XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System部署时间
Amir Moazami
高级全栈开发人员和机器学习工程师2021-2024在软件开发生命周期内扮演着关键的角色，扮演从主要的后端开发到前端开发以及DevOps和ML OPS的多个角色，以及在Python和Javascript / Recess中提供干净可扩展的代码。●使用React和Next.js开发了Trident的前端体系结构，减少了40％的负载时间，并增加了用户参与度25％。集成了一个新的状态管理系统，启用了动态UI更新，并重新设计了UI以提高响应能力，从而大大提高了整体用户满意度。●使用FastAPI，实施WebSocket通信和REDIS CACHING设计和部署了强大的后端API，从而减少了服务器响应时间50％，并在高峰使用期间大大提高了API性能。●使用gitlab ci和Ansible，将综合的CI/CD管道率先创建，将部署时间从20分钟减少到5分钟，并减少手动干预80％，确保一致的代码质量并显着加速交付循环。●构建了可扩展的微服务框架，集成了多个Azure服务，包括App Gateway，Azure容器注册表和COSMOSDB，通过优化云资源管理，推动了系统可扩展性的显着提高并降低了运营成本。●利用MLFLOW的构建和自动化的MLOP管道，促进了研究团队的无缝模型部署和版本控制，从而提高了模型迭代速度并减少了从几周到几天的生产模型部署时间减少，从而极大地加速了项目时间表，并提高了团队生产力。●通过使用Grafana和Prometheus实施全面的监视解决方案，增强了系统的可靠性和性能，从而通过高级实时监控功能实现了数据处理能力的显着增加以及更响应迅速的故障排除过程。
案例研究——圣地亚哥
Gridscape 是规模最大、声誉卓著的公司，专门开发和部署符合标准、面向未来的可再生能源微电网和车队充电产品和解决方案。这些微电网旨在充当本地生产的可持续发电厂，通过使用本地能源，使站点能够减少对电网的依赖。它们可以提供高达 90% 的电网能源独立性，从而降低总体能源成本并在 PSPS 或其他电力中断事件期间提供备用清洁应急电源。Gridscape 采用“以产品为中心”的方法将微电网与车队电动汽车充电解决方案集成，从而降低安装成本并通过大幅降低集成问题来缩短部署时间。该公司预计在未来 12 个月内在加州公共和商业设施中部署和运营超过 35 个微电网。Gridscape 的微电网和电动汽车充电客户和合作伙伴名单如下：
情况说明书：陆军预置库存
• APS 是美国陆军部的一个项目，该项目将装备组储存在全球各地，以备战斗指挥官需要额外能力时使用。 • 美国陆军有七个 APS 区域，APS-2 指定用于欧洲。此外，位于意大利里窝那的 APS 工地非常适合支持非洲的行动。 • APS 站点缩短了部署时间，提高了威慑能力，并为应急行动提供了额外的战斗力。 • APS 设备也可用于训练和演习。 • 美国陆军物资司令部管理整个 APS 计划，并提供装备组所需的护理、储存和维护。 • 以前称为“欧洲活动套件”的设备从 2015 年开始过渡到 APS-2。 • 每个 APS-2 站点都能够容纳一个装甲旅战斗队或陆军支援旅的装备，以及工程师、炮兵、宪兵和医疗能力。
2023 年年度报告
在此背景下，继 2022 年 10 月在加拿大多伦多举行的与行业合作伙伴举行的非常成功的 GIF 论坛之后，GIF 高级行业咨询小组 (SIAP) 发起了一项新举措，组织 SIAP 与行业特别会议，展示一些可能对行业和第四代技术开发商有用的关键 GIF 产品。2023 年 7 月举行了一场特别的小型模块化反应堆 (SMR) 会议，概述了经济建模工作组 (EMWG) 开发的用于估算先进反应堆设计的平准化单位电力成本和总资本投资成本的模型和指南。2023 年 11 月，在巴黎世界核展览会期间，与行业合作伙伴组织了另一场 SIAP 会议，以促进使用先进的制造和材料工程技术来缩短先进反应堆系统的部署时间。
不变的秘密管理：在容器中使用敏感数据的零信任方法 - 文章 - 汇合处
我们介绍了Chaossecops，这是一个新颖的概念，将混乱工程与DevSecops结合在一起，特别着重于主动测试和提高秘密管理系统的弹性。通过使用AWS服务（秘密经理，IAM，EKS，ECR）和Common DevOps工具（Jenkins，Docker，Terraform，Chaos Toolkit，Sysdig/Falco）的详细，现实世界实施方案，我们证明了这种方法的实际应用，并且对这种方法进行了实践应用。电子商务平台案例研究展示了不变的秘密管理如何改善安全姿势，提高合规性，更快的市场时间，停机时间的降低以及开发人员的生产率提高。关键指标表明，与秘密相关的事件和更快的部署时间显着减少。该解决方案直接解决了DevOps技术类别中全球技术奖的所有标准，突出了创新，协作，可伸缩性，持续改进，自动化，文化转型，可衡量的结果，技术卓越成果，技术卓越和社区贡献。
ISRO的日常应用程序传输
避免碰撞系统：为Chandrayaan-3的着陆开发的软件和算法可以改编以防止汽车碰撞，从而提高车辆安全性。安全气囊部署：可以重新使用发射车辆中用于监视推进剂的压力传感器以确定最佳的安全气囊部署时间，从而提高乘客安全。3D LiDAR相机：最初是用于太空导航的开发，3D LiDAR相机生成具有深度信息的3D图像，并可以帮助危害检测，行人安全和自动驾驶。传感器：由ISRO开发的利基传感器可以通过定位生产并减少对进口的依赖来降低汽车和工业应用的成本。医疗保健：3D LiDAR相机可用于准确的身体测量，以预测生活方式疾病或医学诊断中的高级成像解决方案。结构和基础设施：高度耐腐蚀的涂层ISRO的NRCM-204可保护金属免受包括酸性腐蚀在内的恶劣环境。
机构效能办公室战略计划
绩效指标： • 增加每年举办的研讨会数量（数量和/或主题），以支持机构评估文化——从合规转向质量——主题包括定义评估措施、课程规划、综合学习、适当使用证据和数据驱动行动。 • 为计划进行学术课程审查和内部审查小组成员资格的课程提供指导课程和持续支持。 • 定期审查政策和程序，寻找改进机会，以加强报告流程和/或办公室效率。 • 增加和加强报告要求的反馈机制（学生学习评估、通识教育/综合学习核心、战略规划）。 • 到 2025 年，建立和实施全校调查委员会，包括协调调查工作，例如调查部署时间以减少校园内的饱和点、调查结果三角测量以影响决策、调查设计支持等。 • 到 2025 年，获得路易斯安那州立大学卓越评估 (EIA) 计划的称号。
美国空军
杰西·E·兰茨中校杰西·E·兰茨中校是第 36 土木工程中队的指挥官，也是关岛安德森空军基地的基地土木工程师。第 36 土木工程中队由大约 450 名军人和文职人员组成，负责设施维护、维修、设计、施工、防火、爆炸物处理、住房、环境、不动产会计/管理和设施应急管理。该中队管理着 20,780 英亩土地和 2,600 个设施，超过 1,200 个住房单元，总工厂重置价值为 71 亿美元。兰茨中校于 2008 年加入空军，通过雪城大学的 AFROTC 计划获得任命。作为一名职业土木工程军官，他曾担任过中队级别的各种飞行领导职务，在多个参谋部任职，并曾在 ACC、AMC、AFMC、AETC、USAFE、AFCENT 和 SOCCENT 指挥部内担任过各种职务和五次部署。Lantz 中校最近被任命为五角大楼联合参谋部 J-4 概念部门负责人。教育经历 2008 年，纽约雪城大学，机械工程理学学士学位 2008 年，阿拉巴马州麦克斯韦空军基地，航空航天基础课程 2012 年，阿拉巴马州麦克斯韦空军基地，中队军官学校 2016 年，弗吉尼亚州美国军事大学，应急与灾害管理文学硕士学位 2018 年，阿拉巴马州麦克斯韦空军基地，空军指挥参谋学院（函授） 2024 年，阿拉巴马州麦克斯韦空军基地，空军战争学院（函授） 工作经历 1. 2008 年 7 月 - 2010 年 7 月：SABER 项目经理，第 355 土木工程中队，戴维斯-蒙森空军基地，亚利桑那州 *2009 年 10 月 - 2010 年 5 月部署：设施工程团队项目经理，FET 14，自由营，伊拉克AZ *部署时间：2011 年 1 月 - 2011 年 7 月：部队建设经理，第 577 远征土木工程中队，阿富汗尚克前进作战基地 3. 2011 年 8 月 - 2012 年 6 月：运营支持经理，第 436 土木工程中队，特拉华州多佛空军基地 4. 2012 年 6 月 - 2014 年 9 月：战备与应急管理飞行指挥官，第 436 土木工程中队，特拉华州多佛空军基地 *部署时间：2013 年 5 月 - 2013 年 12 月：战备与应急管理飞行指挥官，第 379 远征土木工程中队，卡塔尔乌代德空军基地
利用人工智能解决 COVID‐19 药物开发问题
导致 COVID-19（2019 冠状病毒病）大流行的严重急性呼吸综合征冠状病毒 2 (SARS-CoV-2) 的出现，已导致医疗系统负担过重，并在全球范围内引发经济危机。这反过来又导致人们广泛努力寻找合适的疗法来对抗这种侵袭性病原体。治疗性抗体和疫苗的开发正在积极探索中，目前正进行 mRNA-1273 的 I 期临床试验，该药物由美国国家过敏和传染病研究所与 Moderna, Inc. 合作开发。疫苗和抗体疗法的广泛部署时间估计为 12 – 18 个月或更长时间。这些都是有希望的方法，可能在治疗 COVID-19 方面取得持续疗效。然而，它的出现也导致了大量临床试验对由重新利用的疗法组成的药物组合进行评估。随着对这些组合的研究结果不断进行评估，有必要超越传统的药物筛选和重新利用，利用人工智能 (AI) 来优化联合治疗设计。这可能导致快速识别出介导意外和显着增强治疗结果的方案。
技术部署和更新建模
本研究提出了一个基于经典 S 曲线的新模型，该曲线描述了最大容量下的部署和稳定。此外，该模型还扩展到增长后稳定期，其中技术能力根据设备寿命的分布进行更新。我们得到了两个定性不同的结果。在“快速”部署的情况下，其特点是部署时间相对于平均设备寿命较短，生产会出现显著波动。在“慢速”部署的情况下，生产单调增加，直到达到更新稳定期。这两个案例研究与直觉相反地验证了这些结果：核电站是快速部署，智能手机是慢速部署。这些结果对于长期工业规划很重要，因为它们使我们能够预测未来的商业周期。我们的研究表明，商业周期可以内生地源于安装和更新的工业动态，这与将波动归因于外生宏观经济因素的传统观点形成鲜明对比。这些内生循环与更广泛的趋势相互作用，可能会受到宏观经济条件的调节、放大或减弱。这种部署和更新的动态与长寿命基础设施技术（例如支持可再生能源行业的技术）有关，并对行业参与者具有重大的政策影响。