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法律、人工智能和数字化
1 非常感谢瓦伦堡人工智能、自主系统和软件项目——人文与社会（WASP-HS）、人工智能驱动的高等教育实践中的伦理和法律挑战（MMW2020.0138）的支持。此外，我还要感谢 Teresa Cerratto-Pargman 教授、Cormac McGrath 副教授和 Cecilia Magnusson Sjöberg 教授，他们在本书开发的各个阶段对稿件或其中的部分内容提出了有益的评论。还要感谢本书的编辑、助理教授 Katja de Vries 和 Mattias Dahlberg 教授提出的建设性反馈意见。至于不足之处，全部是作者的责任。2 BS Bloom，《2 Sigma 问题：寻找与一对一辅导一样有效的小组教学方法》，13 Educational Researcher 4（1984）。
软件工程师实习生 - 麻烦aluaa
教育南达科他州立大学，布鲁金斯SD计算机科学科学学士学位预期毕业：2026年5月：数据结构，数据库管理系统，面向对象的编程，软件工程，软件工程，软件项目管理计算机架构，操作系统，操作系统，离散数学技能编程和抄写： Scripting AI & Machine Learning: TensorFlow (Basics), Scikit-learn (Basics), Stable Diffusion, Ollama, Google AI Studio, OpenCV, Pandas, NumPy Software & Development Tools: Visual Studio, VS Code, Linux, Docker, Git, GitHub, Jupiter Notebooks, PowerShell, Quartus Prime, PgAdmin Web & Application Development: .NET, Django, RESTful APIs, UI/UX Design, Figma, Cloudflare, HTML, CSS, Chrome DevTools Databases & Data Management: PostgreSQL, MySQL, MongoDB, Data Analytics, Data Visualization Additional Skills: Agile/Scrum, Cybersecurity Basics, Microsoft Office, Slack, Teams, Customer Service PROJECTS Diabetes Prediction System [ GitHub Repository ] January 2025教育南达科他州立大学，布鲁金斯SD计算机科学科学学士学位预期毕业：2026年5月：数据结构，数据库管理系统，面向对象的编程，软件工程，软件工程，软件项目管理计算机架构，操作系统，操作系统，离散数学技能编程和抄写： Scripting AI & Machine Learning: TensorFlow (Basics), Scikit-learn (Basics), Stable Diffusion, Ollama, Google AI Studio, OpenCV, Pandas, NumPy Software & Development Tools: Visual Studio, VS Code, Linux, Docker, Git, GitHub, Jupiter Notebooks, PowerShell, Quartus Prime, PgAdmin Web & Application Development: .NET, Django, RESTful APIs, UI/UX Design, Figma, Cloudflare, HTML, CSS, Chrome DevTools Databases & Data Management: PostgreSQL, MySQL, MongoDB, Data Analytics, Data Visualization Additional Skills: Agile/Scrum, Cybersecurity Basics, Microsoft Office, Slack, Teams, Customer Service PROJECTS Diabetes Prediction System [ GitHub Repository ] January 2025
计算机科学标准 - 伊利诺伊州教育委员会
11-12.AP.19 使用软件生命周期流程为广大受众规划和开发程序。11-12.AP.20 演示如何使用编译器或解释器将源代码转换为机器代码。11-12.AP.21 解释可能导致计算机程序受损的安全问题。11-12.AP-22 为多个计算平台开发程序。11-12.AP-23 在小组软件项目中使用版本控制系统、集成开发环境以及协作工具和实践（代码文档）。11-12.AP.24 开发并使用一系列测试用例来验证程序是否按照其设计规范执行。11-12.AP.25 讨论故障软件和软件更新的社会、经济和道德后果。11-12.AP.26 修改现有程序以添加其他功能，并讨论有意和无意的影响（例如，破坏其他功能）。11-12.AP.27 通过代码审查等流程评估程序的关键质量。
人工智能的周期性系统
在这里，我们展示了一个现实世界的软件项目，以讨论三个抽象层次，以区分 AI 软件解决方案上不同粒度的信息交换。虽然最低级别的抽象过于复杂，无法创建标准化词汇表，但最高级别的抽象对于许多问题案例来说过于粗糙，无法设计合适的算法。尽管如此，正如我们将展示的那样，这个最高级别的抽象仍然很重要，因为它是军事操作员和 AI 专家之间信息交换的最佳级别。最高级别的抽象由平铺的 AI 方案表示，称为 AI 周期表 (PTA)。我们建议基于 PTA 的新型引导工作流程，以支持军事人员和 AI 专家之间的交流，以利用自动化工作的成果。我们将证明 PTA 非常适合作为军事操作员和 ML 专家之间的沟通手段。在未来的工作中，可以检查是否应特别针对安全部队的要求改进现有的 PTA。
使用Quantum Computer
新的量子技术目前正在引起广泛关注。量子物理学的应用领域有望提供重要的技术和经济机会。主要项目，例如欧盟[1]的量子旗舰或美国国家量子倡议[2]，目的是将量子技术带入工业应用。正在大力追求的量子合并者的发展引起了特别的兴趣。期刊和互联网新闻频道定期报告进度。对量子计算的高度关注表明，它被认为是一个有趣的话题。我们想利用这种激励的影响，对量子物理学的教学和学习。特别是，我们希望利用对真实量子计算机的访问，各种提供商免费提供的量子计算机。许多平台（例如IBM量子[3]或Tu Delft的量子Inspire [4]）允许用户注册基于云的量子计算机访问。 在这些环境中，用户可以在实际量子硬件上尝试量子算法。 此外，还有一些用户友好的模拟器，例如Quirk [5，6]和具有广泛学习材料的环境，用于学习硬件相关的编程语言（例如， IBM Qiskit [7]，Microsoft Q＃[8]或Google CIRQ [9]）。 新提供者和方法定期出现[10]。 定期更新的GitHub集合“开源量子软件项目”提供了免费可用的量子编程资源的概述[11]。IBM量子[3]或Tu Delft的量子Inspire [4]）允许用户注册基于云的量子计算机访问。在这些环境中，用户可以在实际量子硬件上尝试量子算法。此外，还有一些用户友好的模拟器，例如Quirk [5，6]和具有广泛学习材料的环境，用于学习硬件相关的编程语言（例如，IBM Qiskit [7]，Microsoft Q＃[8]或Google CIRQ [9]）。 新提供者和方法定期出现[10]。 定期更新的GitHub集合“开源量子软件项目”提供了免费可用的量子编程资源的概述[11]。IBM Qiskit [7]，Microsoft Q＃[8]或Google CIRQ [9]）。新提供者和方法定期出现[10]。定期更新的GitHub集合“开源量子软件项目”提供了免费可用的量子编程资源的概述[11]。通过量子技术教量子物理学的方法具有一个主要优势：基本实体在物理上很简单。Qubits被描述为两国系统 - 最简单的量子系统。在量子加密和通信中起着重要作用的光的极化也很容易机械地描述量子。另一个教学优势是，量子技术直接解决了量子物理学的真正非古典特征：诸如叠加，测量，纠缠等主题在这一领域至关重要。新量子技术的基础物理学并不是什么新鲜事物：它仍然是在海森伯格和施罗丁时代开发的量子物理学。但是，其在量子计算机中的技术应用，具有新颖的概念为Qubits和Quantum大门，可以采用新的量子物理学教学方法。新方法比传统方法更关注信息科学。它为应用定向打开了新的机会，并允许新的示例和锻炼任务。在本文中，我们想在量子物理学的入门课程中展示一种使用量子计算机的直接而直接的方法。技术可能性已经可用：上面列出的平台为学习者提供了机会
4。带有荣誉的计算机科学学士学位（软件工程）5。程序代码SECJH
代码预期的教育目标PEO1在本地和全球行业和组织中以软件工程师的身份获得就业机会，在那里他们有能力运用软件工程中的基本知识，计算原理和技能，以开发在不同应用领域的规模和复杂性增加的软件。PEO2证明了在整个职业生涯中继续学习的能力（即专业，技术或研究生教育）可以拉直他们的分析和批判性思维能力，以将其定位为高级软件工程实践，并为软件工程学科的知识基础做出贡献。PEO3涉及一个数字软件项目，他们熟练地应用了适当的方法，模型和技术，这些方法，模型和技术为大型软件系统的分析，设计，开发，测试和实施，评估，维护和文档提供了基础。PEO4在软件工程学科中成为具有组合技巧的领导者或技术企业家。PEO5表明了作为软件工程师的职业道德和社会责任的认识。
使用 ML 技术认证安全相关系统：ACAS-Xu 经验
在航空电子领域，飞机系统的认证由监管机构管辖，例如欧洲的 EASA 和美国的 FAA。EASA 制定了认证规范 (CS 2x.1301/1309)，定义了规定系统适航性的要求。除此之外，当局还发布了 AMC/AC（可接受的合规方法/咨询通函），以承认使用工业标准（复杂系统为 ED-79A/ARP4754A、软件项目为 ED-12C/DO-178C 和硬件项目为 ED-80/DO-254）开发系统是可接受的方法，可以证明系统行为、软件和/或硬件项目实现的操作功能符合监管要求。在用于认证目的的方法中，保证案例概念并不是新鲜事物。安全领域是最早阐述安全案例概念的领域之一。安全案例最初由 Tim Kelly [KBMB97] 理论化，然后由 John Rushby [Rus15] 概括。特别是在 [Rus15] 中，Rushby 声称在行业中引入这种方法对系统和软件保证和认证做出了重大贡献。
Microsoft Word - 最终版本balthazarfachergota
本文旨在介绍两种容错架构，用于需要操作可靠性和可用性的机电系统控制。其中一种架构的处理单元是 PIC 16F84A ，另一种架构的处理单元是 Basic Step 2K 。这两种架构都由三个相同的模块组成，它们通过编程实现的协议进行通信。它们能够以对应用程序透明的方式检测模块中的故障。换句话说，不会干扰或中断控制任务。在这两种架构中，如果模块出现故障，可以将其留待维护，然后重新集成到系统中，而不会导致受控机电系统闲置。文章中详细介绍了两种架构之间的差异和相似之处、硬件和软件项目的特点以及对其性能的考虑。关键词可用性、嵌入式、容错、微控制器、可靠性。Musme 2005，国际多体系统和机电一体化研讨会。Uberlandia（巴西）2005 年 3 月 6-9 日论文编号 ____- MUSME05。
物联网时代的人工智能：边缘人工智能硬件和软件回顾
摘要 — 将人工智能计算移至数据源附近的现代趋势增加了对适合此类环境的新硬件和软件的需求。我们进行了一项范围界定研究，以找到开发 Edge AI 应用程序时使用的当前资源。由于主题的性质，该研究结合了科学来源与产品信息和软件项目来源。本文的结构如下。在第一部分中，简要讨论了 Edge AI 应用程序，然后介绍了硬件选项，最后介绍了用于开发 AI 模型的软件。有各种硬件产品可供选择，我们在本研究中找到了尽可能多的产品，以确定最知名的制造商。我们按以下类别描述设备：人工智能加速器和处理器、现场可编程门阵列、片上系统设备、模块系统以及从开发板到服务器的完整计算机。Edge AI 软件开发似乎有三种趋势：神经网络优化、移动设备软件和微控制器软件。我们讨论了这些新兴领域以及如何考虑低功耗和机器学习计算的特殊挑战。我们的研究结果表明，边缘 AI 生态系统目前正在发展，它有自己的挑战，供应商和开发人员正在应对这些挑战。
用于软件努力估算的机器学习的实施：文献评论
摘要 - 努力估计对于软件开发努力的胜利至关重要。适当的预测方法对于使软件项目努力估计结果保持一致至关重要。此过程有助于有效分发资源，制定项目策略并促进IT项目管理中的知情选择。机器学习是人工智能（AI）的一个方面，致力于制定算法和模型，使计算机能够根据数据来增强其性能，并促进预测或决策。本研究通过强调合奏技术的优势来讨论机器学习在软件开发工作估算中的实施，我们收集了有关软件努力估算和机器学习技术的558篇论文。经过质量审查过程，我们确定了40篇文章以进行深入审查。研究结果表明，在监督和无监督的学习中使用集成技术可以提高软件努力估算的准确性。人工神经网络，回归，k-neart邻居，决策树，随机森林和自举的聚集是最常用的方法。研究还表明，大多数文章都使用集合技术来调整参数，选择功能和加权功能。本研究提供了实施机器学习技术来估算软件工作的见解，并突出了集合技术的优势。