在与指定的协调教育监督员的第一次会议上,必须同意/讨论以下事项:· 培训生角色所需的高级实践课程/高级实践能力范围· 如果不存在国家课程,则必须由雇主批准在高级水平上要达到的能力的协议· 针对相关课程/能力的个人学习需求分析· 明确确定工作场所发展的学习计划· 临床监督学习合同,以设定期望和界限。
全面采用了系统工程实践,包括:详细的需求分析、详细的风险分析和风险管理规划、详细的系统配置管理。检查了操作员的职责,并记录了操作员和主管在各种情况和场景下合作和协同工作的方式。这导致详细考虑了操作的人体工程学,并在最终设计中采用了比现有布局更高效、更有效的布局。它还为决定在临时设施运行期间可以接受哪些妥协提供了基础。
C1 本课程旨在拓宽学生关于商业可持续性(可持续供应链管理、循环经济和资源效率、营销和品牌的可持续性、可持续产品开发和创新、可持续融资和投资、可持续性的实际实施)、价值主张(问题识别和解决方案制定、客户需求分析、市场研究洞察等)、商业模式(价值主张和客户细分、消费者参与和客户关系、渠道和分销模式、收入来源和定价策略等)、营销策略(营销指标和关键绩效指标、营销计划制定)、可行性和可行性(成本)以及商业计划制定的知识。
人工智能在软件工程中的未来发展方向 Narasimha Murthy MR 助理教授,VVIET 迈索尔 570028 印度 摘要:本研究论文探讨了人工智能(AI)的快速发展格局及其对软件工程领域的深远影响。随着技术的不断进步,人工智能正在成为软件开发流程中不可或缺的一部分,彻底改变了软件的设计、测试和维护方式。本文深入探讨了人工智能在软件工程中的现状,并探讨了其未来的发展方向,讨论了未来的潜在优势、挑战和机遇。 关键词:人工智能 AI、软件工程、革命性、未来方向、挑战 1.简介 随着人工智能的融入,软件工程正经历变革阶段。机器学习和自然语言处理等人工智能技术越来越多地被应用于增强软件开发的各个方面,从需求分析到部署和维护。本文旨在分析人工智能在软件工程中的当前应用并预测其未来发展方向。 2. 人工智能在软件工程中的当前应用 a) 自动代码生成:人工智能算法可以生成代码片段甚至整个函数,从而减轻开发人员的负担并加快开发过程。 b) 错误检测和解决:人工智能工具可以分析代码以检测错误和漏洞,提供主动解决方案并提高软件可靠性。 c) 需求分析和自然语言处理:人工智能支持复杂的自然语言处理,有助于提取需求并促进利益相关者和开发人员之间的更好沟通。 d) 自动化测试:人工智能驱动的测试工具通过自动化测试用例生成、执行和结果分析来提高软件测试的效率。 3. 人工智能在软件工程中的未来范围
SDLC 阶段:规划和需求:系统开发生命周期 (SDLC) 简介、规划阶段:目标、范围和可行性、需求收集技术、需求分析和文档 SDLC 中的分析和设计阶段:系统分析:目标和目的、数据流图 (DFD) 和流程建模、逻辑和物理系统设计 实施和维护阶段:从设计到实施的过渡、编码和系统开发、软件测试和质量保证、部署和部署后支持 SDLC 方法:比较:SDLC 方法概述、传统 SDLC 模型(瀑布式、V 模型)、敏捷和迭代模型(Scrum、看板)、为项目选择正确的方法 第 2 单元:系统设计和架构
更高级别的探索和演示技能 绘制客户决策的结构和流程,以确保产品与关键利益相关者的要求保持一致。 掌握研究、访谈、需求分析和流程映射,以发现空白机会并创造价值。 深入了解如何管理、组织、分析和批判性思考客户关系,以开发与当前和未来的需求和机会直接相关的整体解决方案。 利用经过验证的框架和模型以有组织的方式捕获、使用和呈现信息,主动提出对实现客户目标和共同成功影响最大的建议。
- 需求分析 - 车辆功能规格: - 车辆分析、任务概况、速度、爬坡能力、续航里程 - ePWT 架构比较: - 电气架构比较、技术定义(功率、扭矩、发动机转速、锂电池类型和性能、变速箱比等)、性能、辅助负载、热管理、充电(交流/直流)...... - E-pwt 架构开发和系统集成 - 电动动力系统安装、E/E 组件接口(如 HMI)、线束等。 - ePWT 应用的测试和验证、认证支持 - E-pwt 供应商:组件和/或系统级 - 单个组件或完整系统的供应商、诊断系统等。
必须改变工程活动以反映这些差异。几乎所有与软件相关的事故都可以追溯到需求规范中的缺陷,而不是编码错误。在这些情况下,软件完全按照规定执行(实现是“正确的”),但规范是不正确的,因为 (1) 需求不完整或包含关于软件控制的系统组件所需操作或计算机所需操作的错误假设,或 (2) 存在未处理的受控系统状态和环境条件。这反过来意味着软件系统安全工作的大部分应该用于需求分析,包括完整性(我们已经指定了一套广泛的完整性标准)、正确性、对系统危害的潜在贡献、稳健性和可能的