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World File Search System软件工程
通过AI和机器学习创建更快乐，更有生产力的软件工程团队
抽象软件工程是一种高度协作且具有社会互动的活动。在Covid-19期间，软件团队必定以分布式的方式工作，并且就业条件的过夜迅速变化对开发人员的生产力和福祉产生了显着负面影响。流行后，大多数团队尚未回到大流行前的工作方式，而是宁愿使用更多的虚拟工具而不是彼此见面。个人在远程工作时的福祉受到情感稳定的影响。员工之间的情绪稳定性低可能会恶化身体，社会和心理压力。许多软件公司已经认识到个人福祉对组织成功的重要性。尽管其与员工生产力和绩效的重要性和关系非常重要，但其在混合团队协作中的准确身份仍然具有挑战性。在这项研究中，我们的目标是使用人工智能（AI）和机器学习（ML）工具来研究和分析混合敏捷软件开发团队的福祉。我们将专注于检查他们的口头交流（语音），非语言提示（情感，头部运动和凝视模式）和文字交流。该分析将以Perma+4框架为指导，该框架包括积极的情绪，参与，关系，意义，成就，身体健康，心态，环境和经济安全。目标是通过连续的反馈机制将研究结果纳入团队，以提高团队的幸福和生产力。
人工智能在软件工程中的未来发展方向
人工智能在软件工程中的未来发展方向 Narasimha Murthy MR 助理教授，VVIET 迈索尔 570028 印度 摘要：本研究论文探讨了人工智能（AI）的快速发展格局及其对软件工程领域的深远影响。随着技术的不断进步，人工智能正在成为软件开发流程中不可或缺的一部分，彻底改变了软件的设计、测试和维护方式。本文深入探讨了人工智能在软件工程中的现状，并探讨了其未来的发展方向，讨论了未来的潜在优势、挑战和机遇。 关键词：人工智能 AI、软件工程、革命性、未来方向、挑战 1.简介 随着人工智能的融入，软件工程正经历变革阶段。机器学习和自然语言处理等人工智能技术越来越多地被应用于增强软件开发的各个方面，从需求分析到部署和维护。本文旨在分析人工智能在软件工程中的当前应用并预测其未来发展方向。 2. 人工智能在软件工程中的当前应用 a) 自动代码生成：人工智能算法可以生成代码片段甚至整个函数，从而减轻开发人员的负担并加快开发过程。 b) 错误检测和解决：人工智能工具可以分析代码以检测错误和漏洞，提供主动解决方案并提高软件可靠性。 c) 需求分析和自然语言处理：人工智能支持复杂的自然语言处理，有助于提取需求并促进利益相关者和开发人员之间的更好沟通。 d) 自动化测试：人工智能驱动的测试工具通过自动化测试用例生成、执行和结果分析来提高软件测试的效率。 3. 人工智能在软件工程中的未来范围
用于软件工程的生成人工智能
背景 生成式人工智能 (GenAI) 工具在软件开发中越来越普遍，为各种管理和技术项目活动提供帮助。这些工具的著名示例包括 OpenAI 的 ChatGPT、GitHub Copilot 和 Amazon CodeWhisperer。目标。尽管许多最近的出版物已经探索和评估了 GenAI 的应用，但对当前的发展、应用、局限性和开放挑战的全面了解对许多人来说仍然不清楚。特别是，我们没有 GenAI 技术在实际软件工程使用场景中的现状的整体情况。方法。我们进行了为期五个月的文献综述和焦点小组讨论，以制定有关软件工程 GenAI 的研究议程。结果。我们在软件工程的 11 个领域确定了 78 个开放研究问题 (RQ)。我们的结果表明，有可能探索在部分自动化中采用 GenAI 并支持所有决策
CS59200 人工智能辅助软件工程
- 工作动机。如果论文介绍了一种新工具，目标用户是谁？他们真的需要这样的工具吗？这个工具解决了这些用户的哪些痛点？如果论文介绍了一项实证研究，这项研究旨在回答哪些研究问题？这些研究有多重要？谁会关心这些发现，他们为什么要关心？ - 工作的新颖性和重要性。这里有什么新东西？这篇论文的主要贡献是什么？你觉得最有趣的是什么？ - 局限性、缺陷和盲点。对目标用户或方法是否有任何不切实际或错误的假设？工具设计、技术方法或研究设计中是否存在缺陷或错误？ - 未来的工作。你将如何改进这项工作？这篇论文是否激发了你自己研究的任何新想法？你应该期望在课程中发表两篇研究论文。讲师将要求学生在第二周结束前报名提交论文。讲师将在课程中展示其余未被选中的论文。每篇论文的演讲时间不应超过 40 分钟，这样我们才能有足够的时间进行讨论。演讲应侧重于阐述论文的动机、相关工作、工具/研究设计、研究问题、发现、局限性和未来工作。为了使您的演讲更具洞察力，请尝试以文献为中心，并告诉观众为什么首先提出这项工作，它如何促进人们对某个主题的理解，以及它与过去其他相关工作有何不同。我们还鼓励您将指定论文与您自己的研究联系起来。您应该准备一组问题（您可以自己提出，也可以基于其他学生在 Piazza 上发布的问题），并在演讲后与讲师一起根据这些问题共同引导课堂讨论。课堂讨论将遵循思考-配对-分享格式。 - 1) 思考。演讲者或讲师将用一个问题激发学生的思考。学生应该花一两分钟来思考这个问题。 - 2) 配对。使用指定的伙伴（例如 Clock Buddies）、附近的邻居或同桌，学生结对讨论他们的答案。他们比较他们的心理或书面笔记，并找出他们认为最好、最有说服力或最独特的答案。 - 3) 分享。学生两人一组讨论几分钟后，演讲者或讲师将要求两人一组与班上其他同学分享他们的想法
软件工程的可信协同人工智能：愿景和路线图
摘要 — 几十年来，许多软件工程研究一直致力于设计自动化解决方案，以提高开发人员的生产力和提升软件质量。过去二十年，为软件工程任务量身定制的智能解决方案的开发出现了前所未有的激增。这一势头建立了软件工程人工智能 (AI4SE) 领域，该领域迅速成为软件工程领域最活跃和最受欢迎的领域之一。这篇关于软件工程未来 (FoSE) 的论文涵盖了几个焦点。它以 AI4SE 的简洁介绍和历史开始。此后，它强调了 AI4SE 固有的核心挑战，特别强调了实现值得信赖和协同的 AI4SE 的必要性。接下来，本文描绘了如果克服 AI4SE 的主要挑战，可能实现的飞跃的愿景，并提出了向软件工程 2.0 过渡的设想。然后制定了两个战略路线图：一个以实现值得信赖的 AI4SE 为中心，另一个以促进协同 AI4SE 为中心。虽然本文可能不是结论性指南，但其目的是促进进一步的进步。最终的愿望是将 AI4SE 定位为重新定义软件工程视野的关键，推动我们走向软件工程 2.0。
BCA软件工程学期的研究材料-V，...
确定硬件中应实现哪些要求以及软件中的内容。这称为系统工程，决定如何将软件分为子系统。此过程通常称为软件体系结构；（体系结构模式或样式。）决定如何构建每个子系统的细节。此过程通常称为详细设计。详细确定用户如何与系统交互以及系统的外观。这称为用户界面设计，可以决定如何将数据存储在数据库或文件中的磁盘上。
软件工程与人工智能相遇
摘要：随着人工智能在传统软件系统中的应用越来越广泛，两个以前彼此陌生的世界正变得越来越接近，即成熟的软件工程学科和人工智能世界。一方面，数据科学家试图使用各种工具、极大的自由和创造力从数据中提取尽可能多的见解。另一方面，软件工程师经过多年和几十年的学习，已经学会了提供尽可能高质量的软件并管理发布状态。在开发包含人工智能组件的软件系统时，这两个世界会发生碰撞。本文将展示哪些方面会在这里发挥作用，哪些问题可能会出现，以及这些问题的解决方案可能是什么样子。除此之外，软件工程本身也可以从使用人工智能方法中受益。因此，我们还将研究软件工程的新兴研究领域人工智能。
软件工程研究人员的人工智能安全子问题
数据驱动技术的兴起推动了人工智能 (AI) 的快速发展。自 2010 年以来，用于训练最大 AI 模型的计算能力大约每 6 个月翻一番 [62]。私人对人工智能的总投资是十年前的 10 倍多 [44]。软件工程 (SE) 研究人员越来越多地关注并为这一进步做出贡献。在审查 2022 年大型 SE 会场 1 上的论文时，我们估计有 33% 的论文在标题或摘要 2 中提到了 AI/ML/DL 术语。相比之下，2012 年这一比例为 4%。软件工程人工智能 (AI4SE) 和人工智能软件工程 (SE4AI) 的兴起要求 AI 安全成为 SE 研究人员关注的问题。人工智能安全是指避免受到人工智能的伤害。我们赞同以下论点：这里最紧迫的考虑是极限安全，即当人工智能开始在所有领域匹敌或超越人类能力时的安全性。此类系统的集合被称为高级机器智能 (HLMI) [ 21 ]，类似于通用人工智能 (AGI) 或变革性人工智能 (TAI) 等概念。HLMI 安全性方面无法取得进展可能会带来灾难性的后果，包括人类的灭绝。SE 研究人员在加剧危险或帮助降低风险方面可以发挥作用。我们将讨论原因，并提供类似于现有 SE 问题的具体 AI 问题的有用概念。我们认为，尽管 AI4SE 工作有所增加，但高度先进的 AI 的安全影响在 SE 会议上很少被讨论。我们通过引用图来探索这一假设
开展软件工程研究的指南
摘要 本章对软件工程研究策略进行了全面概述。它确定了软件工程研究领域的两种主要研究模式，即知识寻求和解决方案寻求研究——设计科学模型与后者非常吻合。我们提出了研究策略的 ABC 框架作为构建知识寻求研究的模型。ABC 代表了研究的三个理想方面——对参与者的普遍性 (A)、对行为的精确控制 (B) 和背景的真实性 (C)。不幸的是，正如我们的框架所示，这三个方面不能同时最大化。我们描述了构成 ABC 框架基础的两个维度——普遍性和控制，解释了进行软件工程研究的四种不同类型的环境，并在 ABC 框架中定位了八种原型研究策略。我们用例子来说明每种策略，确定适当的隐喻，并提供了一个如何使用 ABC 框架来设计研究计划的例子。