XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemDevOps
DevOps 工程师
作为一家上市公司，我们在可再生能源领域已耕耘 15 年，目前已发展成为一支拥有 400 多名员工的全球团队。集团由三条主要业务线组成：Photon Energy 和 Lerta，提供全面的太阳能和可再生能源解决方案；Photon Water，为所有环境提供清洁水和修复解决方案。
TwinOps – DevOps 与基于模型的工程和数字孪生相结合，用于 CPS 工程
网络物理系统 (CPS) 的工程需要大量专业知识来捕获系统需求并得出正确的解决方案。基于模型的工程和 DevOps 旨在高效地交付质量更高的软件。基于模型的工程依靠模型作为一流的工件来分析、模拟并最终生成系统的各个部分。DevOps 专注于软件工程活动，从早期开发到集成，然后通过在运行时监控系统进行改进。我们声称这些可以有效地结合起来，以改进 CPS 的工程流程。在本文中，我们介绍了 TwinOps，这是一种将基于模型的工程、数字孪生和 DevOps 实践统一在统一工作流程中的流程。TwinOps 说明了如何利用 MBE 和 DevOps 中的几种最佳实践来设计网络物理系统。我们使用数字孪生案例研究来说明我们的贡献，以说明 TwinOps 的优势，结合 AADL 和 Modelica 模型以及物联网平台。
活动：- AI-ML 和 DevOps 俱乐部成立
但你们会给予自己和学院认可”。Pritesh 先生强调了好奇心在学习 AI ML 中的价值，并劝告大家开始在这个领域创建算法，因为这个领域还没有太多的研究。这个行业最常见的语言是 Python 和 R，因此他强调了对这两种语言都透彻了解的重要性。他鼓励每个人都去竞争，即使他们之前没有任何经验，因为这会帮助他们起步。他强调说，“僵化在数据科学中是行不通的，所以要不断更新自己”，因为正如牛顿所说，“我们所知道的只是一滴水，我们不知道的则是一片海洋。”“数据素养是数据科学中比技术专长最重要的事情，”他在结束演讲时说道。结论：
TwinOps：数字孪生与 DevOps 相遇 - DTIC
本报告总结了 TwinOps 项目的贡献，该项目由软件工程研究所资助，为期一年，于 20 财年执行。这项研究的贡献有两个方面。首先，它引入了 ModDevOps，作为一种创新方法，使用 DevOps 概念和从模型生成代码来连接基于模型的工程和软件工程。ModDevOps 平滑了从模型级验证和确认 (V&V) 到软件生产的过渡。其次，该研究开发了 TwinOps，这是一种特定的 ModDevOps 管道，通过在构建模型工件时对其进行精心组合，为系统工程师提供新的分析能力。
软件开发 AI 和 DevOps - DTIC
无担保。本卡内基梅隆大学和软件工程学院材料按“原样”提供。卡内基梅隆大学不对任何事项提供任何明示或暗示的担保，包括但不限于对用途适用性、适销性、排他性或使用材料所获得的结果的担保。卡内基梅隆大学不对专利、商标或版权侵权提供任何担保。
利用 DevOps 和 DevSecOps 加速 AI 开发和部署
无担保。本卡内基梅隆大学和软件工程学院材料按“原样”提供。卡内基梅隆大学不对任何事项提供任何明示或暗示的担保，包括但不限于对用途适用性、适销性、排他性或使用材料所获得的结果的担保。卡内基梅隆大学不对专利、商标或版权侵权提供任何担保。
5 DevOps 实践者 - SAFe 社区
每位考生在参加考试之前，都必须同意认证计划政策页面上的考生协议条款。Scaled Agile 会定期监控考试数据，并寻找表明作弊、串通（小组/讲师测试）和考试违规的趋势。需要了解的一些关键点：• 考试是闭卷考试，必须独立进行，考试期间不得有他人协助，不得使用书面笔记、出版材料、考试辅助工具或任何其他材料。• 考生在考试前、考试期间或考试后不得以任何形式（数字、印刷、口头）复制、使用或向任何人披露任何考试或测试内容。• 考生、讲师或任何其他人在考试期间不得提供、寻求或接受未经授权的帮助。请查看认证计划政策页面上的完整考生协议，了解与测试和认证条款相关的信息。感谢您帮助我们维护 SAFe 考试的完整性！
使用数字孪生实现网络物理生产系统中的 DevOps 方法
摘要。如今，产品制造必须响应大规模定制产品，以满足全球市场需求。这需要敏捷和动态的生产过程才能在市场上具有竞争力。因此，随着工业 4.0 的引入，工厂数字化的需求也随之而来。数字化的一个例子就是数字孪生。数字孪生由于其适应性和物理系统与其虚拟模型之间的无缝交互而增强了灵活性。此外，它弥合了整个产品生命周期中开发和运营之间的差距。因此，数字孪生可以成为信息物理生产系统中 DevOps 应用的推动者，因为 DevOps 旨在合并开发和运营以提供持续和敏捷的过程。本文分析了使用数字孪生来实现信息物理生产系统 (CPPS) 的 DevOps 方法，从而创建一个完全集成和自动化的生产过程，从而实现持续改进。