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对需求假设的探索...
图 1.1 – 导致 Standish Group 项目面临挑战的因素 ...................................... 2 图 1.2 – 假设作为沟通的一个要素 .............................................................. 7 图 1.3 – 影响需求工程的要素 .............................................................. 12 图 1.4 – 需求工程中的假设管理 .............................................................. 14 图 2.1 – FLEA 中使用的构造 ............................................................................. 24 图 3.1 – 工作流模型 ............................................................................................. 31 图 3.2 – 软件开发中的有效和无效假设 ............................................................. 35 图 3.3 – 基于假设的规划：假设分类树 ............................................................. 40 图 3.4 – 假设的分类 ............................................................................................. 43 图 3.5 – 需求中假设分类的框架 ............................................................. 48 图 3.6 – 需求工程中的假设分类 ............................................................. 49 图 4.1 – 软件工程中的研究方法 .............................................................. 57 图 4.2 – 设计实验的工作流模型 .............................................................. 60 图 4.3 – 矿井排水控制系统的示意图 ...................................................... 63 图 4.4 – 简单用例图的示例 .............................................................. 65 图 4.5 – 对学生项目的观察 ......................................................................
探索策略 - Dafedil
Gerry Johnson，文学学士、哲学博士，兰卡斯特大学管理学院战略管理名誉教授，英国高级管理研究学院 (AIM) 高级研究员。他还曾在斯特拉斯克莱德商学院、克兰菲尔德管理学院、曼彻斯特商学院和阿斯顿大学任教。他是多部书籍的作者，其研究成果发表在世界上许多最重要的管理研究期刊上。他还担任《管理学院期刊》、《战略管理期刊》和《管理研究期刊》的编辑委员会成员。他是咨询合伙企业 Strategy Explorers（请访问 www.strategyexplorers.com）的合伙人，在那里他与高级管理团队合作解决战略制定和战略变革问题。
探索生物信息学前沿
摘要 在快速发展的生物技术领域，生物信息学成为无声的英雄，弥合了生物科学与尖端计算之间的鸿沟。本章题为“未来生物技术的计算洞察：探索生物信息学前沿”，带领我们踏上一段引人入胜的旅程，了解生物信息学在塑造生物技术的现状和定义生物技术的未来方面发挥的关键作用。生物信息学的核心是一门融合生物学、计算机科学和数学的多学科领域。它使我们能够理解大量生物数据，超越传统界限，影响医疗保健、农业、工业等。我们的探索始于生物信息学对数据集成和管理的深远影响，其中数据库、数据标准和创新算法将原始数据转化为知识。然后，我们穿越基因组学、蛋白质组学和结构生物学领域，见证人类基因组的解码和精准药物的设计，开启个性化医疗的新时代。旅程继续进入神秘莫测的宏基因组学和微生物组分析领域，生物信息学揭示了微生物群落错综复杂的生态系统，对生物修复、制药和农业具有重要意义。系统生物学和建模是下一站，生物信息学构建数学模型来模拟复杂的生物系统，优化生物过程和工程生物。
农业技术探索报告
第二个农业生态目标是支持土壤和植物健康。土壤健康是农业生产力（即植物健康）、生态系统功能和人类健康不可或缺的一部分；然而，由于耕作和使用农药等做法，土壤健康正在下降。技术可以通过监测和数据收集、提供替代品和添加剂以及改进选择性状来改善土壤和植物健康。生物和遗传技术的最新进展支持对人类和环境更安全的产品。生物制剂具有减少化肥使用和碳封存的潜力，这两者都有助于缓解气候变化。例如，美国的一位玉米种植户在生物制剂的帮助下将氮的使用量减少了三分之一以上（Farm Journal Editors，2019 年）。虽然这是一个有希望的例子，但生物效力是可变且不确定的。需要更多的研究和监管支持来证明生物制剂的可扩展和可重复的益处。