由于县议会于 2022 年批准了两项法案(第 24-22 号和第 34-22 号法案),因此需要对公路和公交路线总体规划 (MPOHT) 进行技术更新,这两项法案修订了县法典第 49 章(也称为“道路法”)中确定的街道类型,以符合该县的《完整街道设计指南》。虽然更新后的县法典提供了从之前的“功能”分类系统到新的“完整街道”分类系统的临时翻译,但需要针对县内的各个路段对这些默认翻译进行调整。MPOHT 的公开听证会草案提出了总体规划建议,以修改街道分类、总体规划目标速度、计划行车道数量、公交路线的拆除和增建、公交站的拆除和增建以及新增长走廊街道类型的确定。
摘要:人工智能的出现具有巨大的优势,可用于改变软件项目开发的格局。软件过程框架由不断需要常规人机交互的活动组成,这可能导致错误和不确定性。人工智能可以利用 LLM、GenAI 模型和 AI 代理来协助软件开发经理、软件测试人员和其他团队成员执行常规任务、风险分析和预测、策略建议和支持决策。人工智能有潜力提高效率并降低项目管理团队遇到的风险,同时提高项目成功率。此外,它还可以分解复杂的概念和开发流程,以便利益相关者做出明智的决策。在本文中,我们提出了一种方法,其中可以利用 AI 工具和技术为敏捷软件项目提供最大程度的帮助,敏捷软件项目近年来在业界越来越受欢迎。索引词:软件开发、敏捷软件开发、人工智能、生成人工智能
在过去的几年中,量子计算一直呈指数级增长。每天都有新技术、框架、建模和编程语言涌现,旨在促进量子软件的开发,而量子软件是实现量子计算有前景的应用的关键。然而,我们并不清楚其中哪些被积极使用,以及研究人员和开发人员对这些量子软件框架和语言的满意程度。为了解决这个问题,我们进行了一项调查,以确定在量子软件生命周期中使用了哪些建模工具和哪些量子编程语言。我们对学术界的研究人员和行业开发人员进行了调查,共收集了 57 份回复。结果表明,在量子软件开发过程中,一些模型和图表可用于指导开发。此外,调查结果还显示了除了用于构建混合程序的传统编程语言之外,哪些量子编程语言使用最多,以及其他重要见解。这项调查的含义是:(i)找出量子软件开发的当前趋势;(ii)找出量子软件开发人员对当前建模和编程语言和工具的需求。
秋季2024 Comp 2108 - 应用的密码学和身份验证从Comp 3109重新列出。排除了Comp 3109和Comp 4109的额外信用。comp 3008 - 人类计算机交互作用Comp 3801 - 现代数据集算法Comp 3803 - 计算理论概论Comp 4114-量子计算和信息comp 4900 D(31339) - 特殊主题:几何学主题:几何学处理:几何处理冬季2025 Comp 2108 - 应用Cyptography and Pertagraphy and Compogrication Compography and Comprication 3109。排除了Comp 3109和Comp 4109的额外信用。comp 3002-编译器构造只有在2022年秋季之前服用SYSC 2100的学生才有资格参加此课程 - SYSC 2100不再等同于Comp 2402。comp 3008 - 人类计算机交互作用Comp 4102 - 计算机视觉COMP 4107 - 神经网络日历前comp 3105和(数学1104或1107)。我们将允许B.Eng学生使用SYSC 4415作为可接受的先决条件,而不是Comp 3105。SYSC 4415和Comp 3105互相排除以获得额外的信用。comp 4202 - 地理信息系统的计算方面comp 4203 - 无线网络和安全性(TBD-目前不提供)comp 4900 a(11263) - 特殊主题:量子通信和网络
美国克拉克斯维尔奥斯汀·皮伊州立大学计算机科学系。abtract本文深入研究了战略方法和预防措施,以保护软件供应链免受不断发展的威胁。它旨在促进对软件供应链弹性固有的挑战和脆弱性的理解,并促进基于当代社会的数字基础设施的透明度和信任。通过检查软件供应链弹性的概念并评估供应链安全的当前状态,本文为讨论可以减轻安全风险并确保整个开发生命周期的安全连续性的策略和实践提供了基础。通过这项全面的分析,本文为加强软件供应链的安全姿势做出了努力,从而确保了连接世界中数字系统的可靠和安全操作。k eywords软件供应链,安全风险,供应链弹性,开源库,第三方组件,SDLC,安全威胁,数据保护,预防恶意软件。1。在以数字化转型为主导的时代,软件供应链对于创建和实施运行网络世界的程序至关重要(Nissen和Sengupta,2016年)至关重要。虽然代码,配置,库,插件,开源和专有二进制文件以及容器依赖项组成软件供应链(Tucci等,2005),Andreoli等。(2023)观察到,这种连通性使软件供应链开放到广泛的安全威胁,从故意攻击到无意的弱点。因此,脆弱的软件供应链攻击可以导致后门访问,恶意软件安装,应用停机时间和数据泄漏,例如密码或私人信息(Ohm等,2020)。因此,增加软件供应链的弹性至关重要,因为公司越来越依赖开源库,第三方组件和协作开发方法(Linton,Boyston和Aje,2014年)。因此,本文探讨了保护软件供应链免受威胁所需的战略思想和预防措施。因此,本文包括了解软件供应链弹性的挑战和脆弱性,并有助于建立对为现代社会提供动力的数字基础设施的开放性和信心。首先,将探讨软件供应链弹性概念和当前软件供应链安全的状态。在这种背景下,减轻安全风险并确保开发生命周期中的连续性的策略和实践。
论文专员是Etteplan Finland OY,作为论文的一部分,对该公司在芬兰,波兰和瑞典的软件测试人员进行了调查。调查总共收到了26个回复,其中大多数来自芬兰。对瑞典的调查没有回应。根据调查的结果,人工智能在软件测试中并未广泛使用。实施人工智能的最大挑战被视为缺乏与人工智能及其使用,对其利益的理解有关的知识和技能,并且尚不清楚可以使用哪些人工智能工具。一些受访者说,他们使用副驾驶,但答案中没有其他工具出现。
摘要Ragunan野生动物公园是一个保护区,具有保存,自然娱乐,教育,水集水区,绿色开放空间以及氧气或雅加达肺的来源的功能。Ragunan野生动物公园(Ragunan Wildlife Park)面临着维持和增加游客数量的挑战,每年大幅增加。本研究旨在确定Ragunan野生动植物旅游供应链的表现。使用问卷,访谈,ServQual方法,重要性绩效分析(IPA)和客户满意度指数(CSI)收集和处理数据。基于旅游供应链组件的Ragunan野生动物公园的旅游偏好对71%的CSI方法获得了一定程度的客户满意度,这是基于旅游供应链组成部分的七个维度,包括93%的七个维度,包括93%的高度满意度和旅游供应链的GAP的价值。 ragunan野生动植物。关键字:旅游业,客户满意度指数,重要性绩效分析,ServQual
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