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World File Search System软件工程
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
和你的（AI）编程伙伴一起喝茶：关于软件工程生成 AI 的设计小说
生成式人工智能有可能改善软件工程中的实际工作 [1、2、3、4、5、6、7、8、9]。这些技术功能强大，但将生成式人工智能应用于人类工作和人类成果的潜在风险也越来越多样化 [10、11、12、13、14、15]。在 2020 年 HAIGEN 研讨会的一篇论文中，我们通过使用参与式设计虚构 [10] 探讨了生成式人工智能未来可能带来的社会问题。在这三篇虚构作品中，我们邀请同事推测生成式人工智能应用可能造成的社会危害。在这里，我们将策略转向工作场所，并尝试采取更为平衡的观点，同时考虑生成式应用在未来工作场所中的潜在好处和潜在风险。由于新冠疫情而导致的工作场所调整加速了工作实践和技术变革的社会技术趋势。
识别软件中小企业中的软件工程挑战
摘要 — 中小型软件企业 (SSME) 是新兴市场的重要组成部分。由于规模较小，它们无法像大型和超大型公司那样采用先进的软件工程技术或自动化软件工程工具。我们通过对四家 SSME 进行半结构化访谈，研究了泰国（一个新兴的软件开发市场）的 SSME 面临的软件工程挑战。在对访谈记录进行主题分析后，我们发现了许多常见的挑战，例如缺乏测试、代码相关问题以及工作量估计不准确。我们观察到，为了引入先进的自动化软件工程工具和技术，SSME 需要采用当代软件工程的最佳实践，如自动化测试、持续集成和自动化代码审查。此外，我们建议软件工程研究与 SSME 合作，以使他们能够提高知识水平并采用更先进的软件工程实践。索引术语 — 实证研究、案例研究、软件中小企业
高级软件工程课程描述
本课程使用现代标准和工具研究高级软件工程实践。学习者将探索软件测试、验证、文档、软件开发方法、基于模型的开发和软件架构。将考虑行业标准、安全注意事项、指导软件开发的道德和专业行为准则以及约束，以实现开发可靠、安全、可维护和适应性强的软件的目标。学习者将应用用于管理软件开发生命周期的方法。
高级软件工程课程描述
本课程使用当代标准和工具研究高级软件工程实践。学习者将探索软件测试、验证、文档、软件开发方法、基于模型的开发和软件架构。将考虑行业标准、安全注意事项、指导软件开发的道德和专业行为准则以及约束，以实现开发可靠、安全、可维护和适应性强的软件的目标。学习者将应用用于管理软件开发生命周期的方法。
基于人工智能的系统的软件工程：一项调查
标准描述包含（IC1）该作品主要集中于基于人工智能系统的 SE。排除（EC1）该作品不符合 IC1（例如，专注于 SE 的人工智能技术）。排除（EC2）即使联系作者后也无法访问该作品。排除（EC3）该作品不是完全用英语写的。排除（EC4）该作品是一项二次研究（例如，SLR）。排除（EC5）该作品是另一项研究的完全重复。排除（EC6）该作品是一篇两页或更少的短文。排除（EC7）该作品不是发表在书籍、期刊、会议、研讨会或 arXiv 存储库中的研究论文（例如，特刊的社论、会议记录目录、简短课程描述、教程、会议摘要、博士论文、硕士论文、博客、技术报告）。排除（EC8）该作品已在 2010 年 1 月之前或 2020 年 3 月之后发表。
![软件工程 [R18A0511] 讲义](/simg/7/70c0ad928553cdc9b6d86477e8d9ad7027a207f2.webp)
软件工程 [R18A0511] 讲义
学生将能够：1.理解各种软件过程模型。2.了解软件需求和 SRS 文档的类型。3.了解不同的软件设计和架构风格。4.学习软件开发中使用的软件测试方法和指标。5.了解质量控制和风险管理。UNIT - I：软件工程简介：软件角色的演变、软件性质的变化、软件神话。过程的一般视图：软件工程 - 分层技术、过程框架、过程模式、过程评估。过程模型：瀑布模型、增量过程模型、进化过程模型、统一过程、敏捷和敏捷过程模型、极限编程、敏捷开发的其他过程模型和工具
人工智能：软件工程方法（456 页）
有限的资源、市场需求以及软件功能实现的技术限制通常要求对需求进行优先级排序 [1–4]。优先级排序的重点是排序和选择未来软件版本中应包含的需求。优先级排序中的智能决策支持极其重要，因为尤其是在处理大量需求时，手动优先级排序过程往往会变得非常昂贵 [5–8]。潜在的次优优先级排序可能导致不同的负面影响，例如由于关注不相关的需求而浪费时间、由于未首先提供相关功能而产生机会成本，以及缺乏对市场需求的关注，在最坏的情况下可能导致全部损失 [9]。在这种情况下，优先级排序可以在战略层面以及操作层面进行，这通常与短期优先级排序任务相关 [10,11]。本章讨论的优先级排序方法基于约束推理与优化 [12]、基于效用的推荐 [13]、基于内容的推荐 [14]、矩阵分解 [15]、冲突检测 [16] 和基于模型的诊断 [17] 等领域的 AI 技术。图 2.1 给出了不同优先级排序任务的概述。这种分类基于两个维度。首先，需求水平
Square 软件工程职业阶梯
• 对于给定级别，满足指定年限的相关经验并非严格要求。但是，每少一年，在晋升或招聘方面就更难解释。多年的相关经验对于建立业绩记录很重要，因为评估长期决策的影响需要时间。在行业或学术界服务的时间不能单独存在。您的经验也应该与级别标准相关。