摘要 敏捷开发因其灵活性和对不断变化的需求的适应性而成为数字化转型中的一种重要方法。本综述探讨了敏捷开发在数字化转型背景下的理论基础和实际应用。敏捷开发的理论基础源自优先考虑客户协作、自适应规划和持续改进的迭代和增量方法。《敏捷宣言》中概述的敏捷原则强调个人和交互而非流程和工具、工作软件而非详尽的文档、客户协作而非合同谈判、响应变化而非遵循计划。这些原则得到各种敏捷框架和方法的支持,例如 Scrum、看板和极限编程 (XP),它们为在数字化转型中实施敏捷开发提供了具体的实践和指南。敏捷开发在数字化转型中的实际应用多种多样且影响深远。
Adaptigent 使组织能够释放其核心系统的潜力,从而实现企业级创新。该公司的产品以 Adaptive Integration Fabric 为主导,通过创建动态的无代码层帮助 IT 组织提供实时、业务就绪的结果,该层允许现代应用程序访问遗留系统中的全部数据宝库。它以 35 年以上的数字转型专业知识为基础,受到许多全球最大公司的信任,包括瑞士信贷、安盛、洛克希德马丁和卡特彼勒,以加速他们的 IT 现代化工作。
Adaptigent 使组织能够释放其核心系统的潜力,从而实现企业级创新。该公司的产品以 Adaptive Integration Fabric 为主导,通过创建动态、无代码层帮助 IT 组织提供实时、业务就绪的结果,该层允许现代应用程序访问遗留系统中的全部数据宝库。凭借 35 年以上的数字化转型专业知识,它受到许多全球最大公司的信赖——瑞士信贷、AXA、洛克希德马丁和卡特彼勒——以加速他们的 IT 现代化工作。
本文提出了一种低功耗神经形态处理器——文曲星 22A,它将通用 CPU 功能与 SNN 相结合,利用 RISC-V SNN 扩展指令对其进行高效计算。文曲星 22A 的主要思想是将 SNN 计算单元集成到通用 CPU 的流水线中,利用定制的 RISC-V SNN 指令 1.0(RV-SNN 1.0)、精简泄漏积分和发射 (LIF) 模型和二元随机脉冲时序相关塑性 (STDP) 实现低功耗计算。文曲星 22A 的源代码已在 Gitee 1 和 GitHub 1 上在线发布。我们将文曲星 22A 应用于 MNIST 数据集的识别,以与其他 SNN 系统进行比较。实验结果表明,文曲星22A相比加速器解决方案ODIN能耗降低了5.13倍,3位ODIN在线学习的分类准确率约为85.00%,1位文曲星22A的分类准确率约为91.91%。