本文综述端到端流式语音识别研究，涵盖FastEmit、Conformer、级联编码器等算法，通过多任务模型统一ASR与端点探测、8位定点量化压缩模型、延迟惩罚与最小词错误率训练、数据多样化提升泛化、LAS两步流程、神经分割器与级联编码器统一等方法，在低延迟下提升识别质量。

ESPnet是一个开源语音处理平台，支持端到端语音识别、语音增强与分离、语音翻译、文本转语音及口语理解等任务。它基于Chainer和PyTorch，采用Kaldi风格数据处理，提供完整配方、预训练模型和基准结果，并持续扩展至无监督ASR等前沿方向。

本文介绍了一种基于约束编程和强化学习的端到端解决调度问题的方法，通过神经网络架构和训练算法，在七个JSSP数据集上展示了比静态PDRs和CP求解器更高质量的解决方案。

本技术报告介绍了LongViT，一种能够以端到端方式处理十亿像素图像的视觉Transformer。通过将图像分割成补丁并进行线性投影，使用LongNet对极长序列进行建模，生成捕捉了短程和长程依赖关系的表示。实验结果表明，LongViT在癌症诊断和预后方面优于先前的方法。

该研究提出了一种端到端的定向目标检测器，结合了旋转RoI注意力和选择性不同查询技术，能够有效解决遥感图像中多方向、不同尺度、密集分布的目标实例的检测问题。通过交叉注意机制，能够聚焦定向感兴趣区域并对多尺度特征进行对齐。实验证明该方法在多个数据集上取得了最先进的性能。

作者回顾了 comma.ai 的模仿学习历程：最初采用监督学习，从图像直接预测转向角，但因误差累积导致车辆偏移，难以实用。随后加入车道位置模型进行无偏校正，形成 openpilot 初版，但车道标注缺乏明确定义，破坏了端到端性。核心问题在于行为克隆中的误差相关且无界增长，需要估计累积误差并加以校正，而如何端到端地获得校正信号是关键难题。

该研究探讨了经过语料库特殊增强后的端到端语音到文本翻译，研究了没有源语言转录和仅提供源语言转录的情况。实验结果表明，可以训练出紧凑高效的模型，并提供语料库，希望未来的研究能够挑战该语音翻译基线模型。

该文章介绍了一种基于手绘草图的3D建模方法，采用端到端的方式，引入了轻量级生成网络和结构感知对抗训练，并通过Stroke Enhancement Module（SEM）捕捉结构信息，提升性能。实验证明该方法在合成和真实数据集上具有最先进的性能。

微软的DelightfulTTS是一种端到端神经文本语音合成系统，用于Blizzard Challenge 2021。该系统通过直接建模和生成48 kHz采样率的波形，以及系统化设计来建模语音中的变化信息，实现了自然且高质量的语音合成。

该研究介绍了METER框架，一种多模态端到端Transformer框架，通过设计和预训练基于Transformer的视听模型，取得了77.64%的准确率，超过了以前的最优模型，最佳情况下可达到80.54%的准确率。