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Ermakov博士认为目前的自动驾驶技术还不够成熟，积累的数据还不够，美国的很多实验并不值得信赖，自动驾驶汽车撞树就充分说明了问题。德国提出要在2023年研发成功足够安全的自动驾驶汽车，Fraunhofer研究所和大众宝马等大公司发起成立了自动驾驶汽车联盟，目前这个方向是Fraunhofer的重要研究方向之一，已经有很多的成果在逐步应用，对于汽车工业，德国认为是核心竞争产业，各方面投入都很大，Ermakov博士认为汽车产业不会因为互联网公司的介入而被轻易颠覆。
数字沙盘是一项革命性的创意，于传统固态沙盘的基础之上，推出了以此动态投影居多的各种多媒体声光手段，刷新了人们对于沙盘枯燥偏见的印象。
以结构化的步骤顺序收集，处理和评估训练数据，以准备用于机器学习算法的数据。结构化的步骤序列是一个过程，该过程的创建引入了新技术，包括：
在过去，生物技术风险投资公司通过独特的“公司创造”模式处理这种专业知识+二元风险+超大机会的组合。在这个模型中，有科学创始人，是的;但风险投资公司基本上建立和建立了公司本身 - 从科学进步与未满足的医疗需求相匹配，到知识产权许可，让合作伙伴在早期阶段担任首席执行官等关键角色，然后招聘经验丰富的管理团队执行愿景。
总体来说，电子沙盘的出现即使对传统沙盘的创新改革，又是现代高新科技的体现，在提高观众视觉同时又具有互动趣味性，更有利于知识传播，起到十分理想的宣传效果。
机场沙盘模型，根据图纸严格按比例缩放，异型结构采用3D打印技术一次成型，应用灯光烘托氛围，全面展示现代化机场的宏伟、壮观、线形的优美。
IT / OT融合/网络安全。机器学习的发展也将推动制造商标准操作程序中的许多商业模式修改。在公司的组织构成中尤其如此。
“品牌终于学习并追上包容性和多样性的重要性，”这位巴西猫走者继续道。 “这不仅对我自己，而且对我的社区和其他人来说都是非常重要的时刻。”
传统HUD技术通常在微型显示屏上生成图像，然后投影到固定的焦点平面上，这种技术光损率太高，在光线传播过程中通常会浪费90%光源，不仅功耗更高而且发热量还会大一些。激光HUD是将图像直接生成在挡风玻璃上，而不是PGU里。因此激光HUD具备无与伦比的性能和效率优势。比如FOV，顶级AR-HUD的FOV仅10X5°，而激光HUD可以达到180度。对比度和亮度方面，激光更是具备压倒性的优势，分辨率方面，可以做到4K级的分辨率，DLP或TFT要做到的话，成本会高出激光不少。光机引擎方面，采用MEMS扫描的光机引擎体积非常小，远低于DLP或TFT-LCD。捷豹路虎（就是Envisics供应的）和日本先锋在2014年曾经推出过激光HUD，限于当时的技术条件，AR全息技术当时远未达实用地步，传统HUD完全无法发挥激光HUD的优势。如今AR全息已经成熟。激光HUD差不多是公认的未来方向。日本企业尤其积极，矢崎、ALPS阿尔派、松下、瑞萨、理光、先锋、电装都有不少激光HUD专利和相关产品。其最大缺点是成本太高，当然了，成本是可以降低的。还有一个缺点是激光二极管发热量大，可能需要水冷。