【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 CORBA模型、EJB模型、分布對(duì)象構(gòu)件模型），軟件Agent技術(shù)，中間件技術(shù)，基于構(gòu)件的系統(tǒng)開(kāi)發(fā)，構(gòu)件的鑒定，分類(lèi)和檢索，為了復(fù)用的分析和設(shè)計(jì)，CBSE過(guò)程和構(gòu)件技術(shù)相關(guān)的過(guò)程。學(xué)時(shí)：9學(xué)時(shí)。第4部分（軟件體系構(gòu)架技術(shù)）要點(diǎn)：基本概念：構(gòu)架的定義、意義，4+1視圖，構(gòu)架的核心模型，生命周期模型，抽象模型，構(gòu)架關(guān)系；構(gòu)架的經(jīng)典風(fēng)格：如管道過(guò)濾器，數(shù)據(jù)抽象和面向?qū)ο蠼M織，基于事件的隱式調(diào)用，分層系統(tǒng)，黑板系統(tǒng)等。構(gòu)架的客戶(hù)/服務(wù)器風(fēng)格，正交軟件架構(gòu)，特定領(lǐng)域的軟件構(gòu)架DSSA；描述：軟件構(gòu)架的描述標(biāo)準(zhǔn)、描述方法、描述語(yǔ)言；基于構(gòu)架的軟件過(guò)程，構(gòu)架的設(shè)計(jì)與演化，構(gòu)架的實(shí)現(xiàn)再到實(shí)際系統(tǒng)；構(gòu)架的質(zhì)量屬性和評(píng)估。授課：12學(xué)時(shí)。第5部分（軟件工程的再工程）要點(diǎn)：業(yè)務(wù)過(guò)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(lái)之路。授課：3學(xué)時(shí)。第6部分（形式化方法）要點(diǎn)：形式化方法的觀(guān)點(diǎn)；形式化方法的觀(guān)點(diǎn)；形式規(guī)約語(yǔ)；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(yàn)證。授課：4學(xué)時(shí)。第7部分（軟件可靠性）要點(diǎn)：軟件可靠性模型；冗余和容錯(cuò)；缺陷分類(lèi)；分析的概率方法。授課：6學(xué)時(shí)。第8部分（軟件工程工具）要點(diǎn)：需求分析工具；軟件設(shè)計(jì)工具；數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)工具；項(xiàng)目管理工具；程序設(shè)計(jì)工具；測(cè)試工具；授課6學(xué)時(shí)。（3）課程教材及參考書(shū)l 馮沖等，軟件體系結(jié)構(gòu)理論與實(shí)踐，人民郵電出版社，2004.l [美]Len Bass等，車(chē)立紅譯，清華大學(xué)出版社，2004.l [美]Eric J. Braude著，李仁發(fā)等譯，軟件設(shè)計(jì)——從程序設(shè)計(jì)到體系結(jié)構(gòu)，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(xué)出版社，2004.l 蔣宗禮，計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)科碩士研究生教育，清華大學(xué)出版社，2005.（4）計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)課程中文名（英文名）：計(jì)算機(jī)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)（Computer Architecture)學(xué)時(shí)：54學(xué)分：31．主要內(nèi)容“計(jì)算機(jī)系統(tǒng)”課程是計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)的一門(mén)學(xué)位專(zhuān)業(yè)課。本課程的主要內(nèi)容包括：計(jì)算機(jī)設(shè)計(jì)技術(shù)及評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)、指令系統(tǒng)、指令的流水處理、向量處理機(jī)、存儲(chǔ)系統(tǒng)、輸入、輸出通道及新型總線(xiàn)、計(jì)算機(jī)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的新發(fā)展、互連網(wǎng)絡(luò)、多處理機(jī)。2．教學(xué)大綱（1）教學(xué)目的通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，學(xué)生能夠融會(huì)貫通以前所學(xué)的一些課程，全新認(rèn)識(shí)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，掌握計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的完整概念，真正明白如何進(jìn)行（概念）設(shè)計(jì)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)。（2）教學(xué)要求第1章（計(jì)算機(jī)設(shè)計(jì)技術(shù)及評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)） 4學(xué)時(shí)（課堂講授2學(xué)時(shí)+課程討論2學(xué)時(shí)）。要點(diǎn)：1．計(jì)算機(jī)發(fā)展史2. 計(jì)算機(jī)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的含義3. 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的繼承與發(fā)展4. 促進(jìn)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)發(fā)展的因素5. 計(jì)算機(jī)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的分類(lèi)6. 計(jì)算機(jī)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的定量概念7. 系統(tǒng)設(shè)計(jì)8. 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn) 第2章（指令系統(tǒng)）10學(xué)時(shí)（課堂講授6學(xué)時(shí)+課程討論4學(xué)時(shí)）。要點(diǎn)：1．?dāng)?shù)據(jù)表示2. 指令集系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的分類(lèi)3. 指令格式及優(yōu)化4. 指令系統(tǒng)的設(shè)計(jì)5. 復(fù)雜指令系統(tǒng)（CISC）6. 精簡(jiǎn)指令系統(tǒng)（RISC）。第3章（指令的流水處理） 10學(xué)時(shí)（課堂講授7學(xué)時(shí)+課程討論3學(xué)時(shí)）要點(diǎn)：1．先行控制技術(shù)2. 流水方式3. 超流水線(xiàn)處理機(jī)4. 超標(biāo)量處理機(jī)5. 超流水線(xiàn)超標(biāo)量處理機(jī)6. 超長(zhǎng)指令字處理機(jī)第4章（向量處理機(jī)） 4學(xué)時(shí)（課堂講授2學(xué)時(shí)+課程討論2學(xué)時(shí)）要點(diǎn)：1．向量的處理方式2. 向量處理機(jī)的結(jié)構(gòu)3. 提高向量處理機(jī)性能的方法4. 向量協(xié)處理器5. 向量處理機(jī)的功能評(píng)價(jià)。第5章（存儲(chǔ)系統(tǒng)） 4學(xué)時(shí)（課堂講授2學(xué)時(shí)+課程討論2學(xué)時(shí)）要點(diǎn)： （Cache）。第6章（輸入/輸出通道及新型總線(xiàn)） 4學(xué)時(shí)（課堂講授2學(xué)時(shí)+課程討論2學(xué)時(shí)）要點(diǎn)：第7章（計(jì)算機(jī)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的新發(fā)展） 4學(xué)時(shí)（課堂講授2學(xué)時(shí)+課程討論3學(xué)時(shí)）要點(diǎn)：近2年新出現(xiàn)的多核技術(shù)。第8章（互連網(wǎng)絡(luò)）6學(xué)時(shí)（課堂講授2學(xué)時(shí)+課程討論4學(xué)時(shí)）要點(diǎn)：第9章（多處理機(jī)）4學(xué)時(shí)（課堂講授2學(xué)時(shí)+課程討論2學(xué)時(shí)）要點(diǎn)：。（3）課程教材及參考書(shū)鄭緯民、湯志忠，計(jì)算機(jī)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)(第二版)，清華大學(xué)出版社。2006李學(xué)干，計(jì)算機(jī)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)(第三版)，西安電子科技大學(xué)出版社，2006John. L. Hennessy amp。 David A. Patterson , Computer Architecture: A Quantitative Approach 3 Ed., San Francisco: Morgan Kaufmann Publicers, 機(jī)械工業(yè)出版社，2006（美）JOHN , DAVID ，鄭緯民 湯志忠 汪東升等譯，計(jì)算機(jī)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)——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(jì)算機(jī)組織與結(jié)構(gòu)――性能設(shè)計(jì)，第6版，清華大學(xué)出版社，2005。 （5）人工智能課程中文名（英文名）：人工智能（artificial intelligence)學(xué)時(shí)：54學(xué)分：31．主要內(nèi)容通過(guò)本課程學(xué)習(xí)，使學(xué)生對(duì)人工智能的發(fā)展概況、基本原理和應(yīng)用領(lǐng)域有初步了解，對(duì)主要技術(shù)及應(yīng)用有一定掌握，啟發(fā)學(xué)生對(duì)人工智能的興趣，培養(yǎng)知識(shí)創(chuàng)新和技術(shù)創(chuàng)新能力。人工智能的研究論題包括計(jì)算機(jī)視覺(jué)、規(guī)劃與行動(dòng)、多Agent系統(tǒng)、語(yǔ)音識(shí)別、自動(dòng)語(yǔ)言理解、專(zhuān)家系統(tǒng)和機(jī)器學(xué)習(xí)等。這些研究論題的基礎(chǔ)是通用和專(zhuān)用的知識(shí)表示和推理機(jī)制、問(wèn)題求解和搜索算法，以及計(jì)算智能技術(shù)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(wú)法解決的問(wèn)題。這些工具包括啟發(fā)式搜索和規(guī)劃算法，知識(shí)表示和推理形式，機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，語(yǔ)音和語(yǔ)言理解方法，計(jì)算機(jī)視覺(jué)和機(jī)器人學(xué)等。通過(guò)學(xué)習(xí)，學(xué)生能夠知道什么時(shí)候需要某種合適的人工智能方法用于給定的問(wèn)題，并能夠選擇適當(dāng)?shù)膶?shí)現(xiàn)方法。2．教學(xué)大綱總論 2學(xué)時(shí)主要內(nèi)容：人工智能研究目標(biāo)、研究?jī)?nèi)容、研究的途徑（方法）、研究的領(lǐng)域等內(nèi)容教學(xué)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(biāo)（近期目標(biāo)和長(zhǎng)遠(yuǎn)目標(biāo)）、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(lǐng)域的大致情況（不少于八個(gè)領(lǐng)域）。同時(shí)，學(xué)生要掌握?qǐng)D靈測(cè)試的過(guò)程。重點(diǎn)、難點(diǎn)：深刻理解什么是人工智能第一章 知識(shí)表示方式 8學(xué)時(shí)主要內(nèi)容：什么是知識(shí)，知識(shí)和信息，數(shù)據(jù)的關(guān)系，介紹不少于九種知識(shí)表示方式：直接表示法；謂詞表示法；產(chǎn)生式表示法；語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)表示法；框架表示法；腳本表示法；面向?qū)ο蟊硎痉?；狀態(tài)空間圖表示法；與或樹(shù)表示法的原理及其適用的范圍。教學(xué)要求：通過(guò)對(duì)本章的學(xué)習(xí)，學(xué)生應(yīng)掌握人們社會(huì)活動(dòng)和科學(xué)研究中的知識(shí)表示的形態(tài)，知識(shí)的特征與知識(shí)的分類(lèi)。掌握一階謂詞邏輯的知識(shí)表示、產(chǎn)生式系統(tǒng)的知識(shí)表示、框架的知識(shí)表示法、語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)的知識(shí)表示法和狀態(tài)空間圖表示方法。理解腳本的知識(shí)表示法、面向?qū)ο蟮闹R(shí)表示法和與或樹(shù)表示方法。重點(diǎn)、難點(diǎn)：（可選項(xiàng)）關(guān)于知識(shí)的概念以及特征；知識(shí)表示的主要模式第二章 確定性推理機(jī)制 6學(xué)時(shí)主要內(nèi)容：本章討論應(yīng)用有關(guān)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(jié)演繹方法。為本課程的重點(diǎn)章節(jié)。教學(xué)要求：學(xué)生應(yīng)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(shù)；掌握歸結(jié)演繹（反演）實(shí)現(xiàn)定理證明方法；掌握歸結(jié)反演的控制策略；理解Herbrand域和Horn子句的概念和相關(guān)理論；深刻理解Herbrand域上的不可滿(mǎn)足性與歸結(jié)反演中空子句的等價(jià)性。重點(diǎn)、難點(diǎn)：關(guān)于推理的基本概念、推理的控制策略、置換與合一、歸結(jié)演繹推理、歸結(jié)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(xué)時(shí)主要內(nèi)容：基于代數(shù)系統(tǒng)的討論，描述不確定知識(shí)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(xué)要求：通過(guò)對(duì)本章的學(xué)習(xí)，學(xué)生應(yīng)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(shè)。掌握確定因子法中MB和MD的物理意義和方法的計(jì)算過(guò)程；掌握主觀(guān)貝葉斯（Bayes）法中LS和LN的物理意義，曲線(xiàn)插值法以及該方法的求解過(guò)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(jì)算以及該方法的計(jì)算過(guò)程。理解對(duì)于知識(shí)模糊性的可能性理論的推理方法，深刻理解語(yǔ)言變量的概念并應(yīng)用于模糊推理規(guī)則中。重點(diǎn)、難點(diǎn)：不確定知識(shí)推理的總體框架、不確定性推理的確定因子法、主觀(guān)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(xué)時(shí)主要內(nèi)容：掌握基本概念，學(xué)會(huì)用狀態(tài)空間表示問(wèn)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(jià)樹(shù)上的搜索以及啟發(fā)式搜索和A*算法等等。了解關(guān)于搜索完備性和效率的基本理論。教學(xué)要求：學(xué)