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Universität Hamburg: Besuch der französischen Wissenschaftsministerin
Am 1. September 2017 besuchte die französische Wissenschaftsministerin Frédérique Vidal die Universität Hamburg. Ihr besonderes Interesse galt dabei der ...
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Vergabe des 1000. DOI für das DKRZ-Langzeitarchiv
Das DKRZ-Langzeitarchiv WDCC (World Data Center for Climate) hat seinen 1000. DataCite-DOI-Identifikator für die Daten des Experiments OceanRAIN-M im Projekt ...
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Vertragsabschluss für den HLRE-3 zwischen DKRZ und Bull
DKRZ und Bull schließen Vertrag über Lieferung eines PetaFLOPS-Supercomputers und kooperieren bei der HPC-Unterstützung der Klimaforschung...
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Vertragsunterzeichnung - Neuer Supercomputer für die Klimaforschung
Am 18. November 2020 unterzeichneten das DKRZ und Atos einen Fünfjahresvertrag über die Lieferung und technische Wartung eines neuen Supercomputers.
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Videoreihe zur Klimamodellierung auf HYPERRAUM.TV
Im November und Dezember 2020 erschien auf dem deutschsprachigen Sender für Wissenschaft und Technologie HYPERRAUM.TV eine fünfteilige Videoreihe über ...
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Vom letzten Interglazial zum Anthropozän: Modellierung des kompletten letzten Eiszeitzyklus
Die vom BMBF geförderte PalMod-Initiative zielt darauf ab, den gesamten letzten Glazialzyklus, von vor 130.000 Jahren beginnend bis zur Gegenwart, mit drei ...
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Vorschau: Girls'Day am DKRZ
Das DKRZ empfängt am 23. April 2015 – dem diesjährigen Girls’Day - gleich zwei Gruppen Nachwuchsforscherinnen im Alter von 10 bis 16 Jahren, die den Beruf der ...
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Vortrag: Das Weltklima im Hochleistungsrechner
Wie das Weltklima in bzw. aus dem Hochleistungsrechner kommt, berichtet Michael Böttinger vom Deutsche Klimarechenzentrum (DKRZ) auf der Hamburger Klimawoche ...
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Weltklimadatenzentrum vom CoreTrustSeal zertifiziert
Das Weltklimadatenzentrum (World Data Center for Climate, WDCC), das vom DKRZ betrieben wird, ist vor kurzem vom CoreTrustSeal (CTS) zertifiziert worden. Damit ...
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Workshop zu Maschinellem Lernen für die Erdsystemanalyse und -modellierung
Mit rund 200 Teilnehmenden war der Workshop zu angewandten Methoden des maschinellen Lernens zur Modellierung und Analyse von Erdsystemen ein großer Erfolg.
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