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借助人工智能改进软件工作量估算:综合研究和框架提案
本研究在过去的五年中对 AI 技术在软件工作量估计方面进行了广泛的研究。通过克服传统方法的局限性,该研究旨在提高准确性和可靠性,并通过性能评估和与包括人工神经网络(ANN)、支持向量机(SVM)、线性回归、随机森林在内的多种机器学习模型进行
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5 months ago
基于数据驱动的项目规划:集成网络学习和约束放松方法以支持调度
对于基础设施建设和信息系统开发等类别的项目,我们提出了一种数据驱动的项目规划方法,该方法通过学习历史记录构建项目网络,从而为规划人员提供灵活性,将对项目计划和时间表进行调整的决策支持。
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8 months ago
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