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在Secuty和Sectern Security下的ISEA第三阶段赞助的安全软件开发和测试一周的新兵训练营
这是为了证明MR/MS。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。称为。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。组织名称。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。被批准参加由ISEA第三阶段的安全软件开发和测试的一周新兵训练营，由印度电子和信息技术政府发起，由印度信息技术设计与制造业研究所钦奈肯尼普拉姆（Kancheepuram）组织 - 600 127年12月20日2024年12月24日。
CO和共po映射-Lucknow
CO1了解软件工程方面的软件危机，问题，特征，进化和应用的概念。 二氧化碳知道有关需求工程，需求分析，设计，编码，测试和维护的软件开发的基本方面。 CO3找到软件编码样式，设计和软件测试策略的实际实施。 CO4从初始阶段到最终阶段的软件开发，增强了软件项目管理的知识。 CO5访问实践知识，以确保使用模型在软件开发过程中软件的质量和可靠性。CO1了解软件工程方面的软件危机，问题，特征，进化和应用的概念。二氧化碳知道有关需求工程，需求分析，设计，编码，测试和维护的软件开发的基本方面。CO3找到软件编码样式，设计和软件测试策略的实际实施。 CO4从初始阶段到最终阶段的软件开发，增强了软件项目管理的知识。 CO5访问实践知识，以确保使用模型在软件开发过程中软件的质量和可靠性。CO3找到软件编码样式，设计和软件测试策略的实际实施。CO4从初始阶段到最终阶段的软件开发，增强了软件项目管理的知识。CO5访问实践知识，以确保使用模型在软件开发过程中软件的质量和可靠性。
一种基于机器学习的错误缓解方法，用于在IBM的量子计算机上开发可靠的软件开发
量子计算机有可能在某些复杂的计算问题上胜过经典计算机。但是，当前的量子计算机（例如，来自IBM和Google）具有继承噪声，该噪声会导致量子软件在量子计算机上执行的量子软件输出的错误，从而影响量子软件开发的可靠性。鉴于其可扩展性和实用性，该行业越来越涉及机器学习（ML）基于基于错误的错误缓解技术。但是，现有的基于ML的技术有局限性，例如仅针对特定的噪声类型或特定的量子电路。本文提出了一种实用的基于ML的方法，称为Q-Lear，具有新型功能集，以减轻量子软件输出中的噪声错误。我们在八台量子计算机及其相应的嘈杂模拟器上评估了Q- LEAL，全部来自IBM，并将Q-lear与基于基线的基于ART ML的最先进的方法进行了比较。结果表明，与基线相比，Q-lear在实际量子计算机和模拟器上都达到了25％的误差缓解措施。我们还讨论了Q学习的含义和实用性，我们认为这对于从业者来说是有价值的。
CIT 432 - 尼日利亚国立开放大学
学习单元 本课程的学习单元如下： 模块 1 软件的基本概念 单元 1 计算机软件 单元 2 什么是软件工程 单元 3 软件工程的历史 单元 4 软件工程师 单元 5 软件危机 模块 2 软件开发 单元 1 软件开发概述 单元 2 软件开发生命周期模型 单元 3 模块化 单元 4 伪代码 单元 5 编程环境案例工具和 Hipo 图 模块 3 实施和测试 单元 1 实施 单元 2 测试阶段 单元 3 软件质量 单元 4 兼容性 单元 5 验证 模块 4：形式化方法 单元 1：一般信息 单元 2：形式化方法简介 单元 3：形式化方法的方法及其在软件开发中的应用 单元 4：命题 单元 5：谓词 单元 6：集合 单元 7：系列或序列
M-23-16-更新至M-22-18-增强软件安全性。......
行政命令 (EO) 14028，《改善国家网络安全》（2021 年 5 月 12 日），1 侧重于软件供应链的安全性和完整性，并强调了安全软件开发环境的重要性。该行政命令指示各机构采取各种行动“增强软件供应链的安全性”。根据该行政命令，美国国家标准与技术研究所 (NIST) 发布了 NIST 安全软件开发框架 (SSDF)、SP 800 218 和 NIST 软件供应链安全指南（以下统称为“NIST 指南”）。2 OMB 备忘录 M-22-18，《通过安全软件开发实践增强软件供应链的安全性》（M-22-18）（2022 年 9 月 14 日），要求各机构遵守该 NIST 指南。根据 M-22-18，机构只能使用能够证明遵守政府指定的最低安全软件开发实践的软件生产商提供的软件。
CIT 432 - 尼日利亚国立开放大学
学习单元 本课程的学习单元如下： 模块 1 软件的基本概念 单元 1 计算机软件 单元 2 什么是软件工程 单元 3 软件工程的历史 单元 4 软件工程师 单元 5 软件危机 模块 2 软件开发 单元 1 软件开发概述 单元 2 软件开发生命周期模型 单元 3 模块化 单元 4 伪代码 单元 5 编程环境案例工具和 Hipo 图 模块 3 实施和测试 单元 1 实施 单元 2 测试阶段 单元 3 软件质量 单元 4 兼容性 单元 5 验证 模块 4：形式化方法 单元 1：一般信息 单元 2：形式化方法简介 单元 3：形式化方法的方法及其在软件开发中的应用 单元 4：命题 单元 5：谓词 单元 6：集合 单元 7：系列或序列
数字技术是增长愿望的驱动力吗？
公司对数字技术的投资是否会在其增长愿望方面留下足迹？我们对瑞典4000多家公司进行了独特的调查，以调查投资软件开发的公司是否更有可能渴望发展。软件开发与增长愿望之间存在积极的关系，而开发软件的公司特别可能通过国际化发展，即在欧盟内部以及欧盟以外的新市场上扩展。即使在控制创新之后，结果表明，对于各种公司，软件开发已成为追求增长和国际化的重要意见。
使用生成AI
本文基于如何使用AI自动化进行软件开发的方式，主要处理代码合成和重写框架。尽管没有AI技术对软件开发的重点定义，但它们在开发过程中的应用不太可能在成熟并提供更高的生产率，提高代码质量以及增强开发重复任务的能力的能力。自动编码意味着预定义的工具可以带来代码建议，显示和应用重构功能，并执行编码标准，以便开发人员可以将精力投入到软件开发的其他方面。以下论文描述了在将AI纳入软件开发之前应采用的实用系统。它还涵盖了有关人工智能的正确使用，例如道德，安全和质量方面的基本因素。最后，本文着重于将来的方向和创新，包括特定领域的AI模型，更好的AI解决方案解释性以及可以根据改进和修改的开发实践来工作的协作工具。该框架旨在平衡机器学习与人类的经验，以帮助开发人员利用基于AI的软件开发框架可以提供的好处。
评估软件工程中的生成式 AI 工具
软件开发行业面临着众多持续且日益严峻的挑战，其中最主要的是软件开发时间和代码质量。在不牺牲代码质量的情况下缩短开发时间将显著降低管理成本并提高信息技术公司的盈利水平。本研究调查了软件开发人员对生成式人工智能工具的看法和利用情况，以应对这些挑战并改进软件开发过程。我们采用混合方法来研究 Gen AI 工具对软件开发时间和软件代码质量的影响。我们打算对经验丰富的软件开发人员进行半结构化访谈以进行定性研究，并进行一项调查以进行定量研究。我们的研究还借鉴了 Delone & McLean 信息系统成功模型理论的原理，研究了开发人员如何在他们的专业工作中利用 Gen AI 技术的能力。研究结果旨在探索 Gen AI 工具使用的不同方面及其在软件开发阶段的具体影响。通过这项研究，我们试图了解将 Gen AI 集成到软件开发过程中是否可以通过提高生产力和质量来改变该行业。关键词 生成式人工智能、软件开发时间、软件代码质量、IT 公司、软件开发人员、ChatGPT