将应用研究转化为可交付的产品。

中心运营着少量多年期研究项目，同时持续进行着大量较短期的重点项目。当前的项目包括临界非平稳性预测——针对统计特性变化频率高于经典模型假设的时间序列方法；用于普通硬件上的工业检测的轻量级计算机视觉模型；用于受监管领域的混合神经符号决策系统；领域漂移下的多语言情感分析；以及企业环境中生成式人工智能工作流的运营经济学。

每个项目都有书面的多年期计划、指定的首席研究员、一个小型核心团队和明确的资助模式。计划每年审查一次，并在领域发生足够大的变化时进行修订。当某个研究项目所解决的问题不如最初看起来那么重要时，我们已经关闭了这些项目，并且预计将来也会这样做；愿意关闭项目是确保开放项目诚实的关键。

较短期的项目——通常为三到九个月——填补了项目之间的空白。它们包括代表特定产业伙伴进行的应用调查、对我们所依赖的开源项目的贡献，以及偶尔的纯粹好奇心驱动的冲刺，这些冲刺尚未形成自己的项目。

中心发布同行评审论文、技术报告、开源代码以及偶尔的公共数据集。我们对出版地点深思熟虑，偏好那些受众是实践者并且评审严谨的场所。出版物不是工作的目标；它是多项成果之一，同时还包括生产部署、内部能力和伙伴赋能。

开源贡献是我们成果的重要组成部分。我们维护着最初作为内部工具的库，现在我们认为它们过于有用，且独立维护成本过高，不应再保持专有。我们向我们所依赖的数据、机器学习和可视化项目进行上游贡献，并参与少量与我们工作相关的基金会的治理。

生产部署是我们对自己要求最严格的成果。一项未能触及真实用户、未能进行真实部署、未能对其效果进行真实测量的研究，在内部被视为不完整而非成功。这项纪律平淡无奇，却是中心获得资助的主要原因。

“一个未经生产实践检验的理念，尚不能称为成果。”

中心与多所大学合作运营联合实验室，拥有共享的研究人员、共享的资金和共享的知识产权安排。这些合作关系足够长久——通常为五到十年——足以超越任何单个项目，并且包括关于博士生资助、实习以及双向研究流动性的明确承诺。

产业伙伴资助了中心年度项目的大约一半，其安排从特定研究流的全面赞助到参与共享联盟不等。伙伴可以优先获取影响其领域的研究成果，有权在部署期间安排研究人员在其团队中工作，并可以选择根据预先商定的条款获取成果知识产权的许可。我们特意不让任何单一伙伴主导中心的议程；伙伴关系的广度是确保工作普遍有用的关键。

除了核心团队和正式合作伙伴，中心还维护着一个由遍布欧洲、中东、非洲和亚洲的附属研究人员、实践者和高级顾问组成的网络。附属成员参与研讨会、为特定项目做出贡献、共同撰写论文，并对正在进行的工作提供坦诚的批评。这个网络的存在是因为我们想要回答的问题太多样化，以至于任何单一团队在任何单一地理位置都无法很好地解答。

网络的成员资格是受邀的，但大门是敞开的。我们对具有深厚应用经验的中高级实践者、研究与我们邻近问题的博士生，以及愿意将复杂的现实问题暴露于研究审查下的行业领袖特别感兴趣。加入说明在专门的申请页面上。

中心资金来自三个来源，在一个正常年份中，大致各占三分之一。公司从运营收入中贡献；产业伙伴通过项目赞助和联盟成员资格贡献；一小部分来自公共研究资金，如果项目结构适合的话。我们不接受会限制我们发布负面结果的能力的资金，我们也不接受那些其结果利益与工作完整性不符的来源的资金。

中心的资金和成果的详细账目每年向合作组织发布，并应任何有合法利益的方的要求提供。在我们看来，资金透明性是工作本身可信度的先决条件。