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案例研究：设置定期报告和 PAR 分析的数据管道
Technovative Consulting 成功帮助这家位于浦那的 NBFC 设计并实施了全面的数据管道解决方案，用于定期报告和 PAR 分析。通过自动化数据工作流程、引入实时跟踪和提高报告准确性，NBFC 能够增强其风险管理、运营效率和决策能力。该解决方案为该公司提供了可扩展、高效的基础设施，不仅改善了其黄金贷款组合的管理，还使其随着业务的扩展而为未来增长做好准备。
AI驱动的UI：为数据管道自动化UI创建...
Sonika darshan摘要夫人摘要通过在用户界面（UI）设计中包括AI，建立管道的数据安排或生成洞察力的方式发生了巨大变化。从历史上看，需要大量时间，产品规范经验和实验来开发适当的UI，以实现数据简化应用程序的性质。UI自动化将机器学习，深度学习以及NLP以及自动生成，自动优化和自动refine a UI聪明地融合。通过了解用户交互并估算用户如何交互，AI还有助于减少构建用户界面所消耗的时间。这有助于更好地利用数据工程师分析师的时间和精力。他们不必花时间创建界面或设计一个界面；相反，他们可以分析并从转换的数据中获得更好的见解。此外，在AI的帮助下进行自我创建UI可改善可访问性和用户体验，因为它允许更改布局和其他元素以适合用户的偏好和要求。此外，在UI自动化中使用AI会产生数据可视化和解释的准确性和有效性。最新的高级AI系统能够分类，数据分析，数据挖掘，模式的识别以及易于理解的报告和仪表板的创建，而无需任何人类援助。这确保提供的见解是正确的格式，可用于查看，适合做出决策。1。简介1.1。本文还揭示了诸如AI辅助原型，实时UI自定义和智能用户交互建模等方法，这些方法解释了自动化如何更改用于数据处理应用程序的UI设计。我们通过对在UI设计中使用AI的实际情况及其为有关公司解决的问题进行的研究支持了这一论点。这些结论值得将来研究AI在创建有效UI方面的作用以增强产出的自动化，个性化和矩阵解释。关键字：人工智能，用户界面设计，数据管道，自动化，数据处理，AI驱动的UI，数据可视化。众所周知，对数据处理和可视化的需求不断增长，近年来，信息技术的使用导致信息生产大大增加。组织和部门（例如公司，研究组织和政府）在决策中利用结构化和非结构化数据，提高运营效率并确定趋势。[1-3]，但是在许多情况下，原始数据可能很难理解和分析；因此，需要使用强大的数据处理管道来帮助管理信息。处理这些数据系统的一些最关键的组件是将用户和这些复杂系统链接的UIS不同的UI，为数据导航提供了便捷和引人入胜的接口。如果系统或应用程序的流量，美学和导航很差，则数据流量有多好。很少可以是
了解预测处理管道中的机器学习模型
算法/应用绩效指标改进（％）随机梯度下降融合速度35小型批量处理训练效率48粒子群群优化参数搜索效率42遗传算法参数空间探索38自适应学习时间降低时间降低时间降低时间降低时间降低45适应性绩效绩效绩效绩效27型模型分析4型模型分析4应用风险评估47元学习方法验证效率51不确定性量化可靠性评估43
弹性增长管道
当前和未来的投资组合持有均面临风险。投资团队选择的投资组合证券的价值可能会因公司、市场、经济、政治、监管或其他新闻而上涨或下跌，有时甚至会高于市场或基准指数。投资组合的环境、社会和治理（“ESG”）考虑因素可能会限制可用的投资机会，因此，投资组合可能会放弃某些投资机会，并且表现不如不考虑 ESG 因素的投资组合。国际投资涉及特殊风险，包括货币波动、流动性较低、会计方法和经济政治制度不同以及交易成本较高。这些风险通常在新兴市场和欠发达市场（包括前沿市场）中更大。中小型公司的证券往往经营历史较短、波动性较大、流动性较差，在某些时期可能表现不如大公司的证券。成长型证券在特定时期内的表现可能不及其他资产类型。
NASA开放科学数据存储库（OSDR）启用具有灵感4和模型有机体数据，标准，管道和Visua的空间生物医学研究
开放的科学数据存储库（OSDR）使从实验和任务中访问与空间相关的数据，这些数据研究了陆地对太空飞行的生物学反应。
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
通过AI驱动的预测模型提高DEVOPS效率，以连续集成和部署管道
在DevOps实践的核心中是连续集成（CI）和连续部署（CD）管道，它们可以自动化软件交付的关键阶段。连续集成涉及将多个贡献者的代码更改合并为共享存储库，然后通过测试进行自动验证[3]。这确保了及早发现并解决集成问题，从而减少了开发周期后期昂贵的错误的可能性[4]。连续部署，另一方面，将测试代码发布到生产环境中，使组织能够快速可靠地向用户提供更新[5]。一起，这些实践构成了DevOps工作流的骨干，确保了无缝集成，一致的交付和高质量的软件[6]。
使用OpenVino在Lenovo Thinksystem上使用OpenVino的企业LLM应用程序SR650 V3加速了RAG管道，该应用程序具有第5代Intel Xeon可伸缩过程
Lenovo Thinksystem SR650 V3凭借Intel第五代处理器，为生成AI用例提供了高度性能且可扩展的解决方案，包括那些对成功用户体验的低延迟要求（例如实时聊天机器人）（目标延迟约为100ms）。它在单个2U服务器中提供了多个存储和网络选项，可适应各种业务需求，同时提供无缝的可扩展性以适应不断变化的需求。它支持DDR5-5600 mt/s的内存模块，以及一个或两个第五代英特尔Xeon处理器，该处理器融合了Intel Advanced Matrix扩展名（Intel AMX），以满足尖端AI工作负载的计算密集要求。此外，它包含三个驱动器区域，该区域可支撑高达20x 3.5英寸或40x 2.5英寸热交换驱动式托架，以高效且可扩展的存储空间。
智能 DevOps：利用人工智能彻底改变 CI/CD 管道和
软件开发中最明显的趋势给组织带来了巨大的压力，迫使他们快速生产出高质量的软件。由于 DevOps 高度重视自动化、协同和持续交付，因此可以将其视为当前软件开发方法的基础。尽管 CI/CD 管道变得更加复杂，并遇到了与之相关的实时决策，但您的工作仍然具有挑战性。本文旨在描述智能 DevOps，在 CI/CD 过程中应用人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 并改进软件交付生命周期。AI 可帮助 DevOps 团队避免重复任务，确定管道故障的原因，更好地控制资源使用情况，并提高管道效率。该研究讨论了 DevOps 流程的 AI 自动化的当前趋势以及采用前景和威胁，并提出了 DevOps 框架中的 AI。基于一组配对的低级案例和高级实验，本研究证明了智能 DevOps 在提高速度、提高稳定性和降低软件交付成本方面的有效性和能力。研究结果将为计划实施基于人工智能的增强/自动化 DevOps 实践的组织提供路线图，并为想要研究这一不断发展的领域未来发展的研究人员提供参考。
手册028：埋入地热的热分配管道
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