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打开软件工程工具箱以评估值得信赖的人工智能
摘要：可信度是接受和成功以人为本的人工智能 (AI) 的核心要求。要将 AI 系统视为值得信赖，必须根据可信 AI 的黄金标准（包括指南、要求或期望）评估其行为和特征。虽然 AI 系统非常复杂，但它们的实现仍然基于软件。软件工程界有一个长期建立的工具箱来评估软件系统，特别是在软件测试方面。在本文中，我们主张将软件工程和测试实践应用于可信 AI 的评估。我们将欧盟委员会 AI 高级专家组定义的七个关键要求与软件工程的既定程序联系起来，并提出未来工作的问题。
计算机科学学士学位 - 应用选项
5。对专业，道德，法律，安全和社会问题和责任的理解。6。能够与一系列观众进行有效沟通的能力。7。能够分析计算对个人，组织和社会的本地和全球影响的能力。8。认识到需要和参与持续专业发展的能力。9。能够使用当前技术，技能和工具计算实践所需的能力。10。在基于计算机的系统的建模和设计中应用数学基础，算法原理和计算机科学理论的能力，以证明对设计选择所涉及的权衡的理解。11。在构建各种复杂性软件系统中将设计和开发原则应用的能力。
太空人工智能：用例和商业机会
太空系统需要根据众多任务要求和相互冲突的约束条件进行复杂的规划。人工智能可以解决关键的科学和工程任务限制，并优化时间表以满足所有这些要求。意大利初创企业 AIKO 7 是欧空局技术转让计划 8 的参与者，它开发了 orbital_OLIVER 9 ，这是一款可在太空任务期间执行自主操作的软件。它使航天器能够处理数据、实时决策，甚至在必要时重新规划任务。尽管如此，人类能够理解人工智能做出的时间表决策的能力至关重要。在此背景下，欧空局技术、工程和质量局软件系统部也在研究可解释人工智能 10 (XAI) 的使用。
计算机科学与工程（CSE）
CSE 5103. 性能工程。（3 学分）研究性能工程技术，用于开发满足性能目标的软件系统。软件性能原则、分层性能建模和与软件性能工程相关的当前研究趋势。计算机性能评估和分析方法，重点是直接测量和分析建模，包括排队网络、计算结构模型、状态图、概率语言和 Petri 网。软件架构和设计替代方案评估和分析的案例研究。入学要求：对 CSE 项目的研究生开放，其他经同意的学生也可以参加。建议准备：CSE 3504 和 4500 或同等课程。查看课程（https://catalog.uconn.edu/course-search/?details&code=CSE%205103）
一种基于模型的新型FMEA自动生成方法
FMEA（失效模式与影响分析）是一种分析系统各个部件可能发生的所有失效模式，并确定对系统可能产生的所有影响的方法。该方法最早在美国军工领域发展起来。FMEA作为当今可靠性领域一项重要的分析技术，既应用于软件系统，也应用于硬件系统。针对FMEA过程中如何避免人工分析的不确定性，如何应用FMEA提高分析的准确性和效率等问题，本文提出了一种基于模型的提高FMEA分析效率的新技术。该技术在对分析对象的信息提取、对分析数据的分析和管理等方面都优于以往的软件产品。因此，对发现系统流程、提高系统可靠性、减少软件产品的失效有显著的效果。
应用有限元技术进行重型液压机的设计研究
第 2 章：有限元方法 2.1 简介 20 2.2 有限元分析的应用 21 2.3 单元类型和几何形状 23 2.4 有限元模型 24 2.5 分析中的误差 25 2.6 基本有限元公式 27 2.6.1 线性静态分析 28 2.6.2 结构动力学 31 2.6.3 非线性静态分析 33 2.6.4 场分析 - 34 2.7 有限元方程的解 35 2.8 求解时间 37 2.9 有限元软件系统 37 2.9.1 有限元软件系统的选择 38 2.9.2 培训 38 2.9.3 LUSAS 有限元系统 39
ACM 参考格式：Valentina Golendukhina、Valentina Lenarduzzi 和 Michael Felderer。2022 年。对于 AI 工程师来说，软件质量是什么？走向迷雾的稀薄化。在 CAIN '22：第 1 届 AI 工程会议 - AI 软件工程，2022 年 5 月 21-22 日，地点待定。ACM，美国纽约州纽约，9 页。https://doi.org/10.1145/1122445.1122456
人工智能 (AI) 越来越受欢迎，被应用于我们日常使用的众多应用和技术中。大量支持 AI 的应用程序是由没有接受过软件质量实践或流程适当培训的开发人员开发的，而且一般缺乏最先进的软件工程流程。支持 AI 的系统是一种基于软件的系统，除了传统软件组件外，还包含 AI/ML 组件 [5]。与任何软件系统一样，支持 AI 的系统需要关注软件质量保证 (SQA)，尤其是代码质量 [17]。当前的开发流程，尤其是敏捷开发模型，使公司能够决定后期在其系统中采用的技术。因此，很难预测
进度报告 - 高级量子测试平台
AQT 通过提供的研究机会，培养下一代量子计算科学家和工程师。该测试平台允许早期职业科学家访问世界一流的量子计算硬件和软件系统，为量子生态系统中不同利益相关者之间的积极指导、公开讨论和交流建立了独特的环境。测试平台用户通过同行评审的提案流程选出，获得对 AQT 硬件和软件的完全底层访问权限，包括有关架构、操作和性能的详细数据。用户参与测试平台的演变并分享结果，以最大限度地发挥新生量子硬件的效用。