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硅光子学-CEA -LETI
CEA-LETI的Vertatile Photonics平台提供了200毫米和300毫米CMOS兼容的过程，可利用行业前工业化设备的顶部。除了硅外，CEA-LETI还掌握了无定形SI，SIGE，GE和SIN层的整合和堆叠。因此，CEA-LETI现在提供了几个图片平台：•光子学SOI•超低损失SI 3 N 4•SIGE / SI•3-8 µm波长•GE / SIGE低损失8-12 µm波长CEA-LETI CEA-LETI不仅证明了IIII-V-Bonded bybond bybond bybondepie bynepie and epi-epi-epi-epi-epi-epi-ln的集成。新一代性能激光器，调节器和探测器的超导材料。
neurospin
CEA-LETI的Vertatile Photonics平台提供了200毫米和300毫米CMOS兼容的过程，可利用行业前工业化设备的顶部。除了硅外，CEA-LETI还掌握了无定形SI，SIGE，GE和SIN层的整合和堆叠。因此，CEA-LETI现在提供了几个图片平台：•光子学SOI•超低损失SI 3 N 4•SIGE / SI•3-8 µm波长•GE / SIGE低损失8-12 µm波长CEA-LETI CEA-LETI不仅证明了IIII-V-Bonded bybond bybond bybondepie bynepie and epi-epi-epi-epi-epi-epi-ln的集成。新一代性能激光器，调节器和探测器的超导材料。
Ontex Integrated 2022 年年度报告
与零售品牌成功合作意味着高水平的合作伙伴关系，并需要特殊的能力。我们产品的品质和创新功能决定了客户的声誉。我们必须确保我们的产品具有竞争力、市场创新速度快、质量保证可靠。我们的客户指望我们成为他们可靠的合作伙伴：他们希望他们的产品始终上架。这就是为什么我们需要拥有一流的客户服务，并且必须能够以敏捷有效的方式满足客户的要求。我们的客户还指望我们为他们的购物者提供价格合理的必需品。这就是为什么对我们来说，拥有成本效益高的运营至关重要。最后但同样重要的是：我们还为客户提供支持
Ontex Integrated 2022 年年度报告
与零售品牌成功合作意味着高水平的合作伙伴关系，并需要特殊的能力。我们产品的品质和创新功能决定了客户的声誉。我们必须确保我们的产品具有竞争力、市场创新速度快、质量保证可靠。我们的客户指望我们成为他们可靠的合作伙伴：他们希望他们的产品始终上架。这就是为什么我们需要拥有一流的客户服务，并且必须能够以敏捷有效的方式满足客户的要求。我们的客户还指望我们为他们的购物者提供价格合理的必需品。这就是为什么对我们来说，拥有成本效益高的运营至关重要。最后但同样重要的是：我们还在以下方面为客户提供支持
欧洲地热能开发的创新技术
这是欧洲数字政策的关键时刻。在2021年3月，委员会提出了欧洲的数字指南针，该指南针为到2030年成功地对欧洲进行了数字化转型的雄心。该计划对于实现气候中性，循环和韧性经济的过渡至关重要，并突出了欧洲在一个开放且相互联系的世界中以数字方式主权的野心，并采取数字政策，以赋予人们和企业的能力，以夺取人类以人为本，可持续性，可持续发展，并更加繁荣的数字未来。该计划大约在四个主要点上发展：1）数字熟练的公民和高技能的数字专业人员； 2）安全，性能和可持续的数字基础设施； 3）企业的数字化转型； 4）公共服务数字化。它提出了每个领域的雄心勃勃的数字目标。
制定网络现代化策略
使用CloudFlare的连接云进行分支连接，并支持您的完整迁移路径，无论是增加还是替换旧服务。CloudFlare使用基于“轻 /重云”理念的体系结构来提供网络和安全服务。使用Cloudflare Magic Wan促进网络位置（分支机构，零售地点或工厂地板）之间的站点站点连接。它为您的整个公司网络提供了安全的，性能的连接和路由，从而降低了成本和运营的复杂性。为了安全性，CloudFlare Magic Firewall与Magic Wan一起部署了无缝部署，使您能够通过CloudFlare的网络执行NORTH/ SOUTH/ SOUTH/ EST/ WEST的网络控制策略。
供应链管理（F000710）
管理材料和信息流（=供应链）在当今经济中至关重要。有效地这样做对于公司的成功至关重要。本课程的目的是在这种情况下向学生教学，战略性，战术和运营决策。该课程涵盖了传统技术和最新的创新，突出了新技术如何补充而不是取代基本方法。传统技术围绕优化和仿真以及库存管理的基本代数。这些技术与人工智能领域的新进步相辅相成。模型和技术与特定情况以及代表供应链暂时破坏的宏观经济事件和趋势有关，或者我们认为是表现供应链的结构变化。
2023 年征集主题说明 - 国防工业和航天
由于当前中尺度数值天气预报 (NWP) 模型的垂直分辨率有限以及表面边界条件场的准确性，预测和评估影响电磁信号传播的现行环境条件具有挑战性。另一个挑战是验证模型结果。在经常出现管道等异常传播条件的海洋上空以及北极地区，由于气象和海面现场观测数量有限，这尤其具有挑战性。更具挑战性的是波罗的海及其异质沿海环境，低盐度为电磁信号传播创造了独特的反射条件。军事规划人员和操作员目前可用的预测工具不足，而且在对流层管道预测方面往往过时。特别是海军资产可以从高性能工具中受益。
人工智能在过敏领域的现状与前景
图 3 普通最小二乘法 (OLS)、机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 方法之间的差异。 (A) 在 OLS 中，特征（或预测因子）是手动建模的，并且除非另有规定，否则假定它们的关系与输出变量呈线性关系。模型和学习模式的解释（推理）很简单。 (B) ML 遵循类似的程序，但算法可以从提供的特征中学习更复杂的模式。尽管如此，从业者进行彻底的特征工程是交付高性能模型的关键步骤。 (C) 对于 DL，尤其是应用于非结构化数据时，特征工程是互连神经网络层的固有行为。输入特征（表格数据字段、图像像素、文本片段等）与预测输出之间的关系更加不透明，更难解释。