XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System软件工程
CSE 3224 信息系统设计和软件工程实验室
使用已经提供的封面 报告或演示幻灯片不应有冗余信息 对于数据分析流程图，使用智能艺术和图表 报告格式应保持 Cambria 字体，12pt 字号 pt。1.0 行距 演示文稿应在每张幻灯片（封面幻灯片除外）的页脚中包含演示日期 [左侧]、幻灯片编号 [右侧] 和演示组名称 [中间] 任何图表都应适当标记 如有必要，使用附录
软件工程 - 自主代理系统
3。职责3.1。设计，开发和实施为自治代理系统的代码，重点是但不限于专注于行为模型，因果模型，世界模型，优先级机制，奖励机制，社交交流机制和输入输出输出界面。3.2。使用内部和外部系统和基准评估和评估自主剂系统的性能。3.3。设计，开发和实施用于评估自主代理3.4的性能的系统。设计，开发和实施API功能和体系结构功能。3.5。编写代码以支持测试，分析，验证和验证代码库，包容性自主代理系统，性能评估系统，API系统和其他系统。3.6。考虑可扩展性，算法设计，基础架构以及云提供商系统和服务的整体系统设计，编排和部署。
CS 690 软件工程
课程学术道德和剽窃政策 完成本课程的作业是为了学习如何编程，并且需要练习才能提高。课程涵盖了完成解决方案所需的所有资源，并且作业会帮助您建立理解。当您使用在线解决方案、AI 助手或其他人为您完成工作时，您是在损害自己的利益，而不是真正学习材料。使用这些资源被视为学术不诚实和剽窃。对于本课程，禁止使用在线解决方案和 ChatGPT 等 AI 助手。使用此类资源违反课程学术道德政策，可能会导致课程不及格。
BS软件工程
1另外4个单位的CPE/CSC技术选修课可以代替CSC/CPE 123，尽管强烈鼓励新学生参加CSC/CPE123。2在选择技术选修课之前，建议与顾问进行咨询；请记住，您的选择可能会影响追求后掌龙的研究和/或目标。 3如果不服用CSC/CPE 123，则需要另外4个CPE/CSC技术选修课。 4在专业或支持中需要；还满足一般教育（GE）的要求。 5如果使用通识教育（GE）课程来满足主要或支持要求，则可能需要其他免费选修单位来完成学位所需的总单位。2在选择技术选修课之前，建议与顾问进行咨询；请记住，您的选择可能会影响追求后掌龙的研究和/或目标。3如果不服用CSC/CPE 123，则需要另外4个CPE/CSC技术选修课。4在专业或支持中需要；还满足一般教育（GE）的要求。5如果使用通识教育（GE）课程来满足主要或支持要求，则可能需要其他免费选修单位来完成学位所需的总单位。
模块指南汽车软件工程
- Introduction: applications, computational models for vision, perception and prior knowledge, levels of vision, how humans see - Pixels and filters: digital cameras, image representations, noise, filters, edge detection - Regions of images and segmentation: segmentation, perceptual grouping, Gestalt theory, segmentation approaches, image compression - Feature detection: RANSAC, Hough transform, Harris corner detector - Object recognition: challenges, template matching, histograms, machine learning - Convolutional neural networks: neural networks, loss functions and optimization, backpropagation, convolutions and pooling, hyperparameters, AutoML, efficient training, selected architectures - Image sequence processing: motion, tracking image sequences, Kalman filter, correspondence problem, optical flow
生成的AI和经验软件工程
摘要 - 软件工程中广泛采用的生成AI标志着范式的转变，提供了新的企业来设计和使用软件工程工具，同时又影响了开发人员及其创建的文物。已建立了软件工程中的传统经验方法，包括定量，定性和混合方法方法。但是，这种范式转移引入了新颖的数据类型，并重新填充了软件工程过程中的许多概念。开发人员，用户，代理商和研究人员的作用越来越重叠，模糊了这些社会和技术参与者之间的区别。本文研究了如何将AI集成到软件启动挑战传统研究范例中。它重点介绍了我们研究的研究现象，我们采用的方法和理论，我们分析的数据以及对在这种新背景下出现的有效性的威胁。通过此探索，我们的目标是了解AI采用如何破坏已建立的软件开发实践，从而为经验软件工程研究创造新的机会。索引项 - 软件工程，生成AI，经验方法。
软件工程师实习生 - 麻烦aluaa
教育南达科他州立大学，布鲁金斯SD计算机科学科学学士学位预期毕业：2026年5月：数据结构，数据库管理系统，面向对象的编程，软件工程，软件工程，软件项目管理计算机架构，操作系统，操作系统，离散数学技能编程和抄写： Scripting AI & Machine Learning: TensorFlow (Basics), Scikit-learn (Basics), Stable Diffusion, Ollama, Google AI Studio, OpenCV, Pandas, NumPy Software & Development Tools: Visual Studio, VS Code, Linux, Docker, Git, GitHub, Jupiter Notebooks, PowerShell, Quartus Prime, PgAdmin Web & Application Development: .NET, Django, RESTful APIs, UI/UX Design, Figma, Cloudflare, HTML, CSS, Chrome DevTools Databases & Data Management: PostgreSQL, MySQL, MongoDB, Data Analytics, Data Visualization Additional Skills: Agile/Scrum, Cybersecurity Basics, Microsoft Office, Slack, Teams, Customer Service PROJECTS Diabetes Prediction System [ GitHub Repository ] January 2025教育南达科他州立大学，布鲁金斯SD计算机科学科学学士学位预期毕业：2026年5月：数据结构，数据库管理系统，面向对象的编程，软件工程，软件工程，软件项目管理计算机架构，操作系统，操作系统，离散数学技能编程和抄写： Scripting AI & Machine Learning: TensorFlow (Basics), Scikit-learn (Basics), Stable Diffusion, Ollama, Google AI Studio, OpenCV, Pandas, NumPy Software & Development Tools: Visual Studio, VS Code, Linux, Docker, Git, GitHub, Jupiter Notebooks, PowerShell, Quartus Prime, PgAdmin Web & Application Development: .NET, Django, RESTful APIs, UI/UX Design, Figma, Cloudflare, HTML, CSS, Chrome DevTools Databases & Data Management: PostgreSQL, MySQL, MongoDB, Data Analytics, Data Visualization Additional Skills: Agile/Scrum, Cybersecurity Basics, Microsoft Office, Slack, Teams, Customer Service PROJECTS Diabetes Prediction System [ GitHub Repository ] January 2025