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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]。
太平洋西北国家实验室，有关VSP增强的建议，以连续收集的调查数据完成31310021F0022的任务1A和31310023F0040
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科学家建立大脑启发网络模型以连接人工智能和神经科学
他们的实验验证了内部复杂性模型在处理复杂任务的有效性和可靠性，为将神经科学的动态特性融入人工智能提供了新的方法和理论支持，也为优化和提升人工智能模型的实用性能提供了可行的解决方案。
大脑中的信息是以连续的形式呈现的还是...
摘要 — 大脑中信息表示是连续的还是离散的是一个尚未解决的基本问题。从历史上看，大多数分析都假设连续表示，而不考虑离散的替代方案。我们的工作探索了这两种表示的合理性，从通信系统工程的角度回答了这个问题。利用香农的通信理论，我们假设大脑中的信息以离散形式表示。我们使用两种方法来解决这个假设。首先，我们确定大脑的基本通信要求。其次，我们估计连续信息表示的符号错误概率和信道容量。我们的工作得出结论，信息不能使用连续表示在大脑中可靠地传达和表示——它必须采用离散形式。这是与传统和当前观点的主要区别。我们将这个离散结果应用于 4 个主要的神经编码假设，并说明了离散 ISI 神经编码在分析电生理实验数据中的应用。我们进一步假设并说明了韦伯定律和离散神经编码之间合理的直接联系。最后，我们概述了关于离散神经编码的一些关键研究问题。