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复旦大学计算机软件工程专业毕业论文选题参考表.doc

第一章绪论

(1)随着信息技术的飞速发展，计算机软件工程作为一门综合性学科，其重要性日益凸显。近年来，我国计算机软件产业取得了显著成就，据《中国软件产业年鉴》数据显示，2019年我国软件业务收入达到6.3万亿元，同比增长16.6%，软件产业已成为推动我国经济转型升级的重要力量。在众多计算机软件工程专业中，软件工程与人工智能的交叉领域尤为引人关注，该领域的研究不仅能够促进软件工程技术的创新，还能为人工智能技术的应用提供强大的技术支持。

(2)复旦大学计算机软件工程专业致力于培养具备扎实理论基础和实践能力的复合型人才。该专业紧跟国际前沿技术发展趋势，注重培养学生的创新意识和实际操作能力。例如，在课程设置上，除了传统的编程语言、数据结构、操作系统等基础课程外，还开设了人工智能、大数据、云计算等前沿技术课程。此外，复旦大学还与多家知名企业建立了合作关系，为学生提供实习和就业机会，如阿里巴巴、腾讯、华为等，这些合作不仅为学生提供了丰富的实践平台，也使得复旦大学计算机软件工程专业在业界享有较高的声誉。

(3)在当前软件工程领域，软件开发方法、软件项目管理、软件测试等方面仍然存在诸多挑战。例如，在软件开发方法方面，敏捷开发、DevOps等新兴开发模式虽然提高了软件开发效率，但同时也带来了项目管理、团队协作等方面的挑战。在软件项目管理方面，如何合理分配资源、控制项目进度、降低项目风险等仍然是软件工程师面临的重要问题。在软件测试方面，随着软件系统复杂性的增加，如何提高测试覆盖率、发现潜在缺陷等成为软件测试领域的难点。因此，针对这些问题，开展深入的研究和探讨具有重要的现实意义。

第二章相关技术概述

(1)人工智能（AI）技术在计算机软件工程中的应用日益广泛，已成为推动软件行业创新的重要驱动力。据《全球人工智能发展报告》显示，2020年全球AI市场规模达到约510亿美元，预计到2025年将达到约1270亿美元，年复合增长率达到20%。以深度学习为例，其在图像识别、语音识别等领域的应用已经取得了显著成果。例如，谷歌的AlphaGo在围棋领域战胜世界冠军，亚马逊的Alexa在智能家居领域的应用，都体现了AI技术在软件工程领域的强大潜力。

(2)大数据技术在软件工程中的应用同样不可忽视。随着互联网的普及和物联网技术的发展，数据量呈爆炸式增长。据IDC预测，全球数据量预计在2025年将达到160ZB，是2016年的10倍。大数据技术在软件工程中的应用，如数据挖掘、数据可视化等，能够帮助开发者更好地理解用户需求，优化软件设计。以阿里巴巴为例，其利用大数据技术进行用户行为分析，实现了精准营销和个性化推荐，极大地提升了用户体验。

(3)云计算作为新一代信息技术，为软件工程提供了强大的基础设施支持。据Gartner报告，2020年全球公共云服务市场规模达到3200亿美元，预计到2023年将达到5000亿美元。云计算技术使得软件工程师能够更加灵活地构建、部署和管理软件系统。例如，亚马逊的AWS、微软的Azure等云服务平台，为开发者提供了丰富的云服务和工具，降低了软件开发的门槛，提高了开发效率。云计算与软件工程的结合，推动了软件行业向云原生方向发展，为未来的软件工程实践带来了新的机遇和挑战。

第三章研究方法与实验设计

(1)在本研究中，我们将采用多种研究方法来确保研究的全面性和有效性。首先，文献综述法将被用于收集和整理相关领域的理论和研究成果，以便为后续的研究提供理论基础。通过分析现有文献，我们可以了解到当前软件工程领域的研究热点、技术趋势以及存在的问题。例如，通过查阅近五年的国际期刊和会议论文，我们可以发现软件工程中的敏捷开发、DevOps、持续集成和持续部署（CI/CD）等实践方法的研究和应用。

(2)其次，实验法将在本研究中扮演关键角色。我们将设计一系列实验来验证所提出的方法和模型。实验设计将遵循以下步骤：首先，明确实验目的和研究假设；其次，选择合适的实验环境，包括硬件、软件和测试数据；然后，制定实验流程和步骤，确保实验的可重复性和可靠性；最后，对实验结果进行统计分析，以验证研究假设。例如，为了评估一种新的代码质量评估工具的效果，我们可能会设计一个实验，比较该工具与现有工具在代码缺陷检测方面的性能。

(3)在实验设计过程中，我们将特别关注以下方面：一是实验的可行性和实用性，确保实验能够在实际环境中实施；二是实验的多样性和全面性，通过不同类型的实验来验证多个假设；三是实验的对比性，通过对比不同方法或模型的效果来揭示其优缺点；四是实验的可持续性，确保实验结果能够为后续研究提供参考。此外，我们将采用多种数据分析方法，如统计分析、机器学习等，以从实验数据中提取有价值的信息。例如，