<div dir="ltr">Dear colleagues,<br><br>We would like to draw your attention to the “CCMC/MAGE Model demo (TIEGCM 3.0)” session on student day (June 9) during the 2024 CEDAR Workshop. This is a hands-on training session with the joint effort from NSF NCAR/HAO and CGS as well as NASA GSFC/CCMC.<br><br>The training session aims to familiarize participants with the automatic tools that help run the model and plot the output. For those who have not got a chance to perform a model run on your own before, it will be a great chance to start your modeling career. And for those experienced users, this session will also provide insights on the recent model development that might benefit your research.<br><br>During the training session, attendees will have the opportunity to gain practical experience in compiling the model, building the input files, running the model and finally visualizing the output. We will mainly cover the usage of tiegcmrun and tiegcmpy, the newly developed tools that help get users started with an intuitive step-by-step interface. Experience in Python and Fortran programming will be useful but is not required.<br><br>If you are interested in this hands-on training session, we kindly encourage participants to register in the following form with your email address that is associated with a Google account or a GitHub account. This will be used to create a temporary account for you to have short-term access to a computing cluster for this workshop. Due to the limited computing resources available we can only provide accounts to the first 30 registrants. During the tutorial we will form groups teaming up people with accounts with those who were unable to register so that all will be able to participate in the session.<br><br>Click here to register: <a href="https://forms.gle/B6cRXikQeq9gUfb7A">https://forms.gle/B6cRXikQeq9gUfb7A</a><br>Please don't hesitate to reach out to us if you have any questions.<br><br>Best regards,<br>Haonan Wu, NSF NCAR/HAO, <a href="mailto:haonan@ucar.edu">haonan@ucar.edu</a><br>Yuta Hozumi, NASA GSFC/CCMC, <a href="mailto:yuta.hozumi@nasa.gov">yuta.hozumi@nasa.gov</a><br>Nikhil Rao, NSF NCAR/HAO, <a href="mailto:nikhilr@ucar.edu">nikhilr@ucar.edu</a></div>