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为英国首个生态城镇提供电力
值得信赖的合作伙伴 SSE Heat Networks Limited 为 Elmsbrook 设计了一套强大的解决方案，该解决方案不仅具有出色的环保性能，而且可以降低家庭能源费用。能源中心的规模经过精心设计，可以服务于计划中的 North West Bicester 开发项目的很大一部分，并体现了英国建筑服务工程师学会 (CIBSE) 和分散能源协会 (ADE) 区域供热网络行为准则的最佳实践原则。SSE Heat Networks Limited 为开发商 A2Dominion 提供了端到端的开发支持；从创建初始概念和指导规划过程，到监控施工和调试以及管理运营和客户服务要求。
加强国防部的零信托姿势
Thunderdome旨在从经典的深度信息安全模型的孤立性质转化为从用户到端到端安全性的孤立性，并访问了端到端的安全性。该计划取代了DOD信息系统历来依赖于网络，防火墙，入侵检测和身份认同的一套松散整合的技术和服务的遗产套件。这些遗产技术共同提供了强大的网络可见性，但面临挑战，包括安全与网络技术之间的集成，绩效差，管理复杂性，跨数据集的可见性分离以及在伙伴网络之间进行故障排除难度。值得注意的是，随着战斗机要求的发展，国防部认为向零信托的转变被认为是必要的演变。
LANESEGNET的可重复性研究：自动驾驶的LANE段知觉学习地图学习
我们根据多视图图像和标准定义图来解决通过澳大利亚驾驶车辆的场景推理问题。在此任务上开发型号对无人驾驶车辆的安全操作是有益的。我们参加了自主盛大挑战的无地图驾驶轨道，该挑战刺激了识别交通元素和车道中心线并了解其拓扑关系的模型的发展。使用带有头到区域机制的车道注意模块和相同的参考点初始ization策略，以端到端的方式进行了最新的LANESEGNENT系统。我们通过评估其编码机制中的替代骨架来探讨该系统的有效性。我们的分析表明，使用大于原始Resnet-50基线表现的主链性能。
澳大利亚清洁能源设备技术服务。...
Gaia 拥有超过 25 年的工程、制造和运营专业知识，能够设计适合每种应用的系统，并提供端到端的有机废物管理解决方案。Gaia 的自动化系统在厌氧环境中处理有机废物流，捕获产生的沼气并将其转化为可调度的可再生能源，形式为电力、天然气或热能。这种能源可以在电表后使用，并大大减少企业对化石燃料的依赖。通过在靠近发电源的地方处理有机废物，同时在当地利用系统输出（即能源和肥料），Gaia 的生物消化系统创造了既可持续又经济的本地化循环经济。
通过可教人工智能了解个性化无障碍功能：为盲人或视力低下人士设计和评估“查找我的东西”
由于残障社区内和残障社区之间的用户需求存在多样性，因此构建可教人工智能系统是一项挑战。可教人工智能系统为残障用户提供了一种利用人工智能的力量来个性化应用程序以满足他们自己的特定需求的方法，只要提供示例的努力与个性化的好处相平衡即可。作为一个例子，本文介绍了“查找我的东西”的设计和评估，这是一个端到端的应用程序，可以由盲人或视力低下的人教它找到他们的个人物品。通过综合设计过程，本文为教学循环提供了设计考虑，这对于实现可教人工智能对无障碍的强大功能至关重要。
由Sopra Steria授予Simple
关于欧洲主要技术人员Sopra Steria Sopra Steria，以其咨询，数字服务和软件开发而闻名，可帮助其客户推动其数字化转型并获得有形和可持续的收益。它提供了端到端的解决方案，使大型公司和组织通过将广泛的业务领域和创新技术的深入了解与完全协作的方法相结合，从而使大型公司和组织更具竞争力。Sopra Steria将人们置于其所做的一切的核心，并致力于为客户提供数字服务，以便为所有人建立积极的未来。在近30个国家/地区拥有近55,000名员工，该集团在2022年产生了51亿欧元的收入。世界就是我们的塑造方式。
发掘，建筑和装备（ECO）设想了未来的优先事项
Ø多功能低质量耐加工机器人平台，用于雷古石发掘和交付Ø模块化和可重新配置性和可修复性的模块化和界面Ø高吞吐量和合作操作的自主权Ø月球生存能力，可靠性，可靠性，可靠性，修复Ø多个月球或阴影范围内的多种磨损范围内的磨损效果Ø Ø致命器，密封，关节，机制的粉尘缓解粉尘；耐尘热控制系统Ø自主维护和维修Ø健康和故障管理ØRegolith流量/与工具（仿真和测试）Ø从试验量表（10MT）到初始商业规模（1000mt/yr）Ø端到端的系统示范，需要导致月球表面演示的时间，
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Capgemini是一个全球的商业和技术转型伙伴，可帮助组织加速其双重过渡到数字和可持续的世界，同时对企业和社会产生切实的影响。这是一个在50多个国家 /地区的340,000个团队成员组成的负责任和多样化的团体。具有超过55年的遗产，Capgemini受到客户的信任，可以解锁技术的价值，以满足其业务需求的整个广度。它提供了端到端的服务和解决方案，利用了从战略和设计到工程的优势，所有这些都取决于其在AI，Cloud和Data中的市场领先能力，以及其深厚的行业专业知识和合作伙伴生态系统。该集团报告了2023年全球收入为225亿欧元。
引用（APA）VOOGD，K。L.，Allamaa，J。P.，Alonso-Mora，J。，＆Son，T。D.（2023）。从模拟到现实世界自动dri
对自动驾驶汽车（AV）的研究取得了显着的进步，而深度学习的最新进展（DL），尤其是在车辆感知堆栈上。尽管有一些令人鼓舞的结果和演示，但DL在车辆计划和控制堆栈中的应用仍然有限。深度强化学习（DRL）是一种在序列过程中生成控制策略的方法，并且能够自动从数据学习和适应数据，从而强大地应对不同的操作条件和任务。与传统的基于模型的控制方法相比，这提供了更高的性能计划或控制解决方案，该方法依赖于系统的数学模型。最近通过示例的DRL分解包括Alphastar（Arulkumaran等，2019），该模型旨在播放Starcraft II和端到端的自动驾驶汽车延续（Kendall等，2019）。