925 resultados para software engineering: metrics
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This is the revision session for our Programming Principles course. We take a whistle-stop tour of the topics covered in the course, look at the three pillars of object oriented programming, and look ahead to the exam.
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These are the resources used for the Computer Science course Programming Principles, designed to teach students the fundamentals of computer programming and object orientation via learning the Java language. We also touch on some software engineering basics, such as patterns, software design and testing. The course assumes no previous knowledge of programming, but there is a fairly steep learning curve, and students are encouraged to practice, practice, practice!
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In this lecture we cover how UML Use Cases can be used for requirements capture. We look at the anatomy of a Use Case Description, and the way in which use cases can be brought together in a use case diagram. We also look at the way that use cases can be derived from problems using noun verb analysis.
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In this session we look at how to model flow of control and interactions between components using UML Activity and Sequence Diagrams. This is an introductory session and so for Activity Diagrams we only cover branching, forks and joins and swim lanes, and for Sequence we cover lifelines, messages and returns, and alt, par and opt frames.
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In this session we look at UML Class Diagrams and how they fit into both the family of UML models, and also the software engineering process. We look at some basic features of class diagrams including properties, operations, associations, generalisation, aggregation and composition.
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This is a presentation that introduces the envisioning (set up) stage of a project or case study. it sets envisioning in a framework of software engineering and agile methodologies. The presentation also covers techniques for engaging with stakeholders in the domain of the project: building a co-designing team; information gathering; and the ethics of engagement. There is a short section on sprint planning and managing the project backlog (agile using a burndown chart.
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This is the specification for the 4th deliverable of the Agile Software Engineering Group Project. The 4th deliverable is code increment 3 of the application built in the 3rd sprint
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Lecture slides about the final deliverable of the Software Engineering Group project. This covers product evaluation, Teamworking experience evaluation, and a personal reflection
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Two lectures that introduce the idea of modelling in the large, and contrasts hard system and soft system modelling. The second lecture goes into detail on a number of specific methods for analysing a system (CATWOE and CSH) and on modelling a system (Systems Diagrams and Personas).
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Title: Data-Driven Text Generation using Neural Networks Speaker: Pavlos Vougiouklis, University of Southampton Abstract: Recent work on neural networks shows their great potential at tackling a wide variety of Natural Language Processing (NLP) tasks. This talk will focus on the Natural Language Generation (NLG) problem and, more specifically, on the extend to which neural network language models could be employed for context-sensitive and data-driven text generation. In addition, a neural network architecture for response generation in social media along with the training methods that enable it to capture contextual information and effectively participate in public conversations will be discussed. Speaker Bio: Pavlos Vougiouklis obtained his 5-year Diploma in Electrical and Computer Engineering from the Aristotle University of Thessaloniki in 2013. He was awarded an MSc degree in Software Engineering from the University of Southampton in 2014. In 2015, he joined the Web and Internet Science (WAIS) research group of the University of Southampton and he is currently working towards the acquisition of his PhD degree in the field of Neural Network Approaches for Natural Language Processing. Title: Provenance is Complicated and Boring — Is there a solution? Speaker: Darren Richardson, University of Southampton Abstract: Paper trails, auditing, and accountability — arguably not the sexiest terms in computer science. But then you discover that you've possibly been eating horse-meat, and the importance of provenance becomes almost palpable. Having accepted that we should be creating provenance-enabled systems, the challenge of then communicating that provenance to casual users is not trivial: users should not have to have a detailed working knowledge of your system, and they certainly shouldn't be expected to understand the data model. So how, then, do you give users an insight into the provenance, without having to build a bespoke system for each and every different provenance installation? Speaker Bio: Darren is a final year Computer Science PhD student. He completed his undergraduate degree in Electronic Engineering at Southampton in 2012.
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This presentation gives an overview of TIDT's development process at time of writitng in March 2016. We were and still are developing our process. It is an agile process based on DSDM and Scrum.
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Las tecnologías de la información han empezado a ser un factor importante a tener en cuenta en cada uno de los procesos que se llevan a cabo en la cadena de suministro. Su implementación y correcto uso otorgan a las empresas ventajas que favorecen el desempeño operacional a lo largo de la cadena. El desarrollo y aplicación de software han contribuido a la integración de los diferentes miembros de la cadena, de tal forma que desde los proveedores hasta el cliente final, perciben beneficios en las variables de desempeño operacional y nivel de satisfacción respectivamente. Por otra parte es importante considerar que su implementación no siempre presenta resultados positivos, por el contrario dicho proceso de implementación puede verse afectado seriamente por barreras que impiden maximizar los beneficios que otorgan las TIC.
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Con la creciente popularidad de las soluciones de IT como factor clave para aumentar la competitividad y la creación de valor para las empresas, la necesidad de invertir en proyectos de IT se incrementa considerablemente. La limitación de los recursos como un obstáculo para invertir ha obligado a las empresas a buscar metodologías para seleccionar y priorizar proyectos, asegurándose de que las decisiones que se toman son aquellas que van alineadas con las estrategias corporativas para asegurar la creación de valor y la maximización de los beneficios. Esta tesis proporciona los fundamentos para la implementación del Portafolio de dirección de Proyectos de IT (IT PPM) como una metodología eficaz para la gestión de proyectos basados en IT, y una herramienta para proporcionar criterios claros para los directores ejecutivos para la toma de decisiones. El documento proporciona la información acerca de cómo implementar el IT PPM en siete pasos, el análisis de los procesos y las funciones necesarias para su ejecución exitosa. Además, proporciona diferentes métodos y criterios para la selección y priorización de proyectos. Después de la parte teórica donde se describe el IT PPM, la tesis aporta un análisis del estudio de caso de una empresa farmacéutica. La empresa ya cuenta con un departamento de gestión de proyectos, pero se encontró la necesidad de implementar el IT PPM debido a su amplia cobertura de procesos End-to-End en Proyectos de IT, y la manera de asegurar la maximización de los beneficios. Con la investigación teórica y el análisis del estudio de caso, la tesis concluye con una definición práctica de un modelo aproximado IT PPM como una recomendación para su implementación en el Departamento de Gestión de Proyectos.
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Aceptado para su publicación en las actas del Segundo Taller de trabajo en Ingeniería del Software basada en componentes distribuidos ISCDISï01. En colaboración con VI Jornadas de Ingeniería de Software y Bases de Datos (Almagro, Ciudad Real - 2 de noviembre de 2001)
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La principal contribución de esta Tesis es la propuesta de un modelo de agente BDI graduado (g-BDI) que permita especificar una arquitetura de agente capaz de representar y razonar con actitudes mentales graduadas. Consideramos que una arquitectura BDI más exible permitirá desarrollar agentes que alcancen mejor performance en entornos inciertos y dinámicos, al servicio de otros agentes (humanos o no) que puedan tener un conjunto de motivaciones graduadas. En el modelo g-BDI, las actitudes graduadas del agente tienen una representación explícita y adecuada. Los grados en las creencias representan la medida en que el agente cree que una fórmula es verdadera, en los deseos positivos o negativos permiten al agente establecer respectivamente, diferentes niveles de preferencias o de rechazo. Las graduaciones en las intenciones también dan una medida de preferencia pero en este caso, modelan el costo/beneficio que le trae al agente alcanzar una meta. Luego, a partir de la representación e interacción de estas actitudes graduadas, pueden ser modelados agentes que muestren diferentes tipos de comportamiento. La formalización del modelo g-BDI está basada en los sistemas multi-contextos. Diferentes lógicas modales multivaluadas se han propuesto para representar y razonar sobre las creencias, deseos e intenciones, presentando en cada caso una axiomática completa y consistente. Para tratar con la semántica operacional del modelo de agente, primero se definió un calculus para la ejecución de sistemas multi-contextos, denominado Multi-context calculus. Luego, mediante este calculus se le ha dado al modelo g-BDI semántica computacional. Por otra parte, se ha presentado una metodología para la ingeniería de agentes g-BDI en un escenario multiagente. El objeto de esta propuesta es guiar el diseño de sistemas multiagentes, a partir de un problema del mundo real. Por medio del desarrollo de un sistema recomendador en turismo como caso de estudio, donde el agente recomendador tiene una arquitectura g-BDI, se ha mostrado que este modelo es valioso para diseñar e implementar agentes concretos. Finalmente, usando este caso de estudio se ha realizado una experimentación sobre la flexibilidad y performance del modelo de agente g-BDI, demostrando que es útil para desarrollar agentes que manifiesten conductas diversas. También se ha mostrado que los resultados obtenidos con estos agentes recomendadores modelizados con actitudes graduadas, son mejores que aquellos alcanzados por los agentes con actitudes no-graduadas.