XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemOps
Peta Ops，联想内存计算板载处理：
在轨人工智能和机器学习将颠覆卫星服务和应用：地球观测运营商正在执行更多的机载处理，以实时提取有价值的见解用于灾害管理，而不是在地面上进行缓慢的基于云的后处理。智能电信转发器正在根据实时流量和链路需求自主重新配置和优化其频率计划，以最大限度地提高性能，而无需地面干预。
fortinet和linkeye wan aiops解决方案
版权所有©2024 Fortinet，Inc。保留所有权利。fortinet®，fortigate®，forticare®和fortiguard®以及某些其他商标是Fortinet，Inc。的注册商标，此处的其他Fortinet名称也可以注册和/或Fortinet的普通法商标。所有其他产品或公司名称可能是其各自所有者的商标。的性能和其他指标，实际绩效和其他结果可能会有所不同。网络变量，不同的网络环境和其他条件可能会影响性能结果。Nothing herein represents any binding commitment by Fortinet, and Fortinet disclaims all warranties, whether express or implied, except to the extent Fortinet enters a binding written contract, signed by Fortinet's General Counsel, with a purchaser that expressly warrants that the identified product will perform according to certain expressly-identified performance metrics and, in such event, only the specific performance metrics expressly identified in such binding written contract shall be binding on Fortinet。为了绝对清晰，任何此类保修都将仅限于与Fortinet内部实验室测试相同的理想条件下的性能。Fortinet完全根据明示或暗示的任何盟约，代表和保证。Fortinet保留更改，修改，转让或以其他方式修改本出版物的权利，恕不另行通知，最新版本的出版物应适用。
机器学习操作（MLOPS）
Fraunhofer智能分析和信息系统的智能系统有效！作为欧洲面向应用的最大研究组织的一部分，弗劳恩霍夫智能分析和信息系统IAIS位于Sankt Augustin/Bonn和德累斯顿的所在地是人工智能，德国和欧洲的机器学习和大数据领域的领先知识机构之一。大约有350名员工支持公司优化产品，服务和流程以及开发新的数字业务模型。Fraunhofer IAIS设计了我们的工作和生活环境的数字化转型：具有创新的AI应用程序，用于行业，健康和可持续性，并采用了未来面向的技术，例如大型AI语言模型或量子机器学习，并提供了用于培训和进一步培训的优惠，或者用于检查安全性和信任性AI应用程序。
devSecops连续授权实施指南
许多DOD组件确定获得操作授权（ATO）是开发和部署软件的最长步骤。迅速提供新功能需要一个授权流程，该过程可以使发展能力的持续更改保持步伐，以使发展能力（称为连续授权运行（CATO））。具有CATO的组织被允许连续评估和部署符合系统授权边界内使用风险公差的子系统。CATO通过表现出持续的评估，监视和风险管理，从控制评估点的方法转移到关注持续的风险确定和授权上。
AIOPS操作模型及其经济利益
数字转换正在推动从静态，专用的3层数据中心到Edge-Cloud，Hybrid-Cloud和Multi-Cloud数据中心的移动。企业越来越多地意识到采用云的好处 - 无论是敏捷性，按需自助服务还是所带来的规模和经济利益。但是，这种转换也在推动数据中心架构方式的根本变化。这种范式的变化给运营团队带来了巨大的压力。
HCLTech 混合金融运营 – 成熟度评估
组织成熟度特征：• 组织内的所有团队都理解并遵循能力• 正在解决困难的边缘案例• 在衡量成功方面设定了非常高的目标/KPI• 自动化是首选方法组织成熟度特征：• 缺乏报告和工具• 能力成熟的范围• 为衡量成功而设定的基本 KPI• 围绕能力定义基本流程和政策• 组织内所有主要团队并未遵循能力• 计划解决“唾手可得的成果”
机器学习操作（MLOPS）
机器学习操作（MLOPS）是一项关键学科，旨在简化和增强端到端机器学习（ML）生命周期，包括开发，部署，监视和维护。随着组织越来越多地采用机器学习模型来获得可行的见解并自动化决策 - MLOP对于确保ML工作流程中的效率，可伸缩性和可靠性是必不可少的。本摘要探讨了实施MLOP和提出克服这些障碍的策略所遇到的挑战。MLOPS中的挑战可以归类为技术，组织和文化方面。技术挑战包括模型版本，可重复性以及确保在不同环境中保持一致的性能。组织挑战涉及跨职能团队之间的合作，管理各种工具和框架，以及将ML工作流与现有软件开发过程集成在一起。文化挑战包括对变革，技能差距以及对利益相关者之间ML概念的共同理解的需求。为了解决这些挑战，提出了多方面的策略。实施强大的版本控制系统和容器化技术可以增强模型可重复性和部署一致性。可以通过建立专门的MLOP团队来培养跨职能协作，从而强调沟通和知识共享。教育和高技能计划可以弥合技能差距，同时促进一种持续学习和适应性的文化。将MLOP集成到现有的DEVOPS实践中可以简化工作流程并减轻组织孤岛。FURTHERMORE，采用自动化测试，连续集成以及特定于ML的连续部署实践可以增强ML系统的可靠性。开放源MLOPS工具和框架有助于标准化和互操作性，从而促进了整合到各种生态系统中。
利用AIOPS自动化的功能
对于处理没有固定范围的性能指标以及难以知道绩效指标何时进入不良状态的性能指标很有用。例如，今天的组织使用数百个应用程序，并且应用程序中的性能差异很大。离群值检测连续了解每个度量的正常行为，然后在公制不超出正常范围时创建事件。
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。
在生物技术行业中整合MLSecops 5.0
生物技术行业5.0正在通过整合机器学习（ML），物联网（IoT）和云计算等尖端技术的集成。，一个利用客户数据并可以改变生活的行业是各种攻击的目标。本章提供了机器学习安全操作（MLSecops）如何帮助保护生物技术行业5.0的观点。本章对生物技术行业5.0的威胁进行了分析，以及ML算法如何帮助保护行业最佳实践。本章探讨了生物技术行业5.0中MLSecops的范围，强调遵守当前的监管框架是多么重要。与生物技术行业5.0开发有关医疗保健，供应链管理，生物制造，制药部门等创新解决方案，本章还讨论了行业和企业应遵循的MLSecops最佳实践，同时也考虑了道德责任。总的来说，本章提供了有关如何将MLSecops整合到生物技术行业过程中的设计，部署和调节5.0的讨论。