硬件和软件的进步已推动了机器学习(ML)解决方案,以成为众多信息系统的重要组成部分。这要求研究软件公司内ML开发实践的集成和评估。为了调查这些问题,我们对软件和ML专业人员进行了专家访谈。我们构建了围绕信息系统开发(ISD)模型的访谈,这些访谈是指导整个软件项目的利益相关者的概念框架。使用实践理论,我们分析了软件专业人员如何在ISD模型的背景下感知ML的开发,并确定了ML开发对这些概念模型的变革性影响的主题。我们的发现表明,开发人员驱动的概念模型(例如DevOps和MLOPS)已被视为开发人员和管理层的共同框架,以理解和指导ML开发过程。我们观察到了预定义开发人员角色的持续变化,在这些开发人员的职业工作中,开发人员越来越多地采用ML技术和工具。总的来说,我们的发现强调了ML技术在整个行业的软件项目中变得越来越突出,并且在ISD模型中纳入ML开发是一种持续的,主要是实践驱动的过程。
安全管理系统用于系统地管理安全风险。本文描述并解释了航空领域的安全管理系统。本文介绍了三种航空安全管理方法:被动、主动和预测。目的是展示安全管理系统在三种方法中的运作方式。本文的重点是预测安全管理方法、其优势和潜在用途。还概述了航空业使用的预测方法。该研究收集了有关每种安全管理方法的信息,并揭示了它们之间的相关性,从而提高了我们对安全管理系统的总体理解。根据本文所述研究,作者建议开发一种更先进的安全管理系统,即预测性安全管理系统,该系统将需要开发一个扩展且组织良好的安全数据库,以及使用预测(预报)方法来识别潜在和新出现的危险、趋势和行为模式。
管理安全风险。本文描述并解释了航空领域的安全管理系统。本文介绍了三种航空安全管理方法:被动、主动和预测。目的是展示安全管理系统在三种方法中的运作方式。本文的重点是预测安全管理方法、其优势和潜在用途。还概述了航空业使用的预测方法。该研究收集了有关每种安全管理方法的信息,并揭示了它们之间的相关性,从而提高了我们对安全管理系统的总体理解。根据本文所述研究,作者建议开发一种更先进的安全管理系统,即预测性安全管理系统,该系统将需要开发一个扩展且组织良好的安全数据库,以及使用预测(预报)方法来识别潜在和新出现的危险、趋势和行为模式。
安全管理系统用于系统地管理安全风险。本文描述并解释了航空领域的安全管理系统。本文介绍了三种航空安全管理方法:被动、主动和预测。目的是展示安全管理系统在三种方法中的运作方式。本文的重点是预测安全管理方法、其优势和潜在用途。还概述了航空业使用的预测方法。研究收集了每种安全管理方法的信息,并揭示了它们之间的相关性,从而提高了我们对安全管理系统的总体理解。基于本文所述的研究,作者建议开发一种更先进的安全管理系统,即预测安全管理系统,这将需要开发一个扩展且组织良好的安全数据库,以及使用预测(预报)方法来识别潜在和新出现的危险、趋势和行为模式。
安全管理系统用于系统地管理安全风险。本文描述并解释了航空领域的安全管理系统。本文介绍了三种航空安全管理方法:被动、主动和预测。目的是展示安全管理系统在三种方法中的运作方式。本文的重点是预测安全管理方法、其优势和潜在用途。还概述了航空业使用的预测方法。研究收集了每种安全管理方法的信息,并揭示了它们之间的相关性,从而提高了我们对安全管理系统的总体理解。基于本文所述的研究,作者建议开发一种更先进的安全管理系统,即预测安全管理系统,这将需要开发一个扩展且组织良好的安全数据库,以及使用预测(预报)方法来识别潜在和新出现的危险、趋势和行为模式。
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目标和目标系统开发与集成(SDI)子程序会导致有针对性的氢和燃料电池系统集成和演示活动,以使H2@Scale 55 Vision能够支持美国国家清洁氢策略和路线图,56,并与在途径中确定的通路中确定的机会与商业升降机:清洁氢57报告。SDI与氢和燃料电池技术子系统和系统集成的RD&D中的其他HFTO子程序紧密坐着。它还与其他DOE办公室合作,包括与两党基础设施法所述的区域清洁氢集线器计划的合作。58法律中清洁氢枢纽的规定旨在使清洁氢生产商,潜在消费者和结缔组织基础设施网络的演示和发展。枢纽本身旨在提高清洁氢的生产,加工,交付,存储和最终使用,从而实现可持续和公平的区域福利以及市场升降。