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World File Search System软件工程
软件工程（SE）
SE 1400. 网页设计基础 (ALCS)。3 小时。涵盖前端网页设计的基本原理，包括初学者在规划、组织、分析和设计网站时使用 HTML 和 CSS 的实践经验。介绍关键的基础概念，例如互联网基础设施、网页创建和发布、线框、布局技术、多媒体、内容、颜色、排版和可访问性。本课程被指定为主动学习社区服务 (ALCS) 课程。学生以对学生和社区互惠互利的方式在公众关注的领域提供服务。**课程学习成果 (CLO) 成功完成本课程后，学生将能够：1. 展示对互联网和基础设施一般运作的理解。2. 使用网页创作和设计环境 - 工具、浏览器、服务器。3. 应用当前和过去的网页标记和样式语言及其差异。4. 比较网页设计和开发中的职业。5. 将设计原则应用于网络。需支付课程费用。FA，SP。
软件工程，理学学士 - 大学通讯
宾州州立大学比兰德分校的软件工程理学学士学位由 ABET 工程认证委员会 (https://www.abet.org) 根据通用标准和软件工程项目标准进行认证。
04。软件工程学士学位（BESE）........ 10
计算机的离开享有与巴基斯坦和国外的行业和大学合作伙伴的广泛合作网络。在巴基斯坦，部门与行业紧密合作，以同步行业的要求，进行联合研发项目，为学生建立实习机会，并安排研讨会和研讨会，以使学生了解计算技术的最新趋势。该系还与世界上一些顶级大学和研究中心分享了学术合作，包括欧洲核研究组织（CERN），加利福尼亚州雕像，技术雕像，斯坦福大学，托克大学德国大学，北卡罗来纳大学，北卡罗来纳大学，北卡罗来纳大学，北卡罗来纳大学，朴次茅斯大学，朴次茅斯大学，北卡罗莱纳大学，Epfl Lausanne，Epfl Lausanne，Switzerland和Telecom Sudecom Sudecomsudparis，Frances，Franse，Frances。这使部门能够与各自领域的一些顶级科学家进行高质量的合作研究。也有许多学生有机会参观这些研究中心，并与他们领域的顶级思想紧密合作。
软件工程网络安全教育中的量子人工智能
摘要 网络安全的影响是全球性的，需要立即关注以保护、保存和维护任何数据的完整性。无论是在工业界还是学术界，网络安全都是至关重要的。为了解决这个问题，所有利益相关者都应该对网络安全及其实施方法有充分的了解。已发布的通用标准和指南的使用并未描述可以使用的技术或解决方案。目前，基于机器学习的应用程序、严肃游戏或远程培训可用于弥补这一差距。本文提出了一种基于量子人工智能 (QAI) 的视觉模型，该模型可生成安全软件开发 (SSD) 规则，以在软件开发生命周期 (SDLC) 的不同阶段教育和培训开发人员和测试人员。所提出的模型根据来自行业标准、漏洞信息以及专有和历史数据的数据训练 QAI 算法，以创建开发人员和测试人员可以快速适应的安全规则。因此，关于汽车行业 SSD 的案例研究讨论了视觉模型的应用。
量子计算的软件工程挑战
2.1雷击在研讨会共同主席的短暂欢迎之后，第一个Session包括研讨会参与者的15次十分钟闪电谈判。谈判集中在连接到量子软件工程的多个主题上。课程的主要目标是让参与者彼此了解，并将他们暴露于工作店中涵盖的各个专业知识领域。更具体地说，会议开始了与量子理论有关的谈话。之后，随后的闪电谈判集中在四个主要主题上。首先，我们包括了与量子编程有关的谈判，除了应对诸如混合软件模范之类的特定挑战之外，概述了最初几十年中所学到的教训，除了解决Quan-k-Union问题与Quantun-union Computs的解决方案，用Quantum Computs的解决方案，如何编程量子量子的消灭者，以及如何编程量子量子计算。在第二，我们朝
人工智能效应：在人工智能和软件工程的交叉领域开展工作
1. AI 的 SE，AI 软件的创建（我们如何设计、构建、维护、部署、测试和验证 AI 软件？）2. AI 的 SE，AI 在软件工程中的应用（AI 如何帮助软件工程师更好地完成工作并推进实践状态？）3. AI 中的 SE，AI 和软件工程的应用（到目前为止，应用程序如何将 AI 和软件工程融合在一起？）4. AI 中的 SE，AI 格局及其对软件工程的影响（AI 技术投资、道德、数据收集和安全等相关主题如何影响软件开发人员的工作？）
软件工程可解释人工智能的系统文献综述
背景：近年来，在研究 (ML4SE) 中，利用机器学习 (ML) 技术已成为解决许多软件工程 (SE) 任务的主要解决方案之一。这是通过利用往往更复杂和黑盒化的最先进模型实现的，这导致了可解释性较差的解决方案，从而降低了行业专业人士对 ML4SE 解决方案的信任和接受度。目标：一种潜在的补救措施是提供可解释的人工智能 (XAI) 方法来提供缺失的可解释性。在本文中，我们旨在探索 SE 社区 (XAI4SE) 对 XAI 的研究程度，并全面了解当前的最新技术以及未来工作的挑战和路线图。方法：我们对 XAI4SE 中 24 项最相关的已发表研究（通过关键字搜索选出的 869 项主要研究中）进行了系统的文献综述。我们有三个研究问题，通过对每篇论文收集的数据进行元分析来回答。结果：我们的研究表明，在已确定的研究中，软件维护（%68）和缺陷预测在所研究的 SE 阶段和任务中所占的比例最高。此外，我们发现 XAI 方法主要应用于经典 ML 模型，而不是更复杂的模型。我们还注意到文献中明显缺乏对 XAI 方法的标准评估指标，这导致研究人员感到困惑，并且缺乏比较基准。结论：大多数研究都认为 XAI 是一种有用的工具，我们在系统综述中对此进行了介绍。然而，XAI4SE 是一个相对较新的领域，具有许多未开发的潜力，包括需要帮助的 SE 任务、需要解释的 ML4SE 方法以及需要提供的解释类型。这项研究鼓励研究人员致力于本文中报告的已确定的挑战和路线图。
DIT826 数据密集型人工智能应用的软件工程
以有意义的方式使用人工智能技术的成果 课程内容 本项目课程解决了使用人工智能 (AI) 技术（例如机器学习或大规模并行数据处理）的系统的软件工程相关问题。这包括讨论通过使用人工智能可以创造的价值，特别是数据分析和商业智能，以及其道德考虑。同时，还讨论了使用人工智能技术和处理大量数据的软件系统的技术和架构基础。 本课程讨论了如何构建和部署软件系统才能实现实际应用所需的性能。讨论了根据特定现实问题的要求选择和实施不同的人工智能技术。在现实应用场景的背景下介绍和讨论相关的软件架构和模式。主要关注的是高数据吞吐量系统，该系统结合了复杂的业务逻辑和业务流程，并处理大型数据集，可能需要处理连续的数据流。这样的系统在行业中非常常见，学生很可能在职业生涯的早期接触到本课程中涵盖的原则。学生将创建一个运行软件，该软件使用最先进的架构和人工智能技术来设计和构建一个基于现实的系统
软件工程的量子计算
量子计算是一个新兴但发展迅速的领域。量子计算市场规模预计将从 2021 年的 5 亿美元增至 2026 年的 17 亿美元，复合年增长率为 30.2% [5]。为了使量子计算机 (QC) 实用化并解决实际问题，在其上运行的软件必须多样化且高质量。因此，有必要探索将软件工程 (SE) 实践引入量子计算社区 [57, 97, 58]。这些实践将使 QC 程序员能够编写质量更好的代码。但反过来可能吗？也就是说，量子计算算法可以用来加速 SE 任务吗？QC 对化学家、物理学家和金融家等的潜在益处已经得到广泛研究 [69, 72, 16, 97]。然而，据我们所知 1 ，QC 是否可以帮助软件工程师的问题尚未被探索 [43, 42]。因此，我们认为 SE 社区可以开始探索 QC 算法对 SE 流程的适用性。有这么多可用的算法，我们应该如何开始探索？让我们研究八组算法：线性方程求解器、微分方程求解器、特征值求解器、数据拟合器、机器学习器和组合优化器。我们使用什么过程来选择这些算法？选择过程 2 包括两个步骤：
软件工程
I.软件工程课程简介 软件工程硕士 (MS) 课程侧重于培养软件设计和应用方面的高级知识和能力。课程涉及将工程原理应用于软件开发，包括设计方法、操作原理以及维护和测试方法。软件工程硕士课程以软件工程学士学位课程为基础，旨在培养该学科的专业技能，并为学生提供参与和发展研究能力的机会。在亚利桑那州立大学的计算与增强智能学院 (SCAI)（前身为计算、信息学和决策系统工程学院 (CIDSE)），我们设想一个社会，在这个社会中，安全、准确和最新的信息无处不在，数据被无缝收集、管理并转换成信息，为个人提供娱乐，为企业提供支持，并指导双方在日常事务中的决策。我们设想我们的学校是一个社区，被国际同行公认为构想和实现信息驱动型社会的领导者，被学生公认为获取实现这一愿景所需知识和技能的首选之地。我们设想一个学者社区，合作从事跨学科研究，应对现代社会的巨大挑战，支持学生和同事的智力成长。我们的使命是通过卓越的教育、从基础到转化的实用研究以及为专业和社区服务的领导力造福社会。我们寻求提供一个支持性的环境，促进创造力、多样性、多学科合作、学术和道德行为，以推进计算、信息和决策技术方面的知识和实践，从而促进社会发展。ASU 禁止一切形式的歧视、骚扰和报复。要查看 ASU 的政策，请参阅 https://www.asu.edu/aad/manuals/acd/acd401.html 。