摘要:系统评价可以综合与明确表述的研究问题相关的知识状态,并了解暴露与结果之间的相关性。系统评价通常利用明确、可重复和系统的方法,以减少进行评价时可能出现的潜在偏见。如果操作得当,系统评价会产生可靠的结果,从而可以得出结论和做出决定。系统评价越来越受欢迎,并且有几个利益相关者,他们可以根据评价结果提出如何采取行动的建议。它们还有助于支持未来的研究优先排序。系统评价通常有几个组成部分。摘要是评价中最重要的部分之一,因为它通常反映评价的内容。它可能是大多数读者在对给定主题形成意见时阅读的唯一部分。它可能有助于更有动力的读者决定这篇评价是否值得阅读。但摘要有时写得不好,因此可能会对评价的内容产生误导甚至有害的影响。为了评估评论摘要的构建程度,我们使用了基于清单的方法来提出一种衡量标准,可以量化评论摘要的系统性,即它们表现出良好报告质量的程度。对软件 eng 上发表的 151 篇评论进行了实验
m =强制性me =强制性选修1 =选项,例如(a)德语; (b)计算机科学的CS和法律和道德方面的学术技能2,3 =选项,例如(a)数值方法; (b)技术的伦理和科学; (c)全球存在风险
参考书目: 1.软件工程,一种精确的方法,Pankaj Jalote,WileyIndia,2010。2.软件工程:入门,Waman SJawadekar,TataMcGraw-Hill,2008 3.软件工程基础,RajibMall,PHI,2005 4.软件工程,原理与实践,DeepakJain,OxfordUniversityPress。5.软件工程 1:抽象与建模,Diner Bjorner,SpringerInternationaledition,2006。6.软件工程2:系统和语言规范,Diner Bjorner,SpringerInternationaledition2006。7.软件工程基础,YinguxWang,Auerbach Publications,2008。8.软件工程原理与实践,Hans Van Vliet,第 3 版,John Wiley & Sons Ltd。 9.软件工程3:领域、需求和软件设计,D. Bjorner,Springer International Edition。10.软件工程简介,R.J.Leach,CRC Press。
最终的顶点项目由学习者在工作场所构思和执行。该项目将是一个基于学习者在软件工程中的工作角色的业务相关项目。将评估业务和变革管理、专业能力、领导力、技术管理和软件工程技能。该项目将以书面论文和口试结束,按照数字技术解决方案专家评估计划进行。
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。
摘要 —随着量子计算的进步,量子软件对于挖掘量子计算系统的全部潜力至关重要。最近,量子软件工程(QSE)成为一个新兴领域,受到越来越多的关注。然而,尚不清楚软件工程界面临的量子计算挑战和机遇是什么。这项工作旨在了解开发人员认为的与 QSE 相关的挑战。我们对 Stack Exchange 论坛和 Github 问题报告进行了实证研究,开发人员在论坛上发布与 QSE 相关的问题和答案,并在 Github 问题报告中提出实际量子计算项目中与 QSE 相关的问题。基于 Stack Overflow 上现有的问题类型分类,我们首先对 Stack Exchange 论坛上提出的与 QSE 相关的问题类型进行定性分析。然后,我们使用自动主题建模来发现与 QSE 相关的 Stack Exchange 帖子和 GitHub 问题报告中的主题。我们的研究重点突出了 QSE 中一些与传统软件工程不同的特别具有挑战性的领域,例如解释量子计算代码背后的理论、解释量子程序输出、弥合量子计算与传统计算之间的知识差距及其相关机会。索引术语 — 量子计算、量子软件工程、主题建模、Stack Exchange、问题报告。
本研究考察了 AI 和 SE 的跨学科性,以找到将它们结合起来的方法,从而促进 AI-SE 跨学科理论的发展。使用了文献综述和分析方法。研究发现,AI 和 SE 的跨学科性与它们内部和之间的孤岛是一致的,可以通过编纂、内部发展和外部借鉴和调整跨学科理论来加速它们的跨学科取向。缺乏理论被认为是阻碍这两个学科成熟为工程学科的主要障碍。创建 AI 和 SE 跨学科理论将有助于 AI 和 SE 工程学科的成熟。这项研究的意义在于跨学科理论可以支持模式 2 和 3 AI 和 SE 创新;为这两个学科成熟为工程学科提供另一种选择。研究的原创性首先在于 SE、AI 或它们的交叉点。
量子计算不再仅仅是科学研究兴趣,而是正在迅速成为一种工业上可用的技术,有可能克服传统计算的极限。在过去的几年里,所有大公司都提供了框架和编程语言,允许开发人员创建他们的量子应用程序。这种转变导致了一门新学科的定义,即量子软件工程,它需要定义用于设计大规模量子应用的新方法。虽然研究界成功地接受了这一呼吁,但我们注意到对量子编程实践状况的系统调查不足。了解量子开发人员面临的挑战对于准确定义量子软件工程的目标至关重要。因此,在本文中,我们首先挖掘所有使用目前市场上最常用的量子编程框架的 GitHub 存储库,然后进行编码分析会话以对量子技术的用途进行分类。其次,我们进行了一项调查研究,涉及所考虑存储库的贡献者,旨在征求开发人员对量子编程当前采用情况和挑战的看法。一方面,研究结果强调,目前量子编程的采用仍然有限。另一方面,软件工程界应该认真考虑许多挑战:这些挑战不仅严格涉及技术问题,还涉及社会技术问题。
