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WP3.5.1 - Development of Datasets for Machine Learning - LongOps

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Date limite de soumission dépassée

La date limite de soumission de cet appel d'offres est dépassée et il n'accepte plus de candidatures. Les informations ci-dessous sont conservées à titre de référence.

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Date limite
Expiré
Août 03, 2022
Détails du contrat
Catégorie
Autre
Référence
022432-2022
Valeur
£254,958
Lieu
London, Royaume-Uni
Publié
Février 24, 2026
Code CPV
Calendrier du projet

Publication de l'appel d'offres

Août 15, 2022

Date limite pour les questions

Juillet 27, 2022

Date limite de soumission

Août 03, 2022

Budget
£254,958
Durée
Non spécifié
Lieu
London
Type
Autre

Description originale de l'appel d'offres

As part of the LongOps project, it is required to develop decision support tools capable of helping de-risking operations and supporting training in teleoperated decommissioning tasks involving the detection and pose estimation of objects and debris within nuclear facilities. In recent years the use of Machine Learning (ML) techniques such as object detection, object classification, segmentation, semantic information extraction from images and videos, denoising, etc. has yielded important results in terms of visual and other sensory perception. However, this requires significant volumes of relevant, high-quality annotated data to achieve adequate levels of performance. UKAEA wishes to procure the collection, evaluation, processing, and annotation of data gathered from nuclear-related sites and/or similar scenarios.

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Concurrents

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Exigences et qualifications

L'analyse des exigences par l'IA n'est pas encore disponible pour cet appel d'offres.

Les exigences seront générées automatiquement lorsque les documents de l'appel d'offres seront traités.


Exigences de base

  • Company registration in EU required
  • Proven track record in similar projects
  • Financial stability documentation

Documents

Aucun document traité n'est disponible pour cet appel d'offres.

Les documents apparaîtront ici une fois qu'ils auront été téléchargés et analysés.

Analyse en attente

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