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World File Search System软件工程
英国皇家空军软件工程评估能力和技能框架
1. 简介 1 1.1 背景 1 1.2 目标 2 1.3 项目大纲 2 1.4 学术相关性 3 2. 理解软件工程 4 2.1 确定性问题 4 2.2 流程定义 6 3. 创建软件工程活动模型 11 3.1 软件功能 13 3.2 支持活动功能 16 3.3 系统功能 22 3.4 支持基础设施功能 36 3.5 软件工程活动模型 47 4. 软件工程评估框架 50 4.1 软件工程能力和技能 50 4.2 能力和技能评估方法 55 5. 理论框架创建 61 6. 实证评估 65 6.1 HSMU 的 SE C&S 评估 65 7. 结论 69 7.1 框架评估结果 69 7.2 论文 72 7.3 提案 72 7.4 建议 72 8. 讨论 74 8.1 进一步得出结论 74 8.2 应如何看待这项工作 76 8.3 智能客户 77
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。
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。
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
人工智能驱动的软件工程和 E 的强大组合
IT 解决方案提供商 Mphasis Ltd. 推出了 NeoCrux，该工具旨在通过生成人工智能驱动的 Agent Orchestrator 简化软件开发生命周期，从而提高软件工程师的工作效率。该平台允许工程师集成适合用途的 AI 代理，而不是将他们的访问限制在一个 AI 代理上。Mphasis 还宣布推出 NeoZeta，这是一个基于生成人工智能的企业现代化平台，可在重新学习过程中提供透明度，以帮助组织实现关键系统的现代化。NeoCrux NeoCrux 平台支持敏捷团队中的资源，以在 Idea2Launch IT 价值流中提供可衡量的加速。第一个版本是面向软件工程师的 IDE 内助手，随后将推出面向产品所有者的 AI 驱动需求工程工作台。Mphasis 表示，该平台的企业版由个性化的 AI 辅助支持，可以学习并适应个别工程师的行为。该平台为开发人员、质量工程师和产品所有者提供个性化体验，企业版提供带有推荐引擎的 360 度视图。其基础版将在 Microsoft Visual Studio Marketplace 上提供，并提供与 GitHub Copilot 的开箱即用集成。NeoZeta NeoZeta 利用隐藏在代码和其他技术工件和文档中的企业知识，为在该平台上开发的软件系统提供更长的保质期。据 Mphasis 称，其关键特性是透明度。其设计避免了黑箱转换，并允许人类和人工智能代理在开放标准和知识图谱技术的帮助下参与企业现代化。通过利用企业知识，该平台有可能降低每行代码现代化的时间和成本。其初始版本支持从 Cobol、Naturals、Java 和 C++ 重新学习，以及中小企业的人工智能辅助验证。NeoZeta 将在 Gen AI Foundry for Financial Services 上提供，这是 AWS 和 Mphasis.AI 业务部门之间的合作。“Mphasis NeoCrux 彻底改变了开发格局，通过无缝集成基本工具和利用新一代人工智能代理的变革能力，弥合了创新与效率之间的差距。 Mphasis 首席解决方案官 Ramanathan Srikumar 表示，与此同时，NeoZeta 通过解锁代码中的隐藏知识、非代码工件（如架构文档、会议记录等）来改变企业应用程序的现代化。
软件工程 B.Tech(CSE) II 第一年 - KHIT
软件的本质、WebApps 的独特性质、软件工程、软件过程、软件工程实践、软件神话。通用过程模型、过程评估和改进、规范过程模型、专业过程模型、统一过程、个人和团队过程模型、过程技术。1.1.软件的本质 软件 软件被定义为 指令 - 执行时提供所需功能的程序 数据结构 - 使程序能够充分处理信息 文档 - 描述程序的操作和使用。工程的定义 - 应用科学、工具和方法来寻找问题的经济有效的解决方案 软件工程的定义 - SE 被定义为软件开发、操作和维护的系统、规范和可量化的方法 软件是一组指令，包含在任何大小和架构的计算机中执行的程序、包含硬拷贝和虚拟形式的文档以及结合数字和文本的数据。它还包括图片、视频和音频信息的表示。软件工程师可以构建软件，工业化世界中几乎每个人都直接或间接地使用它。它非常重要，因为它影响到我们生活的几乎每个方面，并且已经渗透到我们的商业、文化和日常活动中。构建计算机软件的步骤就像用户希望构建任何成功的产品一样，通过应用一个流程来获得高质量的结果，以满足使用该产品的人的需求。从软件工程师的角度来看，产品可能是程序、文档和数据，即计算机软件。但从用户的角度来看，产品是结果信息，它以某种方式使用户的世界变得更好。软件对社会和文化的影响持续深远。随着其重要性的增长，软件社区不断尝试开发技术，使构建高质量计算机程序变得更容易、更快、更便宜。这些技术中的一些针对特定的应用领域，如网站设计和实施；其他技术则专注于技术领域，如面向对象系统，还有一些技术则基础广泛，如 LINUX 等操作系统。但是，软件技术必须开发有用的信息。该技术包含一个流程、一组方法和一系列称为软件工程的工具。软件的本质 软件的七大类是软件工程师面临的挑战
“人工智能导论”学科计划； 09.03.04“软件工程”。
内容 1.该学科（模块）的计划学习成果列表，与 OPEP VO 2 的计划学习成果相关。学科（模块）在 OPOP VO 3 结构中的位置。学科（模块）的学分单位量，表明分配给学生与教师接触工作（按课程类型）和学生独立工作的小时数 4。学科内容（模块），按主题（部分）构成，标明分配给它们的学时数和课程类型 4.1。学科联系和独立工作的结构和主题计划（模块）4.2。学科内容（模块）5.学科学生独立工作的教育和方法支持列表（模块）6。学科评估工具基金（模块）7.掌握学科所需的文献清单（模块）8.掌握学科所需的信息和电信网络“互联网”资源列表（模块）9。为学生掌握学科（模块）10 提供的方法指导。学科（模块）教育过程实施中所使用的信息技术清单，包括软件和信息参考系统清单（如有必要）11.描述学科（模块）12中实施教育过程所需的物质和技术基础。使学科（模块）教学适应残疾学生和健康能力有限的个人的需求的方法 13.附录 1。评估基金 14.附录2。掌握学科所需的文献清单（模块）15.附录 3。用于掌握学科（模块）的信息技术列表，包括软件和信息参考系统列表
软件工程中的生成AI必须是人类的...
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专门为软件工程协作的大型语言模型
基于LLM的代理在软件工程中的可靠应用需要大幅度提高其偏差的准确性和最小化。虽然LLM的规模和性能继续增加，但似乎像单个代理的幻觉一样的现象是不可避免的，因为它们与生成模型中的基本推理机制相关。另一方面，证据开始积累有关通过在代理人群体之间进行协作和辩论来实现所需绩效的可能性。在人类之间发生的工作质量随着工人在任务，有组织的协作以及背景不同的工人之间的讨论而提高。与人类不同，多个必需的AI代理的实例化以及它们之间的协作和讨论非常快，便宜，这使得这种方法变得特别方便。
ACM 2030路线图的拖车用于软件工程
1。简介软件工程的景观发生了巨大变化，我们需要一个新的路线图来研究软件工程的研究。在本文中，我们概述了2030年软件工程路线图研讨会的结果，该研讨会与ACM Sigsoft FSE在巴西Porto de Galinhas共同划分了软件工程的ACM Sigsoft FSE基础。六十多个参与者之间的释放结构1格式是密集的两人日讨论的讨论，这是对这十年来软件工程面临的主要挑战的公正观点。，我们邀请了提交给研讨会2的76篇论文中的59篇作者，以讨论软件工程的最新变化，分享对学科的未来演变的愿景，并为研究社区塑造了路线图。我们邀请选定论文的作者扩展其对SE2030路线图ACM TOSEM Special