CMMI(Capability Maturity Model Integration,能力成熟度模型集成)是一种评估和改进组织在软件开发和服务提供过程中能力水平的框架。CMMI 2.0版本是该模型的一个重要更新,旨在帮助组织提高其业务流程的有效性和效率,确保产品和服务的质量。CMMI 2.0中文版为中国的组织提供了方便理解和应用的本地化资源。 CMMI 2.0的核心在于它的模型结构,该模型包含了多个实践域,这些实践域涵盖了整个开发和服务生命周期的关键活动。例如,它增加了对安全、安保以及使能虚拟解决方案交付的关注,这些都是现代IT环境中至关重要的元素。此外,CMMI 2.0不再将供应商管理(SAM)视为核心实践域,而是将其整合到服务和供应商管理的基准评估视图中,强调了与供应商合作和选择的重要性。 在2.0版本中,CMMI模型的内容被拆分为“概述”、“实践域”和“附录”三个物理源文件,便于管理和分发,同时进行了内容和格式的微调,以提高可读性和实用性。这个版本还考虑了社区反馈,对2018年8月和2020年9月的建议进行了相应调整,如更新图形和添加新的视图内容。 CMMI 2.0的发布标志着模型的重大改进,特别是引入了服务和供应商管理视图,这反映了现代企业中服务导向和外包趋势的增加。这些视图帮助组织更好地理解和管理与服务交付相关的风险和质量,同时增强了对供应商的选择和管理能力。 使用CMMI模型的主要好处在于它能够帮助组织提升绩效,通过实施标准化的流程,提高生产力,减少错误和浪费。CMMI的目标不仅是提供一个评估标准,更是为了推动持续改进,确保组织能够适应不断变化的业务环境和客户需求。通过遵循CMMI模型的指导,组织可以建立一套完善的管理体系,增强客户满意度,降低项目风险,提高员工技能,最终实现业务目标的高效达成。 CMMI 2.0模型的使用者应当注意,该模型的使用受到ISACA(信息系统审计与控制协会)的版权保护,未经许可,不得复制、销售或用于商业目的。用户必须遵守使用条款,如果因不当使用CMMI内容导致ISACA遭受任何损失,用户应承担相应的法律责任。 CMMI 2.0中文版为中国的组织提供了一套全面的框架,以改进其业务流程,提升服务质量,同时适应了信息化时代的安全和虚拟化需求。通过理解和实施CMMI模型,组织能够实现可持续的业务成熟度和竞争力的提升。
2024-09-29 16:11:01 52.48MB cmmi
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SpeedTree_Model Library_v5.1
2024-08-09 11:36:46 59MB SpeedTree Model
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MATLAB用拟合出的代码绘图任务参数化的高斯混合模型 任务参数化的高斯混合模型(TPGMM)和回归算法的Python实现,其中示例和数据均为txt格式。 TPGMM是高斯混合模型算法,可在参考帧的位置和方向上进行参数化。 它根据参数(框架的位置和方向)调整回归轨迹。 笛卡尔空间中的任何对象或点都可以作为参考框架。 当前方法使用k均值聚类来初始化高斯参数,并使用迭代期望最大化(EM)算法使它们更接近于事实。 拟合TPGMM之后,将模型与新的框架参数一起应用于高斯回归,以通过时间输入来检索输出特征。 请观看TPGMM和GMR在训练/生成NAO机器人右臂轨迹方面的演示视频。 演示视频 相关论文: Alizadeh,T.,& Saduanov,B. (2017年11月)。 通过在公共环境中演示多个任务来进行机器人编程。 2017年IEEE国际会议(pp.608-613)中的《智能系统的多传感器融合和集成》(MFI)。 IEEE。 Sylvain Calinon教授从研究出版物和MATLAB实现中引用了所有数学,概念和数据: Calinon,S.(2016)任务参数化运动学习和检索智能服务机器
2024-08-07 09:27:31 35.59MB 系统开源
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FBX、OBJ、GLTF2、STL、PLY、3MF和ZIP文件支持 跨平台:Windows、Mac、Linux、UWP、Android、WebGL、iOS 从文件系统、Web 或任何自定义源导入模型
2024-08-06 21:03:00 17.04MB unity3d
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Cellular automata Model: an Adaptive Approach to Determining the Flow of Tollbooths,刘权兴,,Toll plaza is designed for collecting tolls in heavily travelled highways; it is however unpopular since the motorist is hardly happy when has to wait in a long line for paying
2024-07-17 09:24:58 634KB 首发论文
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最新的热门生成模型——扩散模型,大多被应用于处理图片数据。这里给出处理表格数据的项目案例。
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*Model Kit supports ADS2019, ADS2020, and ADS2021, ADS2022 包含: -CGHV40100F -CGHV40180FP -CGHV40200PP -CGHV40320D -CGHV50200F -CGHV59070F -CGHV59350F -CGHV96050F -CGHV96100F -CGH09120F -CGH21240F -CGH25120F -CGH27015F -CGH27030F -CGH27030S -CGH27060F -CGH31240F -CGH35015F -CGH35030F -CGH35060F -CGH35240F -CGH40006S -CGH40006P -CGH40010F -CGH40025F -CGH40035F -CGH40045F -CGH40090PP -CGH40120FP -CGH40180PP -CGH55015F -CGH55030F -CGH60008D -CGH60015D -CGH60030D -CGH60060D -CGH60120D -CG2H80015D 等等
2024-06-06 16:06:34 95.47MB
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面部表情识别模型权重 https://github.com/Whiffe/PyTorch-Facial-Expression-Recognition
2024-06-05 09:35:23 8.76MB pytorch pytorch
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学习SCSI的资料:SCSI Architecture Model - 5 (SAM-5) & SAS Protocol Layer - 5 (SPL-5)
2024-06-03 11:50:46 6.05MB SCSI
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一类肿瘤趋化模型解的整体存在性和渐近行为的研究,高烨,穆春来,本文研究一个关于肿瘤浸润趋化模型的问题egin{eqnarray*}left{egin{array}{llll}u_t= ablacdot(D(u) abla u)-chi ablacdot(u abla v),quad &xin Omega, t>0,\v_t=Delt
2024-05-24 09:30:40 163KB 首发论文
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