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biogaia益生菌整个儿童期
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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。
AI 和 Gaia-X
人工智能 (AI) 并不是一个新话题，Gaia-X 从一开始就参与了 AI 的开发和使用。Gaia-X 生态系统不仅通过解决 AI 面临的许多挑战来促进 AI 的开发和使用，而且还有多个 Gaia-X 项目在不同程度上处理 AI。然而，即使我们听说过个别项目或计划，也没有对 Gaia-X 背景下的 AI 进行清晰、系统的概述。本文提供了这种概述。需要注意的是，本文并没有讨论与 AI 和 Gaia-X 相关的每个功能和问题，也没有讨论 Gaia-X 内每个与 AI 相关的项目。相反，它试图提供清晰度，让那些不太熟悉 Gaia-X 的人能够对 Gaia-X 背景下的 AI 有一个扎实的理解。本文的第一部分概述了 AI，并强调了该主题的复杂性和多层次性。接下来是 AI 面临的一些关键挑战的概述。为了提供更系统、更清晰的概述，这些挑战分为以下几个部分：经济/组织、技术和监管。本文的第二部分概述了人工智能领域的全球竞争格局，并概述了欧盟和德国政府的人工智能战略。这里，Gaia-X 对人工智能的意义被置于背景中，特别是数据空间对欧洲人工智能发展的重要性。第三部分介绍了 Gaia-X，并解释了它如何通过解决第一部分中描述的许多挑战来促进人工智能的发展。第四部分讨论了三个与人工智能相关的 Gaia-X 项目。之所以选择 EuProGigant（工业 4.0）和 Gaia-X 4 AI（移动性），是因为这些行业对德国经济的重要性。之所以选择 OpenGPT-X（大型语言模型），是因为大型语言模型在人工智能重新成为一个非常流行的话题方面发挥了作用。
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，
应用于Gaia数据的机器学习算法
项目：由于大型调查（例如ESA Mission Gaia）的数据量成倍增长，天文学正在进入大数据科学的新时代。这些数据的非凡量大大超过了人类的发现能力。因此，利用机器学习（ML）技术可以提供利用大型数据集所需的准确性和自动化，这是非常需要的。在此项目中，我们将各种ML算法应用于Gaia数据，以：
L. reuteriprotectis®整个童年 - 沼气
参考文献：碰撞治疗：（Sajewska H，2013年），（My GL，2015年），（Savino F，（Szajewska H，2018a）预防：（ Indrio F，2014年），（Savino F，2015）Meta-Analyses ：（ Harb T，2016），（Abrees，2013），（Sung V，2013），（2013年）， 2017），（Sung V，2015），（Xu M，2015），（Dryl R，2018）。 （Cration S，2015年），（Szajewska H，2023），（Indrio F，2021），Hojsak I，2018年），（Guarner F，2017），（Camer D，2017年）。
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、
gaia-X资金竞赛的获胜草图
GAIA-X支持竞赛AW4.0的获胜草图：自动研讨会4.0应用程序域：移动性AW4.0的目标是为可信赖的特定于行业数据和AI模型提供一个平台，以推动中型研讨会行业的数字化，并通过Gaia-X Advancers and Gaia-x offer Gaia-x offers and Gaia-x offers and Gaia-x offers and Gaia-x offers and Gaia-x offersing Workshop和衡量的系统。链接创新和价值创建网络。作为特定应用程序，在项目的一部分中简化了车辆中的目标故障排除，在车辆维修中使用资源和时间可持续减少和宽度作为智能诊断系统通过参与的研讨会进行。财团：7合作伙伴：DEKRA DIGITION GMBH Auto Intern GmbH，德国人工智能研究中心，DMT教学和教育学会MBH-应用科学科学大学Georg Agricola技术大学，ECO-互联网经济 - 互联网经济E.V.航空和太空应用领域：工业4.0/SME（航空航天）合作社希望在GAIA-X的帮助下加速航空航天行业的数字化过程，以便在整个空间或飞机的整个生命周期中实施更有效的形式，以实现未来的工作方法和过程。各种智能服务将集成到数字工作环境（数据空间）中：协作项目处理和系统建模，智能助理，优化者和基于AI的诊断，使用虚拟/增强现实，模拟，知识管理以及网络物理界面的触发性。联盟：11个合作伙伴：空中客车防御和太空GMBH，德国人工智能研究中心GMBH，研究中心，Fraunhofer机器技术与改革技术研究所IWU研究所IWU，ITECIS AG，Neusta Aerospace GMBH，OHB System AG，Radiusmedia KG，RadiusMedia KG，Scopeset Technology Deutschland GMBH，Zarm gmbh，Zarm gmbh，valland gmbh，vall，Vall，Vall，Val，Vall，Val，Val，Valland gmb。财团管理：德国航空E.V.