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World File Search System阿尔卑斯山
一个分布式降雨跑模型，用于调查气候变化对欧洲阿尔卑斯山河流洪水的影响
为此，主要思想是使用“ Tuwmodel”的概念水文模型的“新版本”来说明水和洪水传播的巴辛间传播（从上游流域到下游流域），通过实施基于NASH-Cascade模块的引入新路由程序。在测量站点使用不同的校准策略来估计最佳模型参数。然后将基于机器学习的区域化方法（Hydropass）应用于在Ungaiged地点推断模型参数以进行水文流量预测。
气候变化，国家目标和农场行动
平均•全球2023年最温暖的记录•海面温度最温暖的记录•具有“极端热应力”的创纪录天数•高于平均火灾危险，应有的持续干旱 - 96,000公顷受影响•平均降雨量高7％•自1981年以来的潮湿年度•降低雪的平均天数。遍布欧盟中部和阿尔卑斯山•2023年在阿尔卑斯山失去的冰川中有10％•https：//climate.copernicus.eu/esotc/2023
邮轮卡 - dircam
LTA（从 FL 115 或 3000 英尺 ASFC 到 FL 195）分类为 D，不包括位于公海上方的空间（距海岸 12 海里以外）以及地图上标明的阿尔卑斯山和比利牛斯山脉上方的区域。被分类为 E LTA（从 FL 115 或 3000 英尺 ASFC 到 FL 195）被分类D 公海上方的空域（距离海岸线超过 12 海里）以及阿尔卑斯山和比利牛斯山脉上方海图上标明的 E 类区域除外
“基于卷积神经网络的适用性...
图2。在1980 - 2000年期间通过每日降雨的气候学的输入（左）和目标（右）域的示意图。左图上的黑线显示目标域，而输入域则是整个地图。目标域上：红点是图6和10的三个说明点。从北到南，有巴黎，瑞士阿尔卑斯山和罗马的高点（2247米）。三个蓝色框是第3.2.1节中用于SAL评估的三个区域：北部地区，以比利时，塞文尼斯地区（法国东南）和迪纳尔·阿尔卑斯山（Dinaric Alps）为中心。
Why Switzerland for semiconductor companies
NVIDIA，CSCS和HPE之间的合作是瑞士国家超级计算中心（CSCS），Hewlett Packard Enterprise和以GPU和AI突破而闻名的主要科技球员Nvidia在阿尔卑斯山上合作“在阿尔卑斯山”上合作。在2024年按大规模推出，阿尔卑斯山取代了PIZ Daint，重点介绍了跨气候，物理和生命科学等学科的变革性研究。基于HPE Cray Ex Architecture并利用NVIDIA的Grace Hoper SuperChip Architecture，Alps提供了非凡的AI功能，例如在短短两天内训练GPT-3，比Selene Super Computer快7倍。这项创新扩展到自然语言分析，药物发现分子的产生等等。合作表示向以服务为导向的研究基础设施的转变，在全球范围内推动了科学突破。
点云在大型边坡不稳定性中岩石运动学分析的潜力：瑞士阿尔卑斯山的例子：Brinzauls、Pizzo Cengalo 和 Spitze Stei
摘要 激光雷达测量和无人机摄影测量提供高分辨率点云，非常适合调查斜坡变形。然而，如今这些点云中包含的信息很少得到充分利用。本研究展示了位于瑞士的三个大规模斜坡不稳定的例子，出于预防灾害的原因，这些例子受到积极监测。我们使用通过地面激光扫描获取的点云来 (1) 识别各个岩石隔间运动行为的差异； (2) 突出显示移动岩体中的活动剪切面； (3) 定义驱动斜坡位移的运动过程； (4) 根据岩石滑坡的 3D 表面运动模拟基底滑动面； (5) 计算精确的位移角， (6) 提供不稳定岩石体积的估计值。这些信息对过程理解做出了重大贡献，从而支持了灾害管理中的决策。
在整个欧洲阿拉伯Alpina范围内多年生开花的物候
开花候物候学对于许多植物对当地环境的适应很重要，但其适应性价值尚未在多年生植物中进行广泛研究。，我们使用阿拉伯alpina作为模型系统来确定开花候对具有广泛地理范围的多年生植物的适合度的重要性。各个植物代表局部遗传多样性（加入）在整个欧洲，包括西班牙，阿尔卑斯山和斯堪的纳维亚半岛。这些加入的开花行为记录在受控条件下，在本地部位的常规实验和天然种群的原位。来自阿尔卑斯山和斯堪的纳维亚半岛的加入因它们是否需要暴露于寒冷（春化）才能诱发开花，以及在开花的时间和持续时间内。相比之下，所有西班牙的加入都必须终止，并且开花的时间很短。使用本地地点的实验花园，我们表明，对春化的强制要求增加了西班牙的生存。基于我们对整个欧洲遗传多样性和开花行为的分析，我们建议在模型中，多年生的多年生A. alpina（一种对春季的义务要求），这与短期开花的持续时间相关，受到西班牙在西班牙的选择，在植物中经历了漫长的生长季节。