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Claire Skentelbery
克莱尔（Claire）从事科学网络和协会的发展已有20多年了。在农业学位和作物科学博士学位之后，她从事科学通信工作，并在框架计划的《框架计划》中担任生物技术国家联系点。她的作品将她带到了2000年的快速发展的剑桥（英国）生物技术集群，在那里她是她的第一个商业协会（现在是一个核心）的一部分，作为欧洲范围内的创始团队的一部分，她启动了欧洲生物学委员会（CEBR）（CEBR），CEBR（CEBR），这是一个生物技术集团网络。
克莱尔·拉波特（Claire Laporte）
在生物学中，AI是帮助解决工程问题的工具。 像任何复杂的工具一样，只有在具有技巧，目的和经验的情况下，它才会产生有用的结果。 不是一个人的创造力；它只是人类创造力的推动者。 人类必须推动探索。 如果银杏科学家使用AI来帮助为特定任务设计DNA序列，则AI建议响应我们科学家的提示所建议的序列只有转换为成功执行指定任务的实际生物学材料时才重要。 序列仍需要在实验室中进行测试。 使用AI来开发设计是一个迭代过程，科学家必须在AI的计算世界与实验室科学的现实之间进行协调。 因此，尽管AI通过使其更快，更便宜且更可预测的生物技术研发具有变革性，但AI并非自主。 使用AI解决生物学问题需要广泛的人类参与和物理测试。在生物学中，AI是帮助解决工程问题的工具。像任何复杂的工具一样，只有在具有技巧，目的和经验的情况下，它才会产生有用的结果。不是一个人的创造力；它只是人类创造力的推动者。人类必须推动探索。如果银杏科学家使用AI来帮助为特定任务设计DNA序列，则AI建议响应我们科学家的提示所建议的序列只有转换为成功执行指定任务的实际生物学材料时才重要。序列仍需要在实验室中进行测试。使用AI来开发设计是一个迭代过程，科学家必须在AI的计算世界与实验室科学的现实之间进行协调。因此，尽管AI通过使其更快，更便宜且更可预测的生物技术研发具有变革性，但AI并非自主。使用AI解决生物学问题需要广泛的人类参与和物理测试。
克莱尔·拉波特（Claire Laporte）传记
以前，克莱尔（Claire）担任生命科学行业，是私人执业律师，重点是专利和商业秘密案件。她还利用诉讼知识来帮助生活科学公司有一系列交易问题。Claire在工业政策和卫生保健中的作用广泛谈论，包括在冷泉港实验室，哈佛大学，国家经济研究局和其他机构中的作用。
Informatica CLAIRE：IDMC 中的 AI 联合试点
IDMC 中的 AI Co-Pilot 是一个智能助手，旨在通过自动执行日常任务、提供富有洞察力的分析和促进跨平台无缝集成来增强数据管理流程。这种创新工具使用户能够更有效地做出数据驱动的决策，最终提高组织的生产力和运营效率。通过利用先进的机器学习算法，AI Co-Pilot 改变了企业与数据交互的方式，确保以更灵活、更灵敏的方式应对数据管理挑战。
CLAIRE 荣获 2021 年德国人工智能奖
德国人工智能奖 (Deutscher KI-Preis) 由德国最广泛阅读的日报之一 WELT 颁发，是欧洲同类奖项中规模最大的奖项，由三个类别组成：“创新奖”(Innovationspreis) 奖金 100,000 欧元，用于奖励在人工智能研发方面取得突破性成就的研究机构、基金会等；这是授予 CLAIRE 和 ELLIS 的奖项。非捐赠的“用户奖”(Anwenderpreis) 表彰在人工智能实际应用方面取得杰出成就的公司和企业家。营业地点位于柏林-勃兰登堡首都地区的初创企业，其商业模式基于对人工智能的示范性和创新性使用，并且在颁奖典礼时成立时间不超过五年，可以申请“KI-Start-up-Preis”(人工智能初创企业奖)。柏林商业和技术合作伙伴支持该奖项，奖金为 10,000 欧元。
切尔西·克莱尔·雅各布斯教育专业经验
为WVU商业与经济学学院以及（偶尔）农业，自然资源和设计学院设计，领导和评估课程教学/讲习班；媒体学院；和艺术与科学学院为教师，学生和公众提供支持的企业家与创新计划；支持分配超过100,000美元的企业家资金支持教师，学生[研究生（包括博士学位和DBA）和本科生]，员工以及公众，包括设计，进行，进行和评估复杂的研究问题收购图书馆资源；评估，管理和促进商业和经济收集以支持大学的土地授予任务从事专业服务（即多样性与股票委员会，退伍军人委员会等。），商业与经济学学院研究与图书馆委员会
Informatica CLAIRE GPT：强大的人工智能驱动数据管理
数据消费者在与数据交互时面临一系列挑战。其中最突出的是需要花费大量时间追踪有用数据、难以获取可靠、可信的数据以及掌握技术技能的必要性。这需要掌握各种结构化查询语言 (SQL) 和一系列编程语言，包括但不限于 C#、Java、Ruby、C++、PHP、JavaScript、Python。学习这些语言对于将原始数据转换为有价值的见解以及实现数据的端到端生命周期管理至关重要。公司历来高度依赖昂贵的数据工程师来编译数据。这些数据孤岛最终被移交给一组主题专家进行验证和微调，这个过程的典型特征是成本过高、效率低下和繁重的交付周期。
CLAIRE 和 HIPPO AI 基金会新闻稿草稿
-- 数据就像是数字经济之火的氧气，但它同样也可以是消除健康不平等的水。有些人和组织认为数据是火，而 Hippo AI 基金会则专注于将其用作水，以推进造福所有人的 AI 研究，同时保护欧洲的数字主权及其价值观，Hippo AI 基金会创始人 Bart de Witte 补充道。-- 我们与欧洲人工智能研究实验室联合会 CLAIRE 的合作是我们建立这个新生态系统和加速以人为本的 AI 的重要一步。CLAIRE 汇集了所有欧洲 AI 研究实验室的最优秀人才，是网络力量的绝佳典范。我们很自豪能够共同努力，实现欧洲在 AI 研究和创新方面的卓越成就，始终以人为本。