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将大规模的天气模式与美国西海岸海外的观测和建模的涡轮枢纽高风链联系起来
摘要。美国西海岸具有巨大的风力发电潜力，尽管由于复杂的沿海气候，其潜力有所不同。在不同天气条件下表征和建模涡轮轮毂高风对于风资源评估和管理至关重要。这项研究使用两阶段的机器学习算法来识别五个大规模气象模式（LSMP）：后槽，后距离，距离，前距离，前距离，沟渠和加利福尼亚州高。LSMP与近海风模式有关，在租赁区域内的LiDAR浮标地点特别是在Humboldt和Morro Bay附近的风场开发。虽然每个LSMP都与特征性的大规模大气条件和相应的风向，昼夜变化和射流特征相应的差异，但在每个LSMP中仍然会发生风速的实质性差异。在洪堡，洪伯特的风速上升，在耕种后，距离和加利福尼亚 - 最高的LSMP中，剩余的LSMP中的风速降低，并降低。莫罗湾的平均速度响应较小，表现出在耕作后和加利福尼亚高的LSMP期间的风速提高。除了LSMP外，局部因素（包括土地 - 海热对比和地形）还改变了平均风和昼夜变化。高分辨率快速刷新模型分析在捕获洪堡的平均值和变化方面做得很好，但在莫罗湾（Morro Bay）产生了巨大的偏见，尤其是在预处理和加利福尼亚州高的LSMP期间。发现这些发现是为了指导研究特定的大规模和当地因素对加利福尼亚海上风的影响的案例，并有助于改善数值天气预测模型，从而增强了Orckey Wind Energy生产的功效和可靠性。
能源转型——史上最大规模的资本重新分配
能源转型代表着历史上规模最大、速度最快的资本重新分配，到 2030 年需要 37 万亿美元的投资。成熟的可再生能源技术的进一步发展正在创造新一代机会，包括电池存储和下一代太阳能电池板。能源转型通过将技术与可持续性相结合来提供回报，为私人市场投资者提供了激动人心的投资机会。
不寻常的青少年腹部肿瘤，呈现神经精神病和大规模的腹部腹腔肿瘤：两种病例的报告
青春期的腹部肿瘤代表了一组多样化的病理，可以非典型地呈现，从神经精神障碍到明显的腹部延伸。这项研究的目的是报告两个罕见的病例，这些病例强调了该年龄段腹部肿瘤的诊断和治疗性挑战。在第一种情况下，一个12岁的女孩出现了10天的急性神经精神症状的历史，包括幻觉和认知能力下降，导致诊断为抗N-甲基-D-大洲 - 天冬氨酸受体（NMDAR）脑炎。尽管最初的超声是非诊断的，但随后的磁共振成像（MRI）显示出3厘米卵巢皮肤皮肤囊肿。迅速的手术切除与免疫疗法相结合，导致了快速的神经系统改善，并且在几天内观察到了完全恢复，并在一年的随访中持续。在第二种情况下，一个14岁的女孩在一个月内表现出进行性腹部扩张，并被发现具有较大的，主要是坚固的骨盆质量。详细的成像研究，包括计算机断层扫描（CT），描绘了一个双重质量，该质量在最大尺寸中的测量高达30 cm。术中发现证实了肿块是壁上子宫平滑肌瘤。手术切除导致症状解决和实验室参数的归一化（血红蛋白从8.6 g/dL提高），随访期间没有复发。这些病例在定量上强调，即使是良性肿瘤的分别为3 cm和30 cm，也会导致显着的发病率。最终，我们的发现强调了高可疑指数，重复的高分辨率成像以及多学科方法的重要性，以确保及时诊断和最佳管理，从而有助于改善青少年非典型腹部肿瘤的临床策略。
AI革命：满足大规模的AI基础设施要求
预测AI推理的计算和能量需求更具挑战性。似乎可以肯定的是：越来越多的消费者和企业将采用AI，并且每个用户每天的AI查询数量都会增长。现在的关键问题：这将发生多快？较大的生成AI模型会被分解为较小的应用特定模型吗？通过“边缘计算”将在智能手机和个人计算机上进行多少AI推论，这涉及对数据附近的数据处理？
飞行员大规模的快速运营验证对关键能源基础设施技术（证明IT） - 小型企业创新研究（SBIR）
oced是一个多技术办公室，拥有用于商业演示的资金，其中包括先进的核，清洁氢，碳管理，长期持续能源存储，工业脱碳等。在商业化关键清洁能源技术方面发挥了明确的作用，OCED填补了研究，开发和早期示范项目（包括DOE技术办公室内部的研究）之间的差距，以及私营部门和/或其他DOE计划支持的初步部署。oced将专门关注技术和采用风险，这些风险可能会阻止新技术的商业化和部署，例如交付成本，功能性能，易用性，市场规模和市场开放性，下游价值链，能够集成到大型基础设施项目，物质采购，社区采用，环境和安全元素中。
大规模的神经形态计算
神经形态计算是一种脑启发的硬件和算法设计方法，有效地实现了人工神经网络。神经形态设计师应用神经科学家发现的生物智能原理来设计有效的计算系统，通常用于大小，重量和功率约束的应用。在关键时刻的这项研究场上，至关重要的是要绘制发展未来大规模神经形态系统的过程。我们描述了创建可扩展神经形态体系结构并识别关键特征的方法。我们讨论了可以从扩展中受益的潜在应用以及需要解决的主要挑战。此外，我们研究了一个维持增长和扩展神经形态系统时未来的新机会所必需的综合生态系统。我们的工作使几个计算子领域的想法扭曲了想法，为旨在推动边境向前发展的神经形态计算的研究人员和从业人员提供了指导。
表面和地下微生物组的全球比较揭示了大规模的生物多样性梯度，以及海洋事物分裂
地下环境是地球最大的微生物寿命之一。，直到最近，我们还缺乏适当的数据来准确区分全球分布的海洋和陆地表面和地下微生物组。在这里，我们分析了478个古细菌和964个细菌元编码数据集和147个元基因组，来自不同分布的环境。微生物多样性在局部至全球尺度的海洋和陆地微生物中相似。然而，社区组成在海洋和土地之间大不相同，证实了系统发育鸿沟，反映了动植物多样性的模式。相反，社区组成在表面与地下环境之间重叠，支持多样性连续性而不是离散的地下生物圈。微生物寿命的差异似乎比表面和地下之间的差异更大。陆地微生物组的多样性随深度减小，而海洋地下多样性和与培养的分离物竞争对手的系统发育距离或超过表面环境的距离。我们确定了不同的微虫群落组成，但对于地球地面和表面环境而言，微生物多样性相似。
Andreas Klinger Shawn D'Souza Bill Lobig 使用Amazon Sagemaker构建可解释的AI模型 jpmorganchase：大规模的实时欺诈筛查 AI管理的电信生态系统：比以往任何时候都更近 推进物理AI：NVIDIA ISAAC实验室和AWS下一步... 使用生成AI将产品研发文档转换为... 通过... 加速控制系统升级 使用多个代理进行可扩展的生成AI应用程序 解锁边缘AI的潜力：创新和最佳实践 AWS方法确保生成AI 与基岩IDE一起加速生成AI应用程序开发 使用生成ai 教育的新方法
高管说，缺乏对如何推动大量业务绩效改善的明确，共同的愿景，这是对高科技投资回报率的强烈障碍）
