通过做学习在计算机科学,信息技术,人工智能和数据科学教育中是内在的。在阿尔斯特(Ulster),我们拥有一系列具有行业标准,商业上相关的硬件和软件的最先进的计算机实验室,这是使学生能够在软件设计和实施,沉浸式软件和数据分析等领域发展其技能和专业知识的关键。学生在这些基于实验室的学习空间中花费了很大一部分时间,从事实践活动,旨在提供真正且包容性行业启发的经验,同时促进员工和学生之间的合作。
该方法首先分析物理系统复杂性,以确定与管理复杂性相关的关键需求。然后引入合适的需求分类,以帮助将需求转化为 DT 系统应满足的需求。还引入了分层聚合作为管理复杂性的主要架构方法。分层聚合允许关注点分离、计算负载分配、增量开发和模块化软件设计。设计框架分为六个步骤:1)需求和约束分析,2)物理系统分解,3)服务分配,4)性能和质量考虑,5)实施考虑以及6)验证和确认。
• 执法机构正在整合其法医和犯罪数据库,并提供全国各地的互联网访问。这为解决连环谋杀案和抓捕从一个州到另一个州的重罪犯提供了新方法,但它也使得罪犯与守法公民在计算机数据库中难以区分。无论执法人员的意图多么好,构建数据库的方法都有好有坏,这样他们就不会侵犯诚实人的权利,而且并非所有创建软件的程序员都意识到他们的软件设计策略的道德后果。本文介绍了一些用于打击犯罪的各种数据库,以及我们如何采取措施支持执法官员的努力,而不会将国家变成一个压抑的“老大哥”社会。
在生物信息学,人工智能,临床信息学,云计算,统计,计算科学,软件设计和编程,生物信息学,可视化,机器学习,预测分析,超级计算,超级计算,建模和模拟,数字健康,数字健康,数据共享,数据分享以及网络范围和其他信息范围内,以及他们的信息,以及他们的信息,以及他们的信息,以及他们的信息,以及其他信息,以及他们的信息,以及他们的信息,以及他们的信息,以及其他信息,以及他们的信息,以及其他信息,以及他们的信息,以及其他信息,以及其他信息,以及其他信息,以及其他信息,以及其他信息,以及其他信息,以及其他信息,以及其他信息,以及其他信息,以及其他信息,以及其他信息,以及其他信息,以及他们的信息,以及其他信息,以及其他信息,以及其他信息,以及其他信息,以及其他信息,以及其他信息,以及其他信息>创建后续研究
分支技术立场 (BTP) 7-19,修订版 8,提供了三种不同的方法,被许可人可以使用这些方法来消除 CCF 危害,避免进一步考虑。这三种方法是 (1) 在 DI&C 系统内使用多样性,(2) 使用测试,或 (3) 使用防御措施。NEI 20-07 与 BTP 7-19,修订版 8(第 3.1.3 节)中提出的第三种方法 ─ 使用防御措施最为一致。NEI 20- 07 以安全设计目标 (SDO) 的形式提供了客观标准,用于防御因软件设计缺陷导致的软件 CCF。SDO 用于选择平台硬件和软件以及开发应用软件。数字系统要经历软件 CCF,软件中必须存在潜在缺陷。软件缺陷只能通过软件开发过程引入。将软件开发要求应用于安全相关系统,使 NRC 能够将与核电站事故分析事件同时发生的 CCF 视为超出设计基准的事件。但是,NRC 仍然要求行业通过使用“最佳估计”假设的纵深防御 CCF 应对分析来分析 CCF。目前,唯一获得 NRC 批准的消除 CCF 考虑的方法是安装不同的设备或进行只能应用于简单设备的广泛测试。本文档提供了这两种方法的替代方法,以消除安全相关系统的 CCF 考虑。NEI 20-07 中的这种方法首先建立了一套用于保护数字仪器和控制 (DI&C) 系统中的软件 CCF 的基本原则,然后将这些基本原则分解为安全设计目标 (SDO)。本文件还建议使用保证案例方法来证明高安全重要性安全相关 (HSSSR) 安全相关应用系统中的软件应用程序和托管应用软件的平台已充分实现了这些规定的 SDO,以合理保证目标软件不包含可能导致软件 CCF 的软件设计缺陷,在软件开发过程中引入软件缺陷的可能性足够低,因此,由于软件设计缺陷而出现软件 CCF 的可能性也足够低,因此可以充分解决。当在对 HSSSR 系统进行多样性和纵深防御 (D3) 分析时不需要进一步考虑或假设,并且保证案例表明平台和相关应用软件已充分解决 CCF,则系统的这些部分可以免于被假设为 CCF 的来源。这并不排除对 HSSSR 系统 D3 分析的需要,因为可能会识别出其他 CCF 漏洞(例如,数据通信)。
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学生将能够:1.理解各种软件过程模型。2.了解软件需求和 SRS 文档的类型。3.了解不同的软件设计和架构风格。4.学习软件开发中使用的软件测试方法和指标。5.了解质量控制和风险管理。UNIT - I:软件工程简介:软件角色的演变、软件性质的变化、软件神话。过程的一般视图:软件工程 - 分层技术、过程框架、过程模式、过程评估。过程模型:瀑布模型、增量过程模型、进化过程模型、统一过程、敏捷和敏捷过程模型、极限编程、敏捷开发的其他过程模型和工具
•美国加利福尼亚州索诺玛州立大学(2020年8月至2022年1月),SSU计算机科学系的终身助理助理教授,我与下一代计算机科学家和工程师一起从事研究和教育活动。我的研究活动涉及来自全国和全球范围内CS部门内外的学生和教职员工。研究项目:维护网络自动化的机器学习,智能系统的网络知识表示,使用知识图和图形神经网络的网络故障本地化。教授的课程:数据科学概论,计算机网络和互联网,编程简介(Python),软件设计和开发,技术和AI时代的道德规范。
• 分析客户需求并制定总体设计概念和目标,同时关注性能、架构和安全性。与内部团队合作制作软件设计和架构 • 根据业务需求开发 MS Dynamics 365 云解决方案 • 测试和部署应用程序和系统,包括 Dynamics 365 插件和 Azure 应用服务 • 修改、更新、重构和调试代码。使用 C# .NET 编写干净、可扩展的代码 • 排除故障、维护和改进现有的 Dynamics 365 应用程序 • 监控入站数据流并响应问题和中断 • 在整个软件开发生命周期 (SDLC) 中开发文档 • 支持初级开发人员