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全球安全情报公司利用 iHarmony TM AI 平台通过 AI 驱动测试将测试自动化效率提高 50%
Innominds 是一家以 AI 为先、以平台为主导的数字化转型和全周期产品工程服务公司，总部位于加利福尼亚州圣何塞。Innominds 凭借在设备和嵌入式工程、软件应用和产品工程、分析和数据工程、质量工程以及云和 DevOps、安全方面的综合专业知识，为全球企业、软件产品公司、OEM 和 ODM 的“数字下一代”计划提供支持。该公司与 ISV 合作，打造下一代产品、实现 SaaSify、转变整体体验，并为应用程序添加认知分析。
QFaaS：用于量子计算的无服务器函数即服务框架
量子计算正在迅速发展到必须认真考虑其应用设计和工程方面的地步。然而，量子软件工程仍处于起步阶段，面临着许多挑战，特别是在处理量子编程语言的多样性和嘈杂的中型量子 (NISQ) 系统方面。为了缓解这些挑战，我们提出了 QFaaS，这是一个整体的量子函数即服务框架，它利用无服务器模型、DevOps 生命周期和最先进的软件技术的优势，推动 NISQ 时代下一代应用程序开发的实用量子计算。我们的框架提供了无服务器量子系统的基本元素，以简化云环境中面向服务的量子应用程序开发，例如结合混合量子-经典计算、自动化后端选择、冷启动缓解和采用 DevOps 技术。 QFaaS 通过集成多个知名的量子软件开发工具包（Qiskit、Q#、Cirq 和 Braket）、量子模拟器和云提供商（IBM Quantum 和 Amazon Braket），提供全栈统一的量子无服务器平台。本文提出了量子函数即服务的概念、系统设计、操作工作流程、QFaaS 的实施以及关于量子无服务器计算的优势和局限性的经验教训。我们还介绍了当今量子计算机和模拟器上各种量子应用的实际用例，以展示我们的框架促进正在进行的量子软件转型的能力。
TwinOps - SEI 数字图书馆 - 卡内基梅隆大学
本报告总结了 TwinOps 项目的贡献，该项目为期一年，由软件工程研究所资助，于 2020 财年实施。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 使从模型级验证和确认 (V&V) 到软件生产的过渡更加顺利。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。
M.S.软件工程加速UG部分 科学学士，业务管理 M.S.计算机科学AI/ML 商学院 - 计划指南生成器 机构目录 理学学士，计算机科学计划指南 WGU机构目录 机构目录 WGU机构目录 WGU机构目录 - 2024年3月
\参加加速软件工程学士学位和硕士学位课程的学生将首先完成该计划的软件工程学学士学位，并完成必要的学士学位和桥梁课程工作后，将获得科学，软件工程学士学位。学生可以确定他们想参加的主人专业：科学，软件工程硕士，DevOps工程，科学，软件工程硕士，AI工程或科学硕士，软件工程，域驱动设计。从那里，学生将晋级剩余的研究生课程，并在完成后将获得其所选专业化的科学硕士，软件工程管理学位。
迈向可靠、适用的 NISQ 量子计算
摘要 — 量子计算正成为提升当前计算资源、实现信息通信技术应用以优化流程和解决复杂且具有挑战性的特定领域问题的一大希望。然而，量子计算技术尚未成熟到可以提供明显优于高性能计算的水平。为了实现这种“量子优势”，需要更多的量子比特，这不可避免地会导致计算量子比特的拓扑结构更加复杂。这增加了退相干时间的额外困难，并意味着更高的量子比特错误率。尽管量子硬件层存在内在的不确定性，但当前的嘈杂中型量子 (NISQ) 计算机仍然很有用。为了利用这种容易出错的计算资源，需要各种概念来解决量子比特错误并提供成功的计算。本文描述并激发了对新概念量子 DevOps 的需求。这需要定期检查 NISQ 量子计算 (QC) 实例的可靠性。通过测试基本量子门和计算（C-NOT、Hadamard 等）的计算可靠性，它可以估计大规模关键计算（例如计算城市的每小时交通流量模型）提供足够质量结果的可能性。按照这种方法选择最佳匹配（云）QC 实例并将其直接与基于量子的算法和系统的开发、测试和最终操作过程集成，从而实现量子 DevOps 概念。
云本地应用程序保护平台（CNAPP）
合规性管理是一项总体且潜在的昂贵努力，会影响DevOps，Security及其他地区。遵守始终很重要，但是在违规之后，合规性变得比以往任何时候都更加关键，因为证明遵守合规性授权将成为法律问题。例如，PCI DSS 4.0要求每个组织都能报告和发布其软件材料清单（SBOM）。如果违规发生在组织的云环境中，而折扣后发现则发现组织无法准确地报告其SBOM，则该组织可能会受到严重的罚款和罚款。
用机器学习授权软件开发
机器学习（ML）是人工智能（AI）的一个子集，该子集的重点是算法和统计模型的开发，使计算机能够在没有明确指令，依靠模式和推理的情况下执行特定任务[1] [2] [2] [3]。在过去的几十年中，ML显着发展，从计算能力，数据可用性和算法创新的进步中受益。今天，ML正在彻底改变从医疗保健和金融到营销和物流的广泛行业。 ML应用最有影响力的领域之一是软件开发，它正在改变传统的方法和实践[4] [5] [6]。 软件开发领域始终是由于需要提高效率，提高质量以及管理增强复杂性的能力而驱动的。 传统的软件开发方法，例如瀑布，敏捷和DevOps，为管理SDLC提供结构化框架。 但是，在应对对快速开发周期，高质量标准以及处理大规模和复杂数据集的能力不断增长的需求时，这些方法通常会面临局限性[7] [8]。 _________________________________________________________er：mahi9vkb@gmail.com今天，ML正在彻底改变从医疗保健和金融到营销和物流的广泛行业。ML应用最有影响力的领域之一是软件开发，它正在改变传统的方法和实践[4] [5] [6]。软件开发领域始终是由于需要提高效率，提高质量以及管理增强复杂性的能力而驱动的。传统的软件开发方法，例如瀑布，敏捷和DevOps，为管理SDLC提供结构化框架。但是，在应对对快速开发周期，高质量标准以及处理大规模和复杂数据集的能力不断增长的需求时，这些方法通常会面临局限性[7] [8]。_________________________________________________________er：mahi9vkb@gmail.com
Hugo Bruneliere、Vittoriano Muttillo、Romina Eramo、Luca Berardinelli、Abel Gomez 等人。AIDOaRt：用于 DevOps 的 AI 增强自动化，一种基于模型的网络物理系统持续开发框架。微处理器和微系统：嵌入式硬件设计，2022 年，94，第 104672 页。10.1016/j.micpro.2022.104672。hal-03769797
∗ 通讯作者电子邮件地址：hugo.bruneliere@imt-atlantique.fr（Hugo Bruneliere）、{vittoriano.muttillo,romina.eramo}@univaq.it（Vittoriano Muttillo、Romina Eramo）、luca.berardinelli@jku。 (Luca Berardinelli)、agomezlla@uoc.edu (Abel G´omez)、{alessandra.bagnato,andrey.sadovykh}@softame.fr (Alessandra Bagnato、Andrey Sadovykh)、antonio.cicchetti@mdu.se (Antonio Cicchetti)