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DevOps中的AI如何革新软件开发
技术是软件开发快速发展的主要原因。DevOps是软件开发/操作生命周期的相对较新的实践框架，该框架得到了人工智能（AI）支持。使用AI，DevOps流程在跨职能合作和软件交付优化方面变得更加精通。此博客评估了AI在DevOps中的一些影响，包括AI正在改变过程，某些实施它的工具，这项技术带来的一些好处以及它带来的一些挑战。
对 BIKE 最新软件和硬件实现的评估
传统公钥密码体制 (PKC)，包括 RSA [ 27 ]、ECDSA [ 6 ] 和 Diffie-Hellman [ 11 ]，是密码安全密钥交换机制和数字签名方案的基础。然而，预计此类密码方案将在未来几十年内被量子计算机破解 [ 23 ]。量子计算机带来的威胁要求定义和设计具有与 PKC 相同功能的替代密码体制，在确保免受量子计算机攻击的同时，保持对传统计算机攻击的安全性。后量子密码体制 (PQC) 旨在开发既能抵御传统攻击又能抵御新型量子攻击模型的密码体制，可在传统架构计算机和现有设备上实现，并可集成到当前使用的网络和通信协议中 [7]。
Harald Altinger (作者) 汽车行业最新软件开发及适用性分析
在过去的十年中，软件在汽车中变得越来越重要。一辆现代高档轿车，例如 2015 款奥迪 A 4 [ 1 ]，可能配备多达 90 个电子控制单元 ( ECU )、两个高分辨率显示屏、两个用户识别模块 ( SIM ) 卡、11 个通信网络（控制器局域网 ( CAN )、FlexRay、媒体导向系统传输 ( MOST )）和多达 6 个天线系统（收音机、无钥匙进入/启动/退出系统 ( K essy )、WiFi 等），确保汽车与各种基础设施之间的无线通信。从计算机科学家的角度来看，现代汽车是一个执行本地和分布式任务的嵌入式计算机异构网络。除了运输能力之外，客户还要求现代汽车提供最新的娱乐（包括音乐、视频或在线流媒体）和舒适度（气候控制、按摩座椅等）。各种功能，例如高级驾驶辅助系统 (ADAS)，都依赖于多个传感器之间的数据融合和各种 ECU 上的预计算值。从简单的开关或旋转编码器到先进的全球定位系统 (GPS) 天线或雷达传感器，各种各样的传感器都可用于感知汽车环境或与驾驶员互动。实现创新的 ADAS，如自适应巡航控制 (ACC) 或矩阵头灯，需要融合来自摄像头传感器和雷达传感器的预处理测量数据以及从道路交通数据库查找数据。这需要四个 ECU 来