【文章內(nèi)容簡介】 CORBA模型、EJB模型、分布對象構件模型），軟件Agent技術，中間件技術，基于構件的系統(tǒng)開發(fā)，構件的鑒定，分類和檢索，為了復用的分析和設計，CBSE過程和構件技術相關的過程。學時：9學時。第4部分（軟件體系構架技術）要點：基本概念：構架的定義、意義，4+1視圖，構架的核心模型，生命周期模型，抽象模型，構架關系；構架的經(jīng)典風格：如管道過濾器，數(shù)據(jù)抽象和面向對象組織，基于事件的隱式調(diào)用，分層系統(tǒng)，黑板系統(tǒng)等。構架的客戶/服務器風格，正交軟件架構，特定領域的軟件構架DSSA；描述：軟件構架的描述標準、描述方法、描述語言；基于構架的軟件過程，構架的設計與演化，構架的實現(xiàn)再到實際系統(tǒng)；構架的質(zhì)量屬性和評估。授課：12學時。第5部分（軟件工程的再工程）要點：業(yè)務過程再工程，BPR模型，逆向工程，正向工程；軟件的重用工程，遺留工程；軟件的未來之路。授課：3學時。第6部分（形式化方法）要點：形式化方法的觀點；形式化方法的觀點；形式規(guī)約語；可執(zhí)行和不可執(zhí)行的規(guī)約；前置和后置斷言；形式化驗證。授課：4學時。第7部分（軟件可靠性）要點：軟件可靠性模型；冗余和容錯；缺陷分類；分析的概率方法。授課：6學時。第8部分（軟件工程工具）要點：需求分析工具；軟件設計工具；數(shù)據(jù)庫設計工具；項目管理工具；程序設計工具；測試工具；授課6學時。（3）課程教材及參考書l 馮沖等，軟件體系結構理論與實踐，人民郵電出版社，2004.l [美]Len Bass等，車立紅譯，清華大學出版社，2004.l [美]Eric J. Braude著，李仁發(fā)等譯，軟件設計——從程序設計到體系結構，電子工業(yè)出版社，2007.l 張友生等，系統(tǒng)分析師常用工具，清華大學出版社，2004.l 蔣宗禮，計算機科學與技術學科碩士研究生教育，清華大學出版社，2005.（4）計算機體系結構課程中文名（英文名）：計算機系統(tǒng)結構（Computer Architecture)學時：54學分：31．主要內(nèi)容“計算機系統(tǒng)”課程是計算機科學與技術的一門學位專業(yè)課。本課程的主要內(nèi)容包括：計算機設計技術及評價標準、指令系統(tǒng)、指令的流水處理、向量處理機、存儲系統(tǒng)、輸入、輸出通道及新型總線、計算機系統(tǒng)結構的新發(fā)展、互連網(wǎng)絡、多處理機。2．教學大綱（1）教學目的通過本課程的學習，學生能夠融會貫通以前所學的一些課程，全新認識計算機系統(tǒng)，掌握計算機系統(tǒng)的完整概念，真正明白如何進行（概念）設計計算機系統(tǒng)。（2）教學要求第1章（計算機設計技術及評價標準） 4學時（課堂講授2學時+課程討論2學時）。要點：1．計算機發(fā)展史2. 計算機系統(tǒng)結構的含義3. 系統(tǒng)結構的繼承與發(fā)展4. 促進計算機系統(tǒng)結構發(fā)展的因素5. 計算機系統(tǒng)結構的分類6. 計算機系統(tǒng)結構的定量概念7. 系統(tǒng)設計8. 系統(tǒng)結構的評價標準 第2章（指令系統(tǒng)）10學時（課堂講授6學時+課程討論4學時）。要點：1．數(shù)據(jù)表示2. 指令集系統(tǒng)結構的分類3. 指令格式及優(yōu)化4. 指令系統(tǒng)的設計5. 復雜指令系統(tǒng)（CISC）6. 精簡指令系統(tǒng)（RISC）。第3章（指令的流水處理） 10學時（課堂講授7學時+課程討論3學時）要點：1．先行控制技術2. 流水方式3. 超流水線處理機4. 超標量處理機5. 超流水線超標量處理機6. 超長指令字處理機第4章（向量處理機） 4學時（課堂講授2學時+課程討論2學時）要點：1．向量的處理方式2. 向量處理機的結構3. 提高向量處理機性能的方法4. 向量協(xié)處理器5. 向量處理機的功能評價。第5章（存儲系統(tǒng)） 4學時（課堂講授2學時+課程討論2學時）要點： （Cache）。第6章（輸入/輸出通道及新型總線） 4學時（課堂講授2學時+課程討論2學時）要點：第7章（計算機系統(tǒng)結構的新發(fā)展） 4學時（課堂講授2學時+課程討論3學時）要點：近2年新出現(xiàn)的多核技術。第8章（互連網(wǎng)絡）6學時（課堂講授2學時+課程討論4學時）要點：第9章（多處理機）4學時（課堂講授2學時+課程討論2學時）要點：。（3）課程教材及參考書鄭緯民、湯志忠，計算機系統(tǒng)結構(第二版)，清華大學出版社。2006李學干，計算機系統(tǒng)結構(第三版)，西安電子科技大學出版社，2006John. L. Hennessy amp。 David A. Patterson , Computer Architecture: A Quantitative Approach 3 Ed., San Francisco: Morgan Kaufmann Publicers, 機械工業(yè)出版社，2006（美）JOHN , DAVID ，鄭緯民 湯志忠 汪東升等譯，計算機系統(tǒng)結構——量化研究方法（第三版），Computer Architecture:A Quantitative Approach,Third Edition ，電子工業(yè)出版社，2006 William Stallings，張昆藏譯，計算機組織與結構――性能設計，第6版，清華大學出版社，2005。 （5）人工智能課程中文名（英文名）：人工智能（artificial intelligence)學時：54學分：31．主要內(nèi)容通過本課程學習，使學生對人工智能的發(fā)展概況、基本原理和應用領域有初步了解，對主要技術及應用有一定掌握，啟發(fā)學生對人工智能的興趣，培養(yǎng)知識創(chuàng)新和技術創(chuàng)新能力。人工智能的研究論題包括計算機視覺、規(guī)劃與行動、多Agent系統(tǒng)、語音識別、自動語言理解、專家系統(tǒng)和機器學習等。這些研究論題的基礎是通用和專用的知識表示和推理機制、問題求解和搜索算法，以及計算智能技術等。此外，人工智能還提供一套工具以解決那些用其它方法難以解決甚至無法解決的問題。這些工具包括啟發(fā)式搜索和規(guī)劃算法，知識表示和推理形式，機器學習技術，語音和語言理解方法，計算機視覺和機器人學等。通過學習，學生能夠知道什么時候需要某種合適的人工智能方法用于給定的問題，并能夠選擇適當?shù)膶崿F(xiàn)方法。2．教學大綱總論 2學時主要內(nèi)容：人工智能研究目標、研究內(nèi)容、研究的途徑（方法）、研究的領域等內(nèi)容教學要求：理解什么是智能、深刻理解什么是人工智能、人工智能研究的目標（近期目標和長遠目標）、人工智能研究的內(nèi)容、人工智能研究的途徑，要了解人工智能研究的歷史和研究領域的大致情況（不少于八個領域）。同時，學生要掌握圖靈測試的過程。重點、難點：深刻理解什么是人工智能第一章 知識表示方式 8學時主要內(nèi)容：什么是知識，知識和信息，數(shù)據(jù)的關系，介紹不少于九種知識表示方式：直接表示法；謂詞表示法；產(chǎn)生式表示法；語義網(wǎng)絡表示法；框架表示法；腳本表示法；面向對象表示法；狀態(tài)空間圖表示法；與或樹表示法的原理及其適用的范圍。教學要求：通過對本章的學習，學生應掌握人們社會活動和科學研究中的知識表示的形態(tài)，知識的特征與知識的分類。掌握一階謂詞邏輯的知識表示、產(chǎn)生式系統(tǒng)的知識表示、框架的知識表示法、語義網(wǎng)絡的知識表示法和狀態(tài)空間圖表示方法。理解腳本的知識表示法、面向對象的知識表示法和與或樹表示方法。重點、難點：（可選項）關于知識的概念以及特征；知識表示的主要模式第二章 確定性推理機制 6學時主要內(nèi)容：本章討論應用有關推理的方法和推理的控制策略，特別是基于一階謂詞邏輯的歸結演繹方法。為本課程的重點章節(jié)。教學要求：學生應掌握推理的基本概念和推理的控制策略；掌握置換與合一技術；掌握歸結演繹（反演）實現(xiàn)定理證明方法；掌握歸結反演的控制策略；理解Herbrand域和Horn子句的概念和相關理論；深刻理解Herbrand域上的不可滿足性與歸結反演中空子句的等價性。重點、難點：關于推理的基本概念、推理的控制策略、置換與合一、歸結演繹推理、歸結反演控制策略、與/或形演繹推理等。第三章 不確定性推理 8學時主要內(nèi)容：基于代數(shù)系統(tǒng)的討論，描述不確定知識推理的總體框架，論述了幾種重要的不確定性推理方法。教學要求：通過對本章的學習，學生應掌握不確定性推理的總體框架算法；理解從已知不確定性的證據(jù)和不確定性的規(guī)則，按不確定性推理方法推出不確定性的假設。掌握確定因子法中MB和MD的物理意義和方法的計算過程；掌握主觀貝葉斯（Bayes）法中LS和LN的物理意義，曲線插值法以及該方法的求解過程。掌握DS證據(jù)理論方法中基本概率賦值函數(shù)m(A), Bel(A)和Pl(A)的物理意義，正交和的計算以及該方法的計算過程。理解對于知識模糊性的可能性理論的推理方法，深刻理解語言變量的概念并應用于模糊推理規(guī)則中。重點、難點：不確定知識推理的總體框架、不確定性推理的確定因子法、主觀貝葉斯（Bayes）法、DS證據(jù)理論法、可能性理論等。第四章 一般圖搜索 8學時主要內(nèi)容：掌握基本概念，學會用狀態(tài)空間表示問題。掌握狀態(tài)空間的各種搜索策略，包括深度優(yōu)先搜索、廣度優(yōu)先搜索、代價樹上的搜索以及啟發(fā)式搜索和A*算法等等。了解關于搜索完備性和效率的基本理論。教學要求：學