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审查CI/CD管道的AI驱动监控和诊断症的进展，Teemu Myllynen 1*，Eunice Kamau 2，Sikirat Damilola Mustapha 3，G
抽象的连续集成和连续部署（CI/CD）管道是现代软件开发的关键组成部分，可以快速地提供可靠的应用程序。但是，确保CI/CD管道的无缝操作仍然是一个挑战，因为管理代码更改，依赖关系和不同测试环境的复杂性。人工智能（AI）的最新进步已引入了CI/CD工作流程中监测和诊断的创新方法，从而显着提高了它们的效率，可靠性和弹性。本评论探讨了监测和诊断CI/CD管道中使用的最先进的AI驱动技术。AI方法（例如机器学习（ML）算法，异常检测系统和预测分析）正在通过识别潜在瓶颈，预测建筑故障并优化资源分配来改变管道管理。关键开发包括AI驱动的日志分析，该分析可自动检测错误模式和根本原因识别，并适应性地管理管道配置以最大程度地减少故障率。本文还研究了自然语言处理（NLP）在分析开发人员反馈和改善团队之间的沟通中的作用。AI驱动的可观察性平台，该平台将来自多个管道阶段的数据集成以提供实时见解，以增强决策和减少停机时间的能力。挑战，例如将AI系统集成到现有的CI/CD框架中，处理大量数据，并确保在AI驱动的诊断中解释能力，以及建议的解决方案。领先技术公司的案例研究说明了AI对CI/CD管道性能的影响，展示了建筑成功率，部署速度和整体运营效率的可测量提高。本评论结束了结论，以识别新兴趋势，例如使用联合学习用于隐私诊断，以及用于自动代码修复的生成AI模型的集成。DOI: https://doi.org/10.54660/.IJMRGE.2024.5.1.1119-1130 Keywords: AI-Powered Monitoring, CI/CD Pipelines, Artificial Intelligence, Machine Learning, Anomaly Detection, Predictive Analytics, AI-Driven Diagnostics, NLP in CI/CD, Reinforcement Learning, Software Development Automation
参考文献：Kraft Florian、Rodriguez-Aliaga Piere、袁伟民、Franken Lena、Zajt Kamil、Hasan Dimah、Lee Ting-Ting、Flex Elisabetta、Hentschel Andrea
标题：大脑的畸形和通过伴侣的伴侣功能受损1†，Piere Rodriguez-Aliaga 2†，Weimin Yuan 3†，Lena Franken 1，Kamil Zajt 4，Dimah Hasan 5，Dimah Hasan 5，Ting-Tang 2，Ting-Tang 2，Elisabeth andReas andReas andReas，Andres and and s. Ula Knopp 1，Eva Lausberg 1，Jeremias Krause 1，Zhang 4，Pamela Trapane 10，Riley Carroll 10，Martin McClatchey 11，Lisa Fry 13，Andrew E. 14，Katherine A Blood 16，Jean-Madeleine De Sainte Agathe 17，Charles Pergan 18 9，Gorančuturilo20，Borut Peterlin 19，Karin Diderich 21，Haley Streff 22，Laurie Robak 22，Laurie Robak 22，Renske Oegema Oegema Oegema 23，Ellen Van Binsbergen 23，Ellen van Binsbergen 23，John Herriges 24，Carol j. Saund，239 ，HannsLochmüller31，Stefanie Meyer 31，Alberto Aleman 31，Kiran Polavarapu 31,32，Gael Nicolas 33,34，Alice Goldenberg 33，Lucie Guyant 33，Kathleen Pope 35 Decondt 41，Wim Van Paesschen 42,43，Claudine Rieubland 44，Claudia Poloni 44，Guipponi 44，Marine Meussen，47和J. Jansen 48，Jessica Rosenblum 47，Tobias B.瓦格纳（Wagner）51，马丁·威斯曼（Martin Wismann），埃格·托马斯（Egger Thomas），51马蒂亚斯·贝格曼（Matthias Begemann）1，安德烈亚斯·罗斯（Andreas Roos）31,52,53，马丁·哈斯勒（MartinHäusler）29,38，蒂姆·安格勒（Tim Schedl）54，马可·塔塔格利亚（Marco Tartaglia），马尔科·塔塔格利亚（Marco Tartaglia）14，朱利安娜·布雷默（Juliane Bremer），朱利安·布雷默（Juliane Bremer）4，史蒂芬·帕克3 *
将生命周期评估整合到供应链优化
抑制性抗逆转录病毒治疗（ART）导致撒哈拉以南非洲（SSA）患者的生存率延长，导致不可传染的疾病（NCD）的发生率增加，例如糖尿病（糖尿病）（DM）。但是，在这种情况下，缺乏有关DM对PWH中与HIV相关结果的影响的数据。这项研究旨在比较PWH与DM之间的HIV临床结果（病毒负荷抑制，保留，住院，结核病和死亡率），在乌干达坎帕拉的两个大型HIV诊所中，DM和那些没有DM。我们使用PWH的辅助数据与DM和PWH进行了匹配的回顾性队列研究，从2020年1月至2022年6月。我们使用描述性统计数据比较基线特征和卡方检验，以比较HIV/DM和HIV/NO DM组之间的结果。由243个PWH诊断为DM与1221 PWH匹配的243 PWH的队列，无DM。我们分析了1,469名参与者记录：Mulago ISS诊所的1,009（68.7％），来自Kise-Nyi HC IV的460（31.3％）。大多数研究参与者（63.6％）是女性，平均年龄为43岁（标准偏差[SD] 11）和38岁（SD 10），分别为DM和没有DM的人。pWH的DM的住院几率明显更高（调整后的比值比[AOR] 4.94; 95％CI：1.93–12.66; P = 0.001），并且在护理中保留的可能性较小（AOR 0.12，95％CI：0.07-0.20 P = <0.001）。使用DM和没有DM的PWH和PWH之间的病毒载量减少，结核病诊断和死亡率没有差异。这些发现强调了对综合管理方法的需求，这些方法既解决艾滋病毒和DM，又可以改善该人群的健康成果。未来的研究还可以探索PWH和DM之间住院和不保留的原因。
pensieve：安全评估的微构造建模
摘要搜索中准双β衰减（0νββ）的下一代搜索有望回答有关中微子性质和Uni-Verse Matter-Antimters不对称性的来源的深刻问题。他们将每年寻找每吨仪器同位素的事件率少于一个事件。要求发现模拟0νββ的探测器事件的发现，准确和有效的模拟至关重要。传统的蒙特卡洛（MC）模拟可以通过基于机器学习的生成模型来兼顾。这项工作描述了我们为像Kamland这样的单片液体闪烁体检测器设计的生成模型的性能，以生成没有预先固定物理模型的精确模拟数据。我们介绍了他们当前恢复低级特征并执行插值的能力。将来，这些生成模型的结果可用于通过提供高质量的丰富生成数据来改善事件分类和背景拒绝。
报道称，加沙卡迈勒阿德万医院院长阿布萨菲亚被关押在以色列军事基地
“在加沙北部持续混乱的背景下，世卫组织及其合作伙伴今天向印尼医院运送了基本的医疗和卫生用品、食物和水，并将 10 名危重患者转移到希法医院，”他说。“我们敦促以色列确保他们的医疗保健需求和权利得到维护。”他说，七名患者以及 15 名护理人员和卫生工作者仍留在“严重受损”的印尼医院。
引用：Amanda Nasrallah，Jenan Ershaid，Ramez Kamar，Ahmad Badarneh，Karam Abu Soud。最初的自由基膀胱切除术与BCG的高风险
引用：Amanda Nasrallah，Jenan Ershaid，Ramez Kamar，Ahmad Badarneh，Karam Abu Soud。最初的自由基膀胱切除术与BCG的患者，患有尿膀胱癌复发的高风险。医学和健康杂志
（b）：Hiba Mazen Kamel Al Hassan（2025）。优化可持续建筑：用于环保建筑设计的机器学习方法。民用英语
摘要根据本文，混合机器学习框架结合了许多技术，这些技术为可能的设计提供了详细的详细方法。这种方法旨在找到解决现代建筑中核对成本效益，环境影响和用户舒适性问题的解决方案。机器学习（ML）用于制作与特定限制（例如财务限制，位置环境和能源目的）相符的广泛建筑设计。mL用于估计设计的效率并重复改进。通过预测分析和风险评估，它可以期望能量用途，用户舒适和环境影响。模式和链接被确认以提高建筑计划和运营的有效性。深度学习模型可用于材料选择，并通过机器学习来评估材料特征和环境影响。最好的材料合并是根据效率规范和可持续性目的使用的。拟议的基于ML的方法具有多种优势，例如更快的设计技术，更精细的室内环境质量和改善的能源使用情况，这都是经济的解决方案。，我们可能会使用建议的建筑，进入了强大而可持续建筑的新时代。推荐的框架显示了通过机器学习改善建筑设计方法的能力，同时遵守可持续性目标。
利用油棕树干废料和山羊粪便
联系方式：nina@poltek-kampar.ac.id * 摘要。油棕的寿命为 25-30 年，因此在该期限结束时，油棕树干将恢复生机。在恢复活动中，产生的废物约为 220 立方米/公顷。由于产生了大量的棕榈油茎废物，因此可以将其用作制造堆肥肥料的原料。利用棕榈油茎废物制造堆肥肥料的过程适用于一般制造堆肥肥料的过程。在本研究中，还使用山羊粪便和米糠等其他材料制作了棕榈茎堆肥。测试的参数包括 C/N 比、C-有机物、NPK 和含水量，测试时间为 40 天。在变体 4 中发现了最佳测试结果，其值为 C/N 比：19.5、C-有机物：45.5%、NPK 5.45% 和含水量 23%。已进行的测试结果进行了比较，对C/N比、C-有机物、NPK和水分含量有显着影响。关键词：棕榈油树干、山羊粪便、堆肥、营养素。抽象。 Kelapa sawit memiliki masa umur mencapai 25 -30 tahun、sehinga pada masa akhir periode、batang sawit akan dilakukan peremajaan。 Dalam kegiatan peremajaanlimbah yang dihasilkan sekitar 220 m 3 /ha。请注意不要将其损坏。散文是关于散文的，它是关于散文的。请注意，本产品不适合任何人使用。参数 yang diuji meliputi Rasio C/N、C-Organik、NPK、dan kadar air yang diuji selama 40 hari。 Hasil uji yang terbaik terdapat pada variasi 4 dengan nilai Rasio C/N：19,5，C-Organik：45,5%，NPK5,45%，和 Kadar Air 23%。 Hasil uji yang telah dilakukan memiliki perbandingan yang berpengarh nyata pada Rasio C/N, C-Organik, NPK dan Kadar Air. Kata Kunci：Batang Sawit、Kotoran Kambing、Pupuk Kompos、Unsur hara。
引文 (APA) Asaro, S., Atmaca, D., van Kampen, E., & Vos, R. (2025). 基于离线操控质量模拟的飞机控制面分配
飞翼飞机的商业应用（如本文讨论的 Flying-V）有助于减少航空业产生的碳和氮排放。然而，由于没有尾翼，所有飞翼飞机的可控性都降低了。因此，机翼上控制面的位置和尺寸是一个不小的问题。本文重点介绍如何使用基于认证要求的离线操控质量模拟来解决此问题。在不同的飞行条件下，飞机必须能够执行认证机构定义的一组特定的机动。首先，离线模拟计算执行每个机动所需的升降舵、副翼和方向舵的最小控制权限。然后，根据所有机动的全局最小值，确定控制面的尺寸并沿机翼放置。所采用的气动模型结合使用了雷诺平均纳维-斯托克斯 (RANS) 和涡格法 (VLM) 模拟。使用VLM和用RANS模拟校准的VLM对控制面的控制权限进行评估，发现两者之间存在显著差异。
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