1、未来软件工程的机遇与挑战

未来软件工程的机遇与挑战

1 引言

到 2025 年,组织及其产品、系统和服务的竞争、适应和生存能力将越来越依赖于软件。软件为产品和服务提供了竞争差异化和对竞争变化的快速适应性,能促进产品和服务的快速定制以及供应链的灵活管理。软件密集型系统面临着诸多需求,如提供安全、可靠的系统,支持全球企业协调,实现快速适应变化等,这些需求将使软件系统的定义、设计、开发、部署和演进过程发生重大变化。

早期曾预测技术和环境的变化速度会增加,现在看来,当时未能预测到一些重要趋势,包括:
- 使用多核芯片来弥补摩尔定律下微电路速度增长的下降,这会使计算操作每秒的数量保持在摩尔定律曲线上,但会给从高效的顺序软件程序转向高效的并行程序带来难题。
- 电子数据来源的爆炸式增长以及搜索和分析这些数据的方法,如搜索引擎和推荐系统。
- 云计算和软件即服务的经济可行性和使用增长。
- 在适当条件下,敏捷方法可扩展到 100 人的 Scrum of Scrums。

2 未来软件工程的机遇与挑战

2.1 对快速开发和适应性的重视日益增加

系统变化的速度越来越快,这就要求软件具备快速开发和适应能力以保持竞争力。例如,惠普发现其商业产品的平均生命周期为 33 个月,而每个产品的软件开发时间平均为 48 个月。于是,惠普投资于产品线架构和可重用软件组件,将软件开发时间缩短至 12 个月。

敏捷方法的出现也是对快速开发和适应性挑战的一种回应。最初分析发现敏捷方法通常难以扩展到大型产品,但在过去十年中,一些组织通过使用两层 10 人 Scrum 团队成功扩展了敏捷方法。具体操作如下:
1. 每个 Scrum 团

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模预测控制相关领域的研究生研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模线性化提供新思路;③结合深度学习经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想工程应用技巧。
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