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微增强：人工智能如何通过 SDLC 缩短上市时间
当这个群体的声音响起时，值得倾听，尤其是当你在电信行业工作时。据这些专业开发人员称，电信业已成为对人工智能和机器学习需求最大的五大行业之一。当被问及哪些类型的开发项目最先受益于新增的人工智能功能时，人工智能开发人员确定了两个领域：第一，数据分析和可视化；第二，以微弱优势领先，即代码生成本身。事实上，人工智能开发人员认为，代码创建的转型速度比与生成式人工智能相关的许多其他工作都要快，包括搜索引擎、聊天机器人、客户服务应用程序、语音助手和法律研究。1
信息技术和系统管理 MBA ...
SDLC 阶段：规划和需求：系统开发生命周期 (SDLC) 简介、规划阶段：目标、范围和可行性、需求收集技术、需求分析和文档 SDLC 中的分析和设计阶段：系统分析：目标和目的、数据流图 (DFD) 和流程建模、逻辑和物理系统设计 实施和维护阶段：从设计到实施的过渡、编码和系统开发、软件测试和质量保证、部署和部署后支持 SDLC 方法：比较：SDLC 方法概述、传统 SDLC 模型（瀑布式、V 模型）、敏捷和迭代模型（Scrum、看板）、为项目选择正确的方法 第 2 单元：系统设计和架构
单元 – I – 软件工程 – SCSA1303 - Sathyabama
它是一个构建软件的系统过程，可确保所构建软件的质量和正确性。 SDLC 流程旨在生产符合客户期望的高质量软件。系统开发应在预定义的时间范围和成本内完成。 SDLC 包含一个详细的计划，该计划解释了如何规划、构建和维护特定软件。 SDLC 生命周期的每个阶段都有自己的流程和可交付成果，这些流程和可交付成果将进入下一阶段。 SDLC 代表软件开发生命周期。
单元 I- 软件工程 - SBS1204 - Sathyabama
SDLC 是软件组织内软件项目遵循的流程。它包含一份详细的计划，描述如何开发、维护、替换和更改或增强特定软件。生命周期定义了一种改进软件质量和整体开发过程的方法。下图是典型 SDLC 各个阶段的图形表示。SDLC 包括以下阶段：
UNIT-I-软件工程– SBS1204 - Sathyabama
SDLC 是软件组织内软件项目遵循的流程。它包含一个详细的计划，描述如何开发、维护、替换和更改或增强特定软件。生命周期定义了一种改进软件质量和整体开发过程的方法。下图是典型 SDLC 各个阶段的图形表示。SDLC 包括以下阶段：
GitLab Ultimate 的总体经济影响™
GitLab 是一个全面的 DevSecOps 平台，支持软件开发生命周期 (SDLC) 的每个阶段 — 从初始规划一直到生产交付、监控和分析。GitLab 是分散的软件交付工具链的替代方案，这些工具链由众多单点解决方案组成。组织可以使用 GitLab 来满足其所有软件开发工具需求，也可以将 GitLab 与其他工具结合使用；拥有传统 DevSecOps 工具链的组织通常会逐步采用 GitLab，随着时间的推移替换其以前的工具集。作为单一、统一的平台，GitLab 可以通过减少上下文切换、简化工作流程并将安全性纳入 SDLC 的每个步骤来提高开发人员的工作效率。借助 GitLab Duo，GitLab 还在整个 SDLC 中集成了 AI，进一步支持开发人员和团队的工作效率。GitLab 的企业产品称为 GitLab Ultimate。
使用人工智能进行软件工程需求分析
摘要 应用软件是关于逻辑、问题解决和创造力的。它基于用户需求。需求是最终用户和软件开发团队之间的桥梁。规划、数据收集、分析、设计、编程、测试、实施和维护过程是软件开发中使用的一些程序。在软件开发过程中，规划和需求分析具有相当大的风险。在 SDLC 的需求分析阶段开始出现的问题将持续存在于软件的整个生命周期中，使其成为 SDLC 的关键阶段。当在需求分析过程中使用自动化技术时，它可以降低软件开发的成本和持续时间。自然语言处理 (NLP) 有助于识别用户需求中的问题。使用监督分类方法（如 SVM、K-Nearest Neighbour 和 Naive Bayes 算法）以及文本向量化技术（如 BoW 和 TF-IDF）对软件需求进行分类和识别。本章的主要目的是在需求分析过程中识别用户需求问题并提供 AI 技术来克服这些问题。关键词：A.I.、ML、NLP、Python、SDLC
https://urfpublishers.com/journal/artavering-intelligence杂志人工智能，机器学习与数据科学
随着网络安全产品的复杂性成长，组织需要新的策略，以降低成本实现合规性，质量和可靠性。本文介绍了机器学习（ML）授权的统一测试和监视框架（UTMF），这是一种与ML合并的移位左测试和移位右翼监控框架，以增强故障发现性，异常可算可和持续合规性庆祝。此框架有助于尽早发现漏洞，动态测试案例生成和自适应监视配置。UTMF在软件开发生命周期内（SDLC）中，通过在每个可能的阶段注入ML驱动的见解，有助于创建安全的网络安全产品以唯一的重视恢复能力确保符合付费卡工业（PCI）数据安全标准（DS Secaldation Stression Secaldation（dss Secaldation）， utmf在软件开发生命周期内（SDLC）驱动了一种可扩展，无缝和合规性的安全性方法。 本文通过突出显示ML在增强向导中贡献的元素来研究框架，实施旅程和节省的架构。utmf在软件开发生命周期内（SDLC）驱动了一种可扩展，无缝和合规性的安全性方法。本文通过突出显示ML在增强向导中贡献的元素来研究框架，实施旅程和节省的架构。
负责任的人工智能框架的快速回顾
近年来，人工智能 (AI) 的兴起及其在我们生活中的普及引发了一场关于应以何种道德原则来指导其在社会中的实施和使用的激烈争论。在这些担忧的驱动下，我们对几个框架进行了快速审查，这些框架提供了原则、指导方针和/或工具，以帮助从业者开发和部署负责任的人工智能 (RAI) 应用程序。我们将每个框架映射到不同的软件开发生命周期 (SDLC) 阶段，发现这些框架中的大多数只处于需求获取阶段，而其他阶段则未被发现。这些框架中很少有为从业者提供支持工具，而且它们主要由私营公司提供。我们的结果表明，在实施实际项目时，没有一个“包罗万象”的框架来支持技术和非技术利益相关者。我们的研究结果强调，缺乏一个全面的框架，涵盖所有 RAI 原则和所有 (SDLC) 阶段，这些阶段可以由具有不同技能和不同目标的用户浏览。
软件材料法案的技术指南...
图1：场景的流程图............................................................................................................................................................................................................................................................... 9图2：SBOM的水平............................................................................................................................................................................................................................................................................................... 4: Steps & its Activities for Developing SBOM Ecosystem at Organizational Level .......................... 13 Figure 5: Benefits of Automation Support in SBOM .................................................................................... 26 Figure 6: Steps to Establish Roles & Responsibilities ................................................................................. 28 Figure 7: Vulnerability Tracking and Analysis in SBOM Steps Sequence Example .......................................................... 34