XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System环境干扰
海葵：珊瑚共生研究的模型系统
热带珊瑚礁是世界上最多样化和最具生产力的生态系统之一，支持着一系列生态系统产品和服务，为数百万人的福祉做出贡献。然而，由于当地和全球的人为影响，全球珊瑚礁覆盖率正在下降（ Wilkinson，1999 ）。特别是，全球气候变化导致的大规模白化事件的频率和严重程度预计在未来会进一步增加，并威胁到珊瑚礁的长期生存（ Hughes 等人，2017 ）。这种海洋生态系统的营养和结构基础依赖于石珊瑚和它们相关的微生物共生体（光合甲藻、细菌、古菌等）之间的互利关系，形成一种称为珊瑚全生物的元生物（ Ste ́ venne 等人，2021 ）。尽管人们对珊瑚全生物功能的分子基础有了越来越多的了解，但我们的知识仍然存在重大空白。如果我们要充分了解珊瑚宿主与其微生物共生体之间建立和维持相互作用的潜在基本过程，以及珊瑚是否或如何适应环境干扰并生存下来，就必须揭示珊瑚宿主与其微生物共生体之间相互作用的建立和维持的潜在基本过程。模型生物的使用有着成功的记录，并在分子、细胞和发育生物学方面取得了重大进展（ Jacobovitz 等人，2023 年）。模型生物 Aiptasia，即 Exaiptasia diaphana，是一种小型海葵，遍布亚热带和热带海洋水域，细胞内寄生着共生的甲藻（科：Symbiodiniaceae）（ LaJeunesse 等人，2018 年）。与珊瑚不同，海葵没有碳酸钙骨架，可以在实验室条件下轻松操作和培养，并且可以在兼性共生状态下生存，这允许在非共生对照动物上进行实验（Matthews 等人，2016 年）。自 2008 年正式提出将其作为研究刺胞动物共生的模型系统以来（Weis 等人，2008 年）。越来越多的实验室采用海葵来探索以下研究问题：发育和
超低损失（ULL）互连
1。引入量子信号的独特特征，例如插入和叠加，使它们非常容易受到环境干扰的影响。因此，量子应用的成功取决于单光子的传输和操纵的可靠性。超低损耗光纤连接器在这种情况下起着关键作用，是量子设备之间的关键联系。标准连接器可能会引入重大损失，从而损害了量子通信的保真度。超低损耗连接器通过最大程度地减少信号降低并保持量子状态的完整性来应对这一挑战。2。量子光子量子应用中的光纤连接器需要组合精确的，耐用性和高性能在非常专业的条件下可靠地发挥功能。钻石的E-2000®和MiniAvim®连接器即使受到挑战性的环境因素，也是由于其出色的光学性能，鲁棒性和适应性的原因而脱颖而出。e-2000®特别以其集成的快门机械性而闻名，该机构可保护纤维末端面部免受污染和损害，从而确保随着时间的推移一致的性能。另一方面，MiniAvim®由于其紧凑，轻巧的设计与坚固的可靠性相结合而受到重视，使其成为挑战性环境条件（例如极端温度和振动）的首选连接器。3。在所有制造和组装过程中，必须测量这些参数并控制在控制之下。此外，Diamond的真空进料提供了在超高真空（UHV）和低温条件下运行的量子系统的关键界面解决方案。旨在实现跨真空屏障的预先和有效的光线传输，此进料可确保在将光学组件整合到量子环境中时，可确保最小的信号损失和最佳性能。Diamond的先进技术和工程确保这些解决方案满足量子研发的严格要求，提供无与伦比的可靠性和光学精确度。插入损失的原因只能通过控制多个参数，例如： - 套圈特性：直径，形式和精度孔直径和同心性来保证连接器的光学性能； - 抛光参数； - 端面瑕疵（划痕，凹坑和污染）； - 纤维核的侧面和角度未对准。横向未对准是单模连接器中插入损失的最重要贡献者。纤维制造商通常会指出最大的核心对偏心。0.5微米和±1微米内的覆层直径精度。
社论：推进分子诊断工具，用于对微生物水质的鲁棒监视
微生物水质对于人，动物和环境健康至关重要。存在微生物污染物，例如致病细菌，病毒，原生动物，真菌和相关的抗菌耐药性（AMR），可能会恶化水对变化的水平的安全性和质量，包括地表水，海洋水，地下水和饮用水等在某些严重的情况下，发生水传播的爆发，并可能导致重大的经济和社会损失，这突显了开发和应用快速，敏感和可靠的调查方法，以尽早发现水中的微生物污染物，以促进及时反应并采取措施快速控制和限制污染的健康影响。对微生物污染的快速可靠检测对于水质的有效管理和防止有害微生物危害的传播至关重要。此外，水污染物可以显着改变水体中的微生物群落，从而破坏水生生态系统的平衡。检测这种变化对于预防水生生态系统的降解至关重要，水生生态系统损害了生物多样性和自然维持基本的支持生命支持过程的能力。在世界范围内，分子方法正在经历不断的改进和进步，以更好地服务微生物水质的评估和监视。Sun等。 使用16S rRNA高吞吐量测序研究了被污染的城市湖泊中不同生态壁细菌的细菌结构。 通过应用16S和18S rRNA基因扩增子测序，Wu等。Sun等。使用16S rRNA高吞吐量测序研究了被污染的城市湖泊中不同生态壁细菌的细菌结构。通过应用16S和18S rRNA基因扩增子测序，Wu等。下一代测序（NGS）技术已越来越多地用于评估微生物群落的变化，以应对不同的环境压力/污染物，并可以详细了解如何适应各种微生物生态系统。这项研究揭示了不同壁ches中细菌群落的不同相互作用模式，并鉴定了生态壁chi在塑造对水污染的细菌反应中的重要作用。表征了喀斯特河中细菌和生物的组装，并探讨了丰富，稀有细菌和原生动物亚社区对所研究水中环境干扰的适应性。
基于云的 NISQ 量子计算机可靠性的长期分析
不同类型的环境干扰以及量子计算机本身控制中的噪声。环境变化或设备本身的变化都会影响 NISQ 计算机的可靠性和运行。为了让用户可以使用这些 NISQ 量子计算机，越来越多的公司将它们部署为基于云的加速器。如今，公共云基础设施已经允许按需轻松访问来自不同制造商的各种量子计算机。IBM Quantum [6]、Amazon Bracket [1] 和 Microsoft Azure [12] 等基于云的服务是为用户提供超导量子计算机远程访问的服务之一。虽然用户可以借助基于云的服务轻松访问设备，但他们无法控制物理设备及其环境。对于想要使用硬件的用户来说，了解硬件的运行以及硬件中的任何物理或环境变化至关重要。通过分析 IBM Quantum 的真实量子计算机历史校准数据 [ 6 ]，我们证明 IBM Quantum 提供的计算机会经历许多事件，例如量子比特频率发生突变或频率在一段时间内波动。频率本身的变化并不重要。但是，它们可以用作机器环境或物理变化的指标。这些变化反过来又可以与其他属性的变化（如门错误）相关联。通过跟踪量子比特频率的变化，用户可以使用显著的频率变化事件作为重新优化算法的触发器。此外，众所周知，超导量子比特设备对温度变化很敏感。频率变化可以指示用于容纳超导量子比特设备的低温制冷机的热循环。因此，跟踪量子比特频率变化可用于检测物理变化或对机器的篡改。因此，我们研究的一个关键结论是，为了充分描述量子计算机的行为，用户需要了解和跟踪传统指标之外的属性，例如量子比特退相干时间和门错误率。此外，通过历史设备数据，我们分析了不同设备之间的设备离线时间如何关联以及它们如何与频率变化相关联。我们发现了一些相关性，其中许多设备往往同时处于离线状态，这表明它们可能共享冷却、控制或其他基础设施。共享基础设施可能是一个潜在的故障点，希望在 NISQ 量子计算机上可靠地执行程序的用户可能希望避免使用可能共享全部或部分相同基础设施的机器。另一方面，我们还发现，许多频率变化事件与设备可能离线的时间段无关，这表明存在未知且未公开的原因
引用Costa S，Summa D，Radice M，Vertuani S，Manfredini S和Tamburini E（2024年），使用序列O
属性（Ruiz-Ruiz等，2017）。由于LA具有羧基和羟基官能团，因此也可以将其视为一个平台和中间体，用于转化为几种不同的有用和有价值的化学物质（Gao等，2011）。la是生物技术生产几乎完全通过石化途径盛行的大规模化合物之一，大约90％通过微生物发酵实现了当前生产的90％（Macedo等，2020）。使用广泛的微生物和不同类型的底物来优化产量和生产率（Tian等，2021），LA的发酵生产已被广泛研究了多年。最著名的野生型LA生产者是乳酸细菌（LAB），它们是非散发形式，革兰氏阳性，非有氧或气化剂，耐酸和严格发酵生物的（Fidan等，2022）。在实验室中，乳酸杆菌是具有最大商业兴趣的属，因为它具有同质性，并且主要通过将一个分子转换为LA分子的LA分子，主要是通过Embden -Meyerhoff - Parnas（EMP）途径产生的（Singhvi等，2018）。重组大肠杆菌的重组菌株，coagulans芽孢杆菌，谷氨酸杆菌，地衣芽孢杆菌和代谢酵母菌的生产也已评估（Awasthi等，2018）。尽管长期以来已经建立了工业规模的生物技术生产，但仍有进一步改进的空间（Abedin等，2023）。使用实验室的主要障碍是它们的复杂营养需求和中介体，分别导致成本和污染风险增加（Abedi和Hashemi，2020年）。关于碳底物，几种农业的低或无价废物，例如糖蜜，汁液废物和淀粉类生物量奶油浪费，传统上已被发酵成LA（Alexandri等人，2019年； Sakr等，2021年）。最近，还提出了农业和林业残留物作为碳源（Ajala等，2020； Yankov，2022）。但是，原材料和发酵的高成本 - 分离过程以及高度产生的LA生产微生物的选择严重限制了此类应用（Ren等，2022）。大量努力致力于制定发酵策略，例如合并生物处理（CBP），同时进行糖精和发酵（SSF），以及同时的糖精和共同发酵和共同发作（SSCF），作为希望的替代方案（Mazzoli，202211221）。为此，已经实施了两个主要概念，即基于共培养的合成微生物联盟的发展（Sun等，2021）和基因工程的微生物（Levit等，2022）。与纯培养物相比，微生物联盟已被证明不容易受到环境干扰和污染的影响，同时表现出较高的转化效率（Sun等，2019）。然而，由于微生物种群之间的复杂相互作用，共同培养，增长动态，监测和控制的可靠方法仍然具有挑战性（Mittermeier等人，2023年）。代谢工程旨在开发具有有效产物形成的单菌株，但对于微生物的主要遗传和代谢重新设计需要大量的努力（Hossain等，2023）。LA生产的第二个瓶颈是原料处理和灭菌的总体过程成本（Marchesan等，2021），除非使用嗜热菌株（Garita-Cambronero等，2021年），否则这是避免污染所必需的，否则
年度报告 - TIMA 实验室 - 格勒诺布尔阿尔卑斯大学
稳健性和可靠性 许多领域在经典的设计约束列表中都具有功能安全性，例如汽车领域的 ISO 26262 标准。我们的工作旨在改进对可靠性的早期评估。环境干扰引起的错误。目标是降低开发和生产成本，能够在设计的早期阶段准确评估软错误和永久错误的潜在功能影响。我们最近提出了一种跨层故障模拟方法来执行关键嵌入式系统的稳健性评估，该方法基于事务级模型 (TLM) 和寄存器传输级 (RTL) 描述中的故障注入，以在模拟时间和模拟高级故障行为的真实性之间进行权衡。该方法的另一个重要特征是考虑全局系统规范，以便区分实际的关键故障和导致对系统行为没有实际影响的故障。该方法已应用于机载案例研究。2021 年，该方法通过迭代流程得到改进，既可以全局减少故障注入持续时间，又可以随着迭代改进 TLM 模型，从而实现在 TLM 和 RTL 级别注入故障的后果之间的良好相关性。2021 年开始的另一项研究旨在更好地评估（和预测）软件工作负载对微控制器和 SoC 等复杂数字组件可靠性的影响。最终，一个目标是定义一组代表性基准，以便在实际应用程序可用之前对关键系统进行可靠性评估。第一步是开发一种基于适用于多种处理器的虚拟平台的多功能分析工具，与 QEMU 的修改版本相对应。该分析流程已应用于 RISC-V 目标和 Mibench 软件，使我们能够更好地了解软件负载对 SoC 容错的影响。我们提出的指标“似然百分比”表明，使用我们的工具进行高级评估可以非常有效地获得有关程序行为的重要信息，与从参考指令集模拟器和硬件架构获得的结果一致。我们还表明，我们的分析工具使我们能够比较多个程序的行为并表现出特定的特征。主要目标是在 SoC 设计领域传输和应用 RAMS 方法和工具。这些数据有助于理解处理器架构将如何用于每个应用程序，从而了解根据软件负载可以预期的容错级别。我们提出了三个假设，这些假设必须通过更多的程序示例、多个硬件平台的使用以及最终在粒子束下的实际测试来证实。在自动质量或安全保证水平评估领域，我们提出了第一种方法，用于自动提取片上系统内有效和故障状态机的过程。通过此方法自动提取的数据是行为建模和 FMEA（故障模式和影响分析）分析的相关输入。该方法基于一种半自动化方法，用于在单粒子翻转 (SEU) 或触发器卡住的假设下系统地提取数字设计的故障模式。此过程旨在增强人为故障分析，并在复杂设备的质量保证过程中为 RAMS（可靠性、可用性、可维护性和安全性）框架提供输入。已经在 I2C - AHB 系统上进行了实验结果，为对整个 SoC [CI3] 进行完整且更复杂的分析奠定了基础。 由于技术规模扩大和晶体管尺寸越来越小并更接近原子尺寸，上一代 CMOS 技术在各种物理参数中呈现出更多的可变性。此外，电路磨损退化会导致额外的时间变化，可能导致时序和功能故障。为了处理此类问题，一种传统方法是在设计时提供更多的安全裕度（也称为保护带）。因此，使用延迟违规监视器成为必须。放置监视器是一项关键任务，因为设计师必须仔细选择最容易老化且可能成为给定设计中潜在故障点的位置。
EU和我们，Apac完整日历2025-2026
编辑的书对植物适应非生物胁迫的最新知识进行了有关最新知识的全面更新。它深入探究了ROS和抗氧化剂的代谢，突出了它们在生理，生化和分子过程中的复杂关系。章节关注当前的气候问题以及ROS代谢如何与抗氧化剂系统相互作用以加速排毒机制。这种理解对于寻求开发耐受性作物的农业科学家至关重要，这些农作物在不断变化的环境条件下实现可持续性。非生物压力因素对农作物产量的日益威胁导致人们迫切需要了解其对植物性能的影响以及它们影响植物的机制。显然，这些压力在每个阶段对植物的生长和发育产生负面影响，而过量的ROS产生是这种负面影响的关键因素。但是，植物能够通过诱导抗氧化剂系统作为优先级来应对不利影响。已经确定了ROS的双重作用，以浓度依赖性方式对植物代谢的调节提供了证据。在高ROS产生的条件下，抗氧化剂系统在减少ROS的作用方面起着重要作用。因此，ROS产生和抗氧化剂系统与非生物应力条件交织在一起，抗氧化剂在代谢中保持稳定性，以避免由于环境干扰而破坏。此外，它涉及抗氧化剂和ROS在植物 - 微生物相互作用中的作用。这本书由菲律宾国际赖斯研究所的博士后研究员M. Iqbal R. Khan博士编辑，他发表了35篇经过同行评审的研究文章，并为各种书籍做出了贡献。纳菲斯·A·汗（Nafees A.植物抗氧化系统（AOS）通过抵消反应性物种，尤其是活性氧（ROS）来维持细胞内稳态，在维持细胞内的稳态中起着至关重要的作用。AOS由诸如谷胱甘肽 - 抗坏血酸周期，酚类化合物和亲脂性抗氧化剂（如类胡萝卜素和生育酚）组成。这些成分合作，提供了积极的还原形式的更好的保护和再生，从而使压力的植物能够在H2O2浓度与动物细胞寿命不相容的H2O2浓度下生存。文本参考了有关抗氧化剂，氧化损伤和植物中氧气剥夺应激等主题的各种科学研究和文章。提到了特定机制，例如水 - 水周期和ASC-GSH循环，这些机制有助于植物应对压力。文本还讨论了重金属如何在植物中诱导活性氧（ROS），从而导致植物毒性和物理化学变化。它突出了各种酶和非酶，这些酶有助于植物适应压力条件。作者特别关注基因表达和技术用于研究植物防御的技术。The references cited include studies on various topics, such as: * Antioxidant machinery in crop plants * Phytotoxicity and physicochemical changes in plants exposed to heavy metals * Plant responses to abiotic stresses, including heavy metal-induced oxidative stress and protection by mycorrhization * Plants' oxidative response to nanoplastics * The effect of novel biotechnological vermicompost on tea yield and plant营养含量文本还参考了一些评论文章，包括讨论： *作物植物中非生物胁迫耐受性中的活性氧和抗氧化剂机制 *重金属诱导的活性氧物种：植物毒性和物理化学的植物对植物的氧化作用的氧化作用，这些植物对植物的氧化作用是对本植物的氧化作用，这些植物对植物的氧化量进行了分析：该植物对遗产的含量为小多拟南文。植物具有抗氧化剂系统，可帮助抵消由活性氧（ROS）造成的损害。该系统包括过氧化氢酶和过氧化物酶等酶，以及谷胱甘肽和抗坏血酸等非酶。本书探讨了有效的抗氧化剂系统如何帮助植物耐受诸如干旱和盐度之类的环境压力。它针对植物的生物技术和分子生物学专家，是本科生和研究生的其他阅读材料。Hakeem博士目前是沙特阿拉伯吉达的阿卜杜勒齐兹国王大学的教授。他在印度新德里的贾米亚·哈姆达德（Jamia Hamdard）拥有植物学博士学位，并于2011年完成。Hakeem博士是几个著名的奖学金的接受者，包括伦敦皇家生物学会的奖学金。在2016年加入阿卜杜勒齐兹国王大学之前，哈基姆博士在克什米尔大学担任助理教授，后来在马来西亚大学获得了奖学金。他因其在植物生态生理学，生物技术，分子生物学，药用植物研究和环境研究方面的专业知识而受到认可。除了他的研究工作外，他还广泛出版了，由国际出版商撰写或编辑了70多本书，以及140多个同行评审的期刊文章。他目前在几个高影响力科学期刊的编辑委员会任职。
科学/生物和环境研究 2025 财年国会理由
生物和环境研究概述 生物和环境研究 (BER) 计划的使命是支持变革性科学和科学用户设施，以实现对复杂生物、地球和环境系统的预测性理解，从而实现清洁能源和气候创新。这项基础研究在全国各地的大学、能源部国家实验室和其他研究机构进行，重点研究可能影响美国能源系统的生物和生态系统，并促进对从地方到全球的能源、环境和气候科学之间关系的理解。BER 对基础研究的支持将有助于未来稳定、可靠和有弹性的能源和基础设施，进而有助于基于证据的公平气候解决方案。BER 内的研究可分为生物系统和地球与环境系统。生物系统研究旨在使用先进的基因组学结合综合实验、分析和建模技术来表征和预测性地理解微生物和植物系统。基于基础基因组学对这些系统功能的理解，为设计清洁能源生产的新创新流程奠定了基础，包括生物燃料和其他生物产品的可持续发展，以及新的碳管理实践。微生物群落的特征描述和理解将有助于更好地理解生物能源系统的功能和改进其设计，从而为化石燃料提供具有成本效益的替代品，并能抵御气候变化和其他环境干扰。地球和环境系统研究旨在描述和理解气候、环境和能源系统之间的相互依存关系，包括大气物理和化学、生态系统生态学和生物地球化学研究，以及开发和验证影响电网可靠性和弹性等的快速变化和/或极端现象的超高分辨率地球系统模型。这些模型整合了生物圈、大气、陆地、海洋、海冰和陆地冰、地下、能源技术、基础设施和其他相关人类组成部分的动态信息。为了促进这些领域的世界级研究，BER 支持使用最新技术的用户设施提供对大气、生物和生物地球化学过程的新观察和分析。此外，BER 研究利用先进的计算模拟和数据分析（包括人工智能 [AI] 和机器学习 [ML]）来实现影响国家能源系统的极端现象的科学发现和技术解决方案。与科学界和联邦特许的 BER 咨询委员会的合作为 BER 的所有活动提供了信息。在过去 30 年里，BER 的科学影响是变革性的。通过美国能源部于 1990 年启动的美国支持的国际人类基因组计划绘制人类基因组图谱，开创了现代生物技术和基于基因组学的系统生物学的新时代。今天，BER 基因组科学活动和联合基因组研究所 (JGI) 的研究人员正在使用强大的基于基因组学的植物和微生物系统生物学工具进行早期研究，这将导致开发专用的生物能源作物和微生物系统，以生产各种可再生燃料、化学品和材料，为实现更碳中性的生物经济的清洁能源技术奠定基础。自 1950 年代以来，BER 及其前身组织一直对气候变化（包括大气、陆地、海洋、环境和人类系统）的基本科学理解作出了重要贡献。 BER 研究减少了模型预测中最大的不确定性，例如涉及云、气溶胶和碳的预测，并正在整合来自城市综合现场实验室 (UIFL) 等计划的新气候和能源基础设施观测，并提供对国家能源战略至关重要的气候和环境变化信息。能源部研究在利用 AI/ML、访问能源部最快的计算机以及基于各种观测和其他数据源进行验证方面取得了进展。BER 计划（例如 UIFL、CRC 和核心研究活动）扩大了 BER 生态系统的参与度，使其更能代表我们的国家。BER 投资可提高能力并帮助在新兴研究机构、服务不足的社区、传统黑人学院和大学 (HBCU) 和少数族裔服务机构 (MSI) 中培训新的能源劳动力。 2025 财年申请重点 2025 财年申请 9.452 亿美元，比 2023 财年颁布的水平增加 3650 万美元。BER 将通过一项新计划加强其对气候科学的研究，该计划侧重于基于气候变化与美国能源创新部署现实情景相互依存关系的高分辨率预测能力、增强的 UIFL 和气候中心网络，这些中心隶属于新兴研究机构、服务不足的社区以及 HBCU 和 MSI；扩大对 AI 方法的投资，以改善地球和环境系统的可预测性；并继续BER 基因组科学活动和联合基因组研究所 (JGI) 的研究人员正在使用强大的基于基因组学的植物和微生物系统生物学工具进行早期研究，这将导致开发专用的生物能源作物和微生物系统，以生产各种可再生燃料、化学品和材料，为实现更碳中性的生物经济的清洁能源技术奠定基础。自 1950 年代以来，BER 及其前身组织一直是气候变化（包括大气、陆地、海洋、环境和人类系统）基本科学理解的重要贡献者。BER 研究减少了模型预测中最大的不确定性，例如涉及云、气溶胶和碳的不确定性，并正在结合城市综合现场实验室 (UIFL) 等计划的新气候和能源基础设施观测，并提供对国家能源战略至关重要的气候和环境变化信息。能源部的研究在使用 AI/ML 提高气候模型的可靠性和预测能力、访问能源部最快的计算机以及基于多种观测和其他数据源进行验证方面取得了进展。 BER 计划（例如 UIFL、CRC 和核心研究活动）扩大了 BER 生态系统的参与度，使其更能代表我们的国家。BER 投资可提高能力并帮助在新兴研究机构、服务不足的社区、传统黑人学院和大学 (HBCU) 和少数族裔服务机构 (MSI) 培训新的能源劳动力。2025 财年申请重点 2025 财年申请 9.452 亿美元，比 2023 财年颁布的水平增加 3650 万美元。BER 将通过一项新计划加强其在气候科学方面的研究，该计划侧重于基于气候变化与美国能源创新部署现实情景相互依存关系的高分辨率预测能力、增强的 UIFL 和气候中心网络，这些中心隶属于新兴研究机构、服务不足的社区、HBCU 和 MSI；扩大对人工智能方法的投资，以提高地球和环境系统的可预测性；并继续BER 基因组科学活动和联合基因组研究所 (JGI) 的研究人员正在使用强大的基于基因组学的植物和微生物系统生物学工具进行早期研究，这将导致开发专用的生物能源作物和微生物系统，以生产各种可再生燃料、化学品和材料，为实现更碳中性的生物经济的清洁能源技术奠定基础。自 1950 年代以来，BER 及其前身组织一直是气候变化（包括大气、陆地、海洋、环境和人类系统）基本科学理解的重要贡献者。BER 研究减少了模型预测中最大的不确定性，例如涉及云、气溶胶和碳的不确定性，并正在结合城市综合现场实验室 (UIFL) 等计划的新气候和能源基础设施观测，并提供对国家能源战略至关重要的气候和环境变化信息。能源部的研究在使用 AI/ML 提高气候模型的可靠性和预测能力、访问能源部最快的计算机以及基于多种观测和其他数据源进行验证方面取得了进展。 BER 计划（例如 UIFL、CRC 和核心研究活动）扩大了 BER 生态系统的参与度，使其更能代表我们的国家。BER 投资可提高能力并帮助在新兴研究机构、服务不足的社区、传统黑人学院和大学 (HBCU) 和少数族裔服务机构 (MSI) 培训新的能源劳动力。2025 财年申请重点 2025 财年申请 9.452 亿美元，比 2023 财年颁布的水平增加 3650 万美元。BER 将通过一项新计划加强其在气候科学方面的研究，该计划侧重于基于气候变化与美国能源创新部署现实情景相互依存关系的高分辨率预测能力、增强的 UIFL 和气候中心网络，这些中心隶属于新兴研究机构、服务不足的社区、HBCU 和 MSI；扩大对人工智能方法的投资，以提高地球和环境系统的可预测性；并继续BER 研究减少了模型预测中最大的不确定性，例如涉及云、气溶胶和碳的预测，并正在整合来自城市综合现场实验室 (UIFL) 等计划的新气候和能源基础设施观测，并提供对国家能源战略至关重要的气候和环境变化信息。能源部研究在利用 AI/ML、访问能源部最快的计算机以及基于各种观测和其他数据源进行验证方面取得了进展。BER 计划（例如 UIFL、CRC 和核心研究活动）扩大了 BER 生态系统的参与度，使其更能代表我们的国家。BER 投资可提高能力并帮助在新兴研究机构、服务不足的社区、传统黑人学院和大学 (HBCU) 和少数族裔服务机构 (MSI) 中培训新的能源劳动力。 2025 财年申请重点 2025 财年申请 9.452 亿美元，比 2023 财年颁布的水平增加 3650 万美元。BER 将通过一项新计划加强其对气候科学的研究，该计划侧重于基于气候变化与美国能源创新部署现实情景相互依存关系的高分辨率预测能力、增强的 UIFL 和气候中心网络，这些中心隶属于新兴研究机构、服务不足的社区以及 HBCU 和 MSI；扩大对 AI 方法的投资，以改善地球和环境系统的可预测性；并继续BER 研究减少了模型预测中最大的不确定性，例如涉及云、气溶胶和碳的预测，并正在整合来自城市综合现场实验室 (UIFL) 等计划的新气候和能源基础设施观测，并提供对国家能源战略至关重要的气候和环境变化信息。能源部研究在利用 AI/ML、访问能源部最快的计算机以及基于各种观测和其他数据源进行验证方面取得了进展。BER 计划（例如 UIFL、CRC 和核心研究活动）扩大了 BER 生态系统的参与度，使其更能代表我们的国家。BER 投资可提高能力并帮助在新兴研究机构、服务不足的社区、传统黑人学院和大学 (HBCU) 和少数族裔服务机构 (MSI) 中培训新的能源劳动力。 2025 财年申请重点 2025 财年申请 9.452 亿美元，比 2023 财年颁布的水平增加 3650 万美元。BER 将通过一项新计划加强其对气候科学的研究，该计划侧重于基于气候变化与美国能源创新部署现实情景相互依存关系的高分辨率预测能力、增强的 UIFL 和气候中心网络，这些中心隶属于新兴研究机构、服务不足的社区以及 HBCU 和 MSI；扩大对 AI 方法的投资，以改善地球和环境系统的可预测性；并继续与新兴研究机构、服务不足的社区以及 HBCU 和 MSI 建立联系；扩大对人工智能方法的投资，以改善地球和环境系统的可预测性；并继续与新兴研究机构、服务不足的社区以及 HBCU 和 MSI 建立联系；扩大对人工智能方法的投资，以改善地球和环境系统的可预测性；并继续