收入机会。我们继续重视管理层对资本投资的严谨态度，特别是在资金密集型的生成 AI 领导地位竞争中。
人为气溶胶对持续LaNiña
在东部赤道太平洋中观察到的缺乏表面变暖与厄尔尼诺现象的气候模型预测之间的差异 - 就像气候研究界的变暖模式一样。虽然已提出人为气溶胶作为原因，但赤道太平洋的延长冷却趋势似乎与1980年代以来北半球气溶胶排放的降低发生冲突。在这里，使用CESM，我们表明对气溶胶发射变化的快速和缓慢响应的叠加（随后增加的增加）可以维持LaNiña-可以维持比预期的时间更长的时间。在东南太平洋的低云，风，蒸发和海面温度之间，哈德利细胞对气溶胶还原的快速调节触发了关节反馈，导致楔形 - 形状的冷却，延伸到中央exequareatorial Pacific。同时，北部亚热带细胞逐渐增强，导致赤道地下冷却持续数十年。
设计强大而云的AI驱动分布
云本地体系结构通过利用模块化设计和动态可扩展性来彻底改变了可扩展，弹性和分布式应用的开发。在这些系统中纳入人工智能（AI）会引入无与伦比的机会，以增强功能，简化自动化并优化决策过程。本文研究了针对云本地系统量身定制的核心软件工程原理，重点介绍了诸如可扩展性，弹性，安全API开发和道德AI集成等关键方面。重点是AI驱动的自动化，实时监控和预测资源分配，以提高性能并降低运营成本。本文还重点介绍了保护数据隐私和网络安全的强大措施，并以自适应和弹性策略来解决现代威胁。此外，它强调了旨在最大程度地降低云本地体系结构的环境足迹的可持续实践。通过将最佳实践与AI驱动的方法集成，该框架为设计安全，自适应和未来的应用程序提供了途径。
错误链 - 弗吉尼亚飞行学校
加油。荷航 747 决定在滑行道上的 Los Rodeo 加油。与此同时，拉斯帕尔马斯机场已重新开放。加油阻塞了滑行道，使飞机无法起飞，从而导致拥堵，其他机组人员感到沮丧。滑行。由于滑行道上挤满了飞机，荷航和泛美航空不得不在跑道上向后滑行到起飞阈值，并在阈值处转 180 度。对于 747 来说，在 45 米宽的跑道上行驶非常困难。泛美航空跟随荷航沿跑道行驶。他们被指示在滑行道 3 号出口离开跑道。没有标记指示滑行道出口。出口 3 需要 145 度“向后”转弯，让泛美航空回到滑行道上等待起飞的飞机队列中。对于 747 来说，向 3 号出口转 145 度几乎是不可能完成的。天气。在两架 747 滑行过程中，由于低云，WX 恶化。报告的最大水平可视范围为 300 米。通信。塔台发出的 ATC 许可包括“起飞”一词。副驾驶复读许可并通知塔台 - “我们正在起飞”，这意味着他们已准备好起飞。塔台回应“OK”。荷航机长将此解释为继续起飞的许可并打开油门。塔台说“准备起飞 - 我会打电话给你”。此时，泛美航空意识到危险，向塔台传递信息，他们仍在跑道上滑行，阻挡了塔台呼叫荷航准备起飞许可。荷航飞行工程师