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Anu博士是火狐体育计算机科学副教授。他于2018年秋季加入火狐体育。在加入Montclair State之前,他获得了北达科他州立大学软件工程博士学位。火狐体育本科课程:# CSIT 416 - IT项目管理(课程:SP24, FA23, SP23, FA22, FA21, SP21, FA20, FA19, SP19, FA18) # CSIT 315 -软件工程I(课程:FA22, FA21) # CSIT 415 -软件工程II(课程:SP22) # CSIT 104 - Python编程I(课程:FA21, FA20, SP19) # CSIT 460 -计算机安全(课程:SP20)火狐体育研究生课程:# CSIT 590 -网络空间治理,政策和道德(会议:SP23, SP22) # CSIT 555 -数据库系统(会议:SP21) # CSIT 610 - IT项目管理(会议:SU20, FA19) # CSIT 615 -软件工程高级主题(会议:SP20)在北达科他州立大学教授的本科课程:# CSCI 116 -计算机的商业使用(会议:SP10, FA10, SP11)
专业化
Anu博士对软件开发计划、分析和管理感兴趣,特别是通过改进软件开发过程和实践来提高软件质量。Anu博士的主要研究重点是软件工件的验证和确认(V&V)有效方法的开发和经验验证。Anu博士的研究兴趣包括:软件工程、需求工程、软件工程中的人为错误、软件检查、软件质量改进、经验软件工程、软件工程教育、网络安全中的人为因素
办公时间
秋天
- 周一
- 下午12:30 - 1:30
- 周四
- 下午12:30 - 1:30
春天
- 周二
- 下午4时至5时
- 周四
- 下午1时至2时
链接
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研究项目
CS for Everyone Everywhere (CSEE)项目
火狐体育计算机科学无处不在(CSEE)项目支持参与的地方教育机构(LEA)代表开发符合标准的高质量K-12计算机科学课程。本项目由NJDOE (NJDOE标准22E00178)资助。
使用机器学习自动化需求检查过程
需求检查包括多个检查人员独立地审查需求文档并报告文档中的错误。但是,检查人员报告故障和非故障(误报)。我们正在使用基于机器学习的方法来验证需求审查。我们的方法使用监督机器学习算法从误报中分离故障。我们用来训练分类器的一个重要特征是用错误类型(歧义、不一致、不正确的需求、遗漏等)标记我们的审查数据。