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World File Search System软件开发
量子软件开发的敏捷实践
量子软件系统是一种新兴的软件工程 (SE) 类型，它利用量子比特 (Qubit) 和量子门 (Qgates) 的原理来解决当今经典计算机无法在合理时间内有效解决的复杂计算问题。据其支持者称，敏捷软件开发实践有可能解决量子软件开发中特有的许多问题。然而，缺乏证据证实敏捷实践是否适合并可以被软件团队采用，就像它们在量子软件开发的背景下一样。为了解决这一不足，我们进行了一项实证研究，以调查使用敏捷实践开发量子软件的需求和挑战。虽然我们对 10 个国家的 26 名从业人员进行的半结构化访谈强调了敏捷实践在这一领域的适用性，但访谈结果也揭示了阻碍这些实践有效融入的新挑战。我们的研究结果为进一步将敏捷实践与开发下一代量子软件进行情境化和无缝集成提供了跳板。
工业自动化实习的软件开发
Embotech是一家软件公司，开发了各种行业的尖端运动计划技术。我们决心为工业自动化提供解决方案，以充分利用自2012年以来我们一直在开发的实时优化技术。我们的团队由高技能的员工组成，对卓越和效率充满热情。我们正在寻找高度有动力的人来帮助我们解决明天最复杂的挑战之一，并将我们的公司提升到一个新的水平。作为软件开发实习生，您将加入一小部分顶级技术人才团队，您将为工业自动化领域内的各种内部和外部软件开发项目做出贡献。您将开发新颖的算法解决方案和软件，这些解决方案和软件在控制性能，计算性能和可靠性方面符合雄心勃勃的规格。您将在模拟中验证您的开发和对实际应用程序的测试。兴奋和学习机会可以保证在此职位上。
社会保障管理局的敏捷软件开发
SSA 实施了一些适当的控制和实践来管理其敏捷软件开发项目。但是，我们发现该机构有机会改进其控制措施、实施额外控制措施并完善其敏捷方法的使用。SSA 为某些领域制定了灵活的敏捷开发指南，但它没有充分授权，其质量保证流程也没有强制执行某些关键的敏捷最佳实践。我们发现 SSA 没有遵循与计划工作交付有关的关键敏捷开发最佳实践的情况；系统要求、功能和特性的适当开发；敏捷开发团队的规模和组成；团队政策和其他基本实践的定义；经验教训；以人为本的设计实践；测试；同行评审。
人工智能在软件开发中的现状
人工智能是一个总称，指的是模拟人类逻辑和解决问题等能力的计算机软件。机器学习 (ML) 是人工智能的一个子集，它使用复杂的数学模型使计算机能够识别模式并根据现有数据进行预测。人工智能还有许多其他更具体的应用，例如生成式人工智能（一种基于现有数据中的模式生成新的原创内容的人工智能）、深度学习（机器学习的一个子集，使用复杂的机器学习算法层来执行复杂任务）和自然语言处理（人工智能的一个子集，专注于构建可以使用机器学习理解语言的系统）。在本报告中，我们将使用最广泛的术语 AI 来涵盖所有这些应用。
软件开发中人工智能的采用
人工智能 (AI) 的持续快速发展彻底改变了各个领域，包括软件开发。这项定性研究采用主题分析方法来调查专业和个人参与软件开发的个人的观点，重点关注该领域采用人工智能 (AI) 技术的情况。研究方法采用归纳和迭代方法。数据收集涉及以各种方式对集中的受访者样本进行半结构化访谈，所有受访者都了解与软件开发和更广泛地说 AI 相关的主题。当这项研究考察软件开发人员对采用 AI 的当前反应时，它得出结论，受访者最明显的是，他们对采用 AI 的信心程度各不相同，内省的自我报告理解程度较低，有一种赋权感，意识到劳动力的影响和道德警惕。文献与本文的观察相符，因为它们既相互印证又相互对比。
EF2000 飞行控制计算机的软件开发
空气数据传感器 航空电子系统 交叉通道数据链 数字发动机控制单元 飞行控制计算机 飞行控制系统 惯性测量单元 踏板传感器单元 操纵杆传感器和接口控制组件 公用控制系统
机器学习在软件开发中的作用
摘要： - 在当今迅速发展的技术时代，机器学习在软件开发中的作用变得越来越重要和有影响力。机器学习已彻底改变了软件开发的各个方面，从代码分析和优化到预测和决策。此外，机器学习算法有可能通过自动化重复任务，提高代码质量并减少软件测试和调试所需的时间和精力来显着增强软件开发过程。通过获得大量数据和强大的计算资源，机器学习算法可以分析模式并对软件性能进行准确的预测，识别潜在的错误或安全问题，并帮助改善软件设计和开发过程。此外，机器学习可以通过检测异常并确定软件故障的潜在原因来促进软件维护和调试。尽管在软件开发过程中使用机器学习技术可以大大提高效率，生产率和整体软件质量。
NXP eIQ™ 机器学习软件开发...
输出前缀：[] 最小热身运行次数：[1] 最小热身运行持续时间（秒）：[0.5] 图表：[mobilenet_quant_v1_224.tflite] 输入层：[] 输入形状：[] 输入值范围：[] 输入层值文件：[] 允许 fp16：[0] 要求完全委派：[0] 启用 op 分析：[0] 最大分析缓冲区条目：[1024] 用于导出分析数据的 CSV 文件：[] 最大委派分区数：[0] 加载模型 mobilenet_quant_v1_224.tflite 输入模型文件大小（MB）：4.2761 初始化会话用时 29.969 毫秒。运行基准测试至少 1 次迭代和至少 0.5 秒，但如果超过 150 秒则终止。 count=6 first=87280 curr=84477 min=84477 max=87280 avg=85015.3 std=1015 运行基准测试至少 50 次迭代和至少 1 秒，但如果超过 150 秒则终止。count=50 first=84593 curr=84484 min=84441 max=85168 avg=84582.6 std=148 平均推理时间（单位：美元）：热身：85015.3，初始化：29969，推理：84582.6 注意：由于基准测试工具本身会影响内存占用，以下内容仅是模型在运行时实际内存占用的近似值。请自行判断。峰值内存占用（MB）：init=7.03516 Overall=8.96875
拥抱AI驱动的软件开发
github copilot Enterprise Natvely将Github Copilot集成到GitHub平台中，为开发人员提供了在GitHub.com和Github Mobile的经验中提供AI的帮助。使用此Integraton，GitHub Copilot提供了一系列的Capabilite，包括与开发人员就私人存储库进行交谈的能力，以帮助他们计划内部和开源的知识基础，回答有关内部和开源的知识基础的Questons，通过拉动请求分析的支持代码审查以及与任何一般开发相关的Queston。这些卡比利特人增强了Github Enterprise Cloud的所有好处，使开发团队能够更加效率地合作和建立彼此的工作，并加速软件开发敏捷性。