XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemGAIA
Gaia聚焦产品释放：小行星轨道溶液
Gaia合作：P。David 1，F。Friend 2，D。Hestrofer 1，P。Tanga 2，F。Spoto 3，J。Berthier 1，TCarry 2，M。Delbo2，A。Orolo7，C。Fouron8 8，L。S.J.-M。第2章Petit 13，J。Portell 14：15.16，A。G. A.冠军23，Y. P.LindstrømPina14.15.16，St.Marinon 54.55，
Gaia：微生物蛋白的上下文感知序列搜索和发现工具
蛋白质序列相似性搜索是基因组学研究的基础，但是当前方法通常无法考虑可以指示蛋白质功能的关键基因组环境信息，尤其是在微生物系统中。在这里，我们提出了Gaia（基因组AI注释器），这是一个序列注释平台，可在基因组数据集跨基因组数据集进行快速，上下文感知的蛋白质序列搜索。Gaia利用GLM2是一种在氨基酸序列及其基因组邻域训练的混合模式基因组语言模型，以生成整合序列结构 - 膜片信息的嵌入。这种方法允许识别在保守的地理环境中发现的功能相关基因，仅传统序列或基于结构的搜索可能会错过。GAIA可以实时搜索来自131,744个微生物基因组的超过8500万蛋白簇（定义为90％序列身份）的策划数据库。我们将基于GLM2嵌入的搜索的序列，结构和上下文灵敏度与MMSEQS2和FOLDSEEK等现有工具的序列，上下文灵敏度进行了比较。我们展示了噬菌体尾蛋白和铁载体合成基因座的基本发现，这些发现以前很难用传统工具注释。Gaia搜索可在https://gaia.tatta.bio上免费获得。
Gaia目录与中国空间站望远镜星体仪
保存和改进Gaia目录的问题得到了解决。这项研究的目的是通过包含来自其他空间任务的新观测值，特别是CSST来评估目录中已经在目录中的对象的可行性。所提出的方法在于对盖亚样品外层次区域中源的天体拟合进行建模，并使用新观测值，使用局部场中的恒星作为每个目标的参考。通过模拟，在Gaia天文表现的期望以及即将到来的CSST光学调查的数据上验证了该概念。这种方法可以通过将适当的动作提高> 3来改善适当的运动，从而改善未来时期的位置精度，从而减轻Gaia源坐标的初始精度的自然降解。此外，通过在Gaia限制幅度下方包含物体，改善银河种群人口普查和阿加拉术种群的范围，目录密化。CSST-OS数据将在30年内将Gaia Precision降解量减少2.7倍，并增加可用参考来源的数量，超过40％的天空。其他任务的未来观察结果可能会通过扩展天空覆盖范围和时间基线来进一步改善Gaia目录。
Gaia EV电池维修教学回顾（2024年2月）
关键的教学障碍和电动电动电池设计的障碍和机会进行维修和重新利用：●全球南方的非正式部门维修工人和收到电子废物的国家都有宝贵的经验教训可以共享，面对倾倒炮弹和电子垃圾的严重健康和环境伤害，并且必须咨询有效的直接到达统一的殖民地统治和预防统一的殖民主义，并必须征询有效的殖民地。●结构性电池设计选择，例如特斯拉首选的牢房对包装结构，被反复标记为一个主要的障碍，以防止维修和重新利用，而模块化的电池设计更加维修和重新使用友好。●经常将专有的软件和技术作为修复的主要障碍 - 从定制的插座和螺丝到专有的说明手册，诊断工具和备件，到不可靠的车载电池管理系统和不可访问的电池状态健康信息 - 列表不断增长！扩大电池护照计划的强制性范围以包括此类主题只是一个机会来帮助减少这一障碍。●访问信息，尤其是可靠的健康状况测量结果，表明电池的降解水平和剩余能力 - 非常具有挑战性。第三方对可靠的电池健康状况的公平且公平的访问对于重新利用至关重要。企业家正在设计低成本和快速的方法，以可靠地确定电池状况的状态，并且需要更多的立法和政策支持，以强大地访问该信息。●联盟建设是提高通过权利的法律和其他与废物不公正行动作斗争所必需的支持的关键。
盖亚项目：利用生成式人工智能实现气候风险分析
直接依赖 ESG 报告的另一种方法是使用商业数据提供商。各种公司都提供可持续性风险数据集，通常依赖于从 ESG 报告中手动提取的信息，并根据专有算法补充估算数据。目前，商业数据为全球金融市场参与者进行的可持续性风险分析提供了动力，但肯定还有改进的空间。数据可靠性仍然是一个问题，因为供应商之间的差异可能很大。尽管数据通常在源头上是公开的，但许可限制限制了数据的可访问性。此外，专有算法使得监管者和监管机构难以根据专有数据做出可重复和可解释的决策。
盖亚数据发布 3 - 太阳系小天体的反射光谱
GAIA合作：L。Galluccio 1，M。Delbo1，⋆⋆，F。DeAngeli 2，T。Pauwels3，P。Tanga1，F。Mignard1，A。Cellino4，A。G。A. Brown 5，K。Muinonen6,7，6,7 M. Biermann 8，Ol Creevey 1，C。Ducourant 13，DW Evans 2，L。Eyer 14，R。Guerra 15，A。Hutton 16，C。Jordi 17，Sa Klioner 18，Sa Klioner 18， UL Lammers 15 , L. Lindegren 19 , X. Luri 17 , C. Panem 20 , D. Pourbaix 21,22 , † , S. Randich 23 , P. Sartoretti 11 , C. Soubiran 13 , NA Walton 2 , CAL Bailer-Jones 24 , U. Bastian 8 , R. Drimmel 4 , F. Jansen 25 , ⋆⋆⋆ , D. Katz 11 , MG Lattanzi 26 , F. van Leeuwen 2 , J. Bakker 15 , C. Cacciari 27 , J. Castañeda 28 , C. Fabricius 17 , M. Fouesneau 24 , Y. Frémat 3 , A. Guerrier 20 , U. Heiter 29 , E. Masana 17 , R. Messineo 30 , N. Mowlavi 14 , C. Nicolas 20 , K. Nienartowicz 31,32 , F. Pailler 20 , P. Panuzzo 11 , F. Riclet 20 , W. Roux 20 , G. M. Seabroke 33 , R. Sordo 9 , F. Thévenin 1 , G. Gracia-Abril 34,8 , J. Portell 17 , D. Teyssier 35 , M. Altmann 8,36 , R. Andrae 24 , M. Audard 14,32 , I. Bellas-Velidis 37 , K. Benson 33 , J. Berthier 38 , R. Blomme 3 , PW Burgess 2 、D. Busonero 4 、G. Busso 2 、H. Cánovas 35 、B. Carry 1 、N. Cheek 39 、G. Clementini 27 、Y. Damerdji 40,41 、M. Davidson 42 、P. de Teodoro 15 、M. Nuñez Campos 16 、L. Delchambre 40 、A. Dell'Oro 23 、P. Esquej 43 、J. Fernández-Hernández 44 、E. Fraile 43 、D. Garabato 45 、P. García-Lario 15 、E. Gosset 40,22 、R. Haigron 11 、J.-L. Halbwachs 46 、NC Hambly 42 、DL Harrison 2,47 、J. Hernández 15 , D. Hestro ffi er 38 , ST Hodgkin 2 , B. Holl 14,32 , K. Janßen 48 , G. Jevardat de Fombelle 14 , A. Krone-Martins 49,50 , AC Lanzafame 51,52 , W. Lö ffl er 8 , O. Marchal 46 , PM Marrese 53,54 , A. Moitinho 49 , P. Osborne 2 , E. Pancino 23,54 , A. Recio-Blanco 1 , C. Reylé 55 , M. Riello 2 , L. Rimoldini 32 , T. Roegiers 56 , J. Rybizki 24 , LM Sarro 57 , C. Siopis 21 , M. Smith 33 , A. Sozzetti 4 , E. Utrilla 16 , M. van Leeuwen 2 , U. Abbas 4 , P. Ábrahám 58,59 , A. Abreu Aramburu 44 , C. Aerts 60,61,24 , JJ Aguado 57 , M. Ajaj 11 , F. Aldea-Montero 15 , G. Altavilla 53,54 , MA Álvarez 45 , J. Alves 62 , RI Anderson 63 , E. Anglada Varela 44 , T. Antoja 17 , D. Baines 35 , SG Baker 33 , L. Balaguer-Núñez 17 , E. Balbinot 64 , Z. Balog 8,24 ，C。Barache 36，D。Barbato 14,4，M。Barros 49，Ma Barstow 65，S。Bartolomé17，J.-L。 T. Boch 46，A。Bombrun73，D。Bossini74，S。Bouquillon36,75，A。Bragaglia27，L。Bramante30，E。Breedt2，A。Bressan76，N。Brouillet 13，E.布鲁加莱塔 51，B.Bucciarelli 26，A。Burlacu77，AG Butkevich 4，R。Buzzi4，E。Cai效应11，R。Cancelliere78，T。Cantat-Gaudin 17,24，R。Carballo79，T。Carlucci36，Carner，Carner，Carner，Carner，Carner，Lmi Carla，M.Charla，M.Charlani 53，L.Casellani，L.CASAREL。 Chemin 80，V。Chiaramida，A。Chiavassa1，N。Chornay2，G。Comoretto35，81，G。Corsi，W。J。Cooper，18，14。 Luise 8，R。DeRider，R。DeRider，36。 Delisle 14, C. ,90, P. Fernique 46.91, F. Figueras 17, Y. A. Gerlach 18, R. Geyer 18, P. Gonzalez-Vidal 17, M. Granvik Helmer 66, A. Helmi 64, MH Serment 16, SL Hidalgoine 105, G. Jiménez-Arranz 17 ,J. Juaristi Campillo 8 ,F. Julbe 17 ,L. Karbevska 32,107 ,P. Kervella 108 ,S. Khanna 64,4 ,G. Kordopatis 1 ,AJ Korn 29 ,Á Kóspál ,58,59 ,Zutskawa R. 9 ,K. Kruszy´nska 110 ,M. Kun 58 ,P. Laizeau 111 ,S. Lambert 36 ,AF Lanza 51 ,Y. Lasne 66 ,J.-F. Le Campion 13、Y. Lebreton 108,112、T. Lebzelter 62、S. Leccia 113、N. Leclerc 11、I. Lecoeur-Taibi 32、S. Liao 114,4,115、EL Licata 4、HEP Lindstrøm 11,111、TA Lister. Livanou 100、A. Lobel 3、A. Lorca 16、C. Loup 46、P. Madrero Pardo 17、A. Magdaleno Romeo 77、S. Managau 66、de Laverny 1、F. De Luise 84、R. De March 30、J. De Ridder 60、R. de Souza 85、A. de Torres 73、EF del Peloso 8、E. del Pozo 16、A. Delgado 43、J.-B.交付 14，C. Demouchy 86，AND Dharmawardena 24，圣迪亚基特 87 87，C. Diener 2，M. Figler，90，90，P. Fernique 46,91，F. 7，A. Gavel 29，P. Guarras 43，E，I. The Saint-Santamalle 45，J. Guirraud 20，R. Gutierrez-Sánchez 35，LP Guy 32.99，D.，101，M. Haywood 11，A. Helmer 66，A. Helmi 64，MH。106 瑕疵 106，A. Jean-Antoine Sin 20，Ó。 Jiménez-Arranz 17 ,J. Juaristi Campillo 8 ,F. Julbe 17 ,L. Karbevska 32,107 ,P. Kervella 108 ,S. Khanna 64,4 ,G. Kordopatis 1 ,AJ Korn 29 ,Á Kóspál ,58,59 ,Zutskawa R. 9 ,K. Kruszy´nska 110 ,M. Kun 58 ,P. Laizeau 111 ,S. Lambert 36 ,AF Lanza 51 ,Y. Lasne 66 ,J.-F. Le Campion 13、Y. Lebreton 108,112、T. Lebzelter 62、S. Leccia 113、N. Leclerc 11、I. Lecoeur-Taibi 32、S. Liao 114,4,115、EL Licata 4、HEP Lindstrøm 11,111、TA Lister. Livanou 100、A. Lobel 3、A. Lorca 16、C. Loup 46、P. Madrero Pardo 17、A. Magdaleno Romeo 77、S. Managau 66、de Laverny 1、F. De Luise 84、R. De March 30、J. De Ridder 60、R. de Souza 85、A. de Torres 73、EF del Peloso 8、E. del Pozo 16、A. Delgado 43、J.-B.交付 14，C. Demouchy 86，AND Dharmawardena 24，圣迪亚基特 87 87，C. Diener 2，M. Figler，90，90，P. Fernique 46,91，F. 7，A. Gavel 29，P. Guarras 43，E，I. The Saint-Santamalle 45，J. Guirraud 20，R. Gutierrez-Sánchez 35，LP Guy 32.99，D.，101，M. Haywood 11，A. Helmer 66，A. Helmi 64，MH。106 瑕疵 106，A. Jean-Antoine Sin 20，Ó。 Jiménez-Arranz 17 ,J. Juaristi Campillo 8 ,F. Julbe 17 ,L. Karbevska 32,107 ,P. Kervella 108 ,S. Khanna 64,4 ,G. Kordopatis 1 ,AJ Korn 29 ,Á Kóspál ,58,59 ,Zutskawa R. 9 ,K. Kruszy´nska 110 ,M. Kun 58 ,P. Laizeau 111 ,S. Lambert 36 ,AF Lanza 51 ,Y. Lasne 66 ,J.-F. Le Campion 13、Y. Lebreton 108,112、T. Lebzelter 62、S. Leccia 113、N. Leclerc 11、I. Lecoeur-Taibi 32、S. Liao 114,4,115、EL Licata 4、HEP Lindstrøm 11,111、TA Lister. Livanou 100、A. Lobel 3、A. Lorca 16、C. Loup 46、P. Madrero Pardo 17、A. Magdaleno Romeo 77、S. Managau 66、Jean-Antoine Piccolo 20 岁，Ó. Jiménez-Arranz 17 ,J. Juaristi Campillo 8 ,F. Julbe 17 ,L. Karbevska 32,107 ,P. Kervella 108 ,S. Khanna 64,4 ,G. Kordopatis 1 ,AJ Korn 29 ,Á Kóspál ,58,59 ,Zutskawa R. 9 ,K. Kruszy´nska 110 ,M. Kun 58 ,P. Laizeau 111 ,S. Lambert 36 ,AF Lanza 51 ,Y. Lasne 66 ,J.-F. Le Campion 13、Y. Lebreton 108,112、T. Lebzelter 62、S. Leccia 113、N. Leclerc 11、I. Lecoeur-Taibi 32、S. Liao 114,4,115、EL Licata 4、HEP Lindstrøm 11,111、TA Lister. Livanou 100、A. Lobel 3、A. Lorca 16、C. Loup 46、P. Madrero Pardo 17、A. Magdaleno Romeo 77、S. Managau 66、Jean-Antoine Piccolo 20 岁，Ó. Jiménez-Arranz 17 ,J. Juaristi Campillo 8 ,F. Julbe 17 ,L. Karbevska 32,107 ,P. Kervella 108 ,S. Khanna 64,4 ,G. Kordopatis 1 ,AJ Korn 29 ,Á Kóspál ,58,59 ,Zutskawa R. 9 ,K. Kruszy´nska 110 ,M. Kun 58 ,P. Laizeau 111 ,S. Lambert 36 ,AF Lanza 51 ,Y. Lasne 66 ,J.-F. Le Campion 13、Y. Lebreton 108,112、T. Lebzelter 62、S. Leccia 113、N. Leclerc 11、I. Lecoeur-Taibi 32、S. Liao 114,4,115、EL Licata 4、HEP Lindstrøm 11,111、TA Lister. Livanou 100、A. Lobel 3、A. Lorca 16、C. Loup 46、P. Madrero Pardo 17、A. Magdaleno Romeo 77、S. Managau 66、
基于2019 - 2021年ADS-B（GAIA）的高分辨率全球航空排放清单
摘要。分散到地球大气中的航空排放会影响气候和空气污染，由于异质飞机活动而具有显着的时空变化。在本文中，我们使用源自自动依赖的监视 - 路广播（ADS-B）遥测和2019 - 2021年重新分析天气数据来开发基于ADS-B（GAIA）的全球航空排放库存的历史轨迹。在2019年，使用283 tg的燃料共同行驶了610亿公里，导致CO 2，无X和非挥发性颗粒物（NVPM）质量（NVPM）质量（NVPM），分别为893 TG，4.49 TG，21.4 GG和21.4 GG和2.8×10 26。全球对COVID-19的反应导致年度距离距离自身和CO 2的减少，而2020年无X发射（ - 相对于2019年，分别为 - 43％， - 48％和 - 50％）和2021（分别为 - 31％， - 41％和 - 41％和 - 41％和 - 41％和 - 41％和 - 43％），具有明显的区域性变异性。持续时间<3 h的短期空间占所有阶段的83％，但仅占2019年CO 2的35％，而长期持续时间> 6 h（占所有（所有（占所有（占））的持续时间为5％），持续时间为43％，占没有X X发射的49％的43％。在全球范围内，实际上的轨迹平均比原点和目的地机场之间的大圆路径高5％，但这会随区域和飞行距离而变化。对伦敦和新加坡之间8705个独特的战斗的评估显示出巨大的变化，在轨迹轨迹，燃料消耗和排放指数中。Gaia捕获了航空活动和排放的时空分布，并提供在未来的研究中使用，以评估全球航空引起的负面外部性。
R82 GAIA管理指南
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Mattila，Jaakko，Viitanen，Arto，Fabris，Gaia，Strutynska，Tetiana，Tetiana，Korzelius，Jerome和Hietakangas，Ville（2024）干细胞MTOR MTOR信号指导R
成年肠是一个区域化器官，其大小和细胞组成是根据营养状态调整的。这涉及肠道干细胞（ISC）增殖和分化的动态调节。Nu-Trient信号如何控制细胞命运决策以驱动细胞类型组成的区域变化尚不清楚。在这里，我们表明肠道营养适应涉及细胞大小，细胞数和分化的区域特异性控制。我们发现MTOR复合物1（MTORC1）的激活以特定于区域的方式增加了ISC的大小。mTORC1活性促进了三角洲表达，将细胞命运引导到吸收性肠细胞谱系，同时抑制分泌的肠肠分离细胞分化。在老化的苍蝇中，ISC MTORC1信号被解剖，组成型高且对饮食无反应，可以通过终身间歇性禁食来缓解这种饮食。总而言之，MTORC1信号传导有助于ISC命运决策，从而使肠道细胞分化的区域控制对营养。
影响报告2023
，我们在年初准备了暂时替换玛尔塔（Marta）的暂时替换，这是她的孕妇（以及盖亚（Gaia of Gaia）（盖亚（Gaia of Gaia）的诞生），一个全胡子的“ rossetta”，给我们带来了美丽的阳光阳光，在thi-ck和威胁性的云层中）。我们选择了这个职位的人，并在最后一个星期一的工作中支持Marta，突然在她开始产假后几周就让我们空白了。在创纪录的时间里，我们发现了一个进一步的替代者，他们从未出于个人原因在公司中全面运作。此外，正如我们正在努力扩大员工一样，我们必须管理两个同事的离职，他们决定重新转向自己的出生地并做出不同的专业选择。这虽然我们需要大量精力来开发新服务（CSRD，CBAM，碳中立性）或遵循现有的服务（ETS）的演变。