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可信 DataOps 与 MLOps 综述论文被 IEEE ITS&L 录用

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一篇面向智能交通与物流（ITS&L）领域的可信 DataOps 与 MLOps 综述论文被 IEEE ITS&L 录用。该论文系统梳理了该领域的关键组件、工具与实践案例，强调其对提升运输物流服务效率、可靠性与决策精度的重要性，并讨论 AI 可信性方法与现存挑战。目前仅有一篇一手报道披露该录用信息。

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LatestOct 2
论文已被 IEEE ITS&L 录用，具体录用时间与会议日期尚未披露。

Timeline

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Oct 2, 2026
  1. arXiv · Software Engineering
    ITS&L 领域可信 DataOps 与 MLOps 综述

    论文系统梳理智能交通与物流（ITS&L）领域可信 DataOps 与 MLOps 的关键组件、工具与实践案例，强调其对提升运输物流服务效率、可靠性与决策精度的重要性，并讨论 AI 可信性方法与现存挑战。

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