西门子系统中国供应商
与一般手机软件不一样，部件具备自多元性、服务平台/语言表达自觉性、器重性、支持定制性与互用等优点。
（1）自多元性。每一个部件是控制模块相对独立性，作用相对性完整的程序流程模块；部件通过一些规范或自定的应用插口把自己作用显现出来，供使用人应用。
（2）服务平台/语言表达自觉性。只需遵照组件技术规范和标准，开发者就可以使用一切便捷的表达去完成部件，客户程序或其它部件还可以根据其规范应用部件所提供的，且用户和部件任何一方的更新都不会导致兼容问题。
（3）器重性。客户其实也很容易地对其部件开展功能扩充。因为部件早已二进制化，重复使用编码能选随意计算机语言。
（4）支持定制性。根据一些给是一个数据与工作经验的知识库系统，由NSF支助，用以与其它学者分享并重新分析。我们利用了SEL积累的经验随意歪曲。想像一个蚂蚁已经寻找这方面毛毯高峰和低谷期，尝试寻找底点，例如在这一地方，程序开发任务量和偏差的数量不多。
假如难题充足繁杂（软件开发和软件流程的决策也的确比较复杂），是不存在寻找佳解决方案佳方式。换句话说，小蚂蚁很有可能被困在不正确的低谷期中，认为自己是低实际上不是（例如，一些山脉限制了它视野，使其看不到邻近的更低谷期）。
浔之漫智控技术（上海）有限公司（xzm-wqy-sqw）
是我国西门子系统合作伙伴，公司主要从事工业生产自动化设备的集成化,市场销售和维护，是全国自动化机械公司之一。
企业位于全国城市上海，大家真诚希望在器件的营销和工程项目项目承接、系统软件开发上可以和贵公司进行各个方面协作。
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优化计算方法和人工智能技术使用各种有意无意方式来搜索这个选择空间。一种方法是依据特殊观众们的总体目标对问题前后文模型，并把检索正确引导至一个特定方位。想像这只小蚂蚁在一根传动带上，而这一根传动带向着目标方式被缓缓的带动。在第二层中，我们可以把不一样项目及不一样环境的观点抽象化出去。如今很有可能必须符合于只能在一个领域里抽象化出关键因素或基本准则，而非给予"唯一"的解决方案对每一个不一样背景子集合都适合。
例如，Hall等尝试回应什么能鼓励软件开发技术。[16]她们检查了92个试验过该问题的探索，每一个都是不同的环境。在尝试搞清楚这种科学研究与它们的差异研究成果时，学者一直在寻找看起来能鼓励开发者的影响因素，即便不大可能量化分析种种因素贡献。因此，伴随一定的可信度，在各个科学研究中常寻找的是功效的激励因素被包含于这种模式中。
终结论不是一个预言性的模型，如X因素就是Y要素意义的二倍。反过来，它是一个关键因素的目录，管理人员能够因而，定量研究需要在定量分析法以前进行，查询这些更复杂的状况。当只牵涉极少数不一样要素时（如物理），就可以快速推动至定量分析法了；当涉及到很多不一样要素时（如人们人际互动），这类变换要不必须很长的时间，要不必须运用尚不成熟的简单化。软件开发直接证据中很多真实度问题都来源于这类不成熟的简单化。这个不是二分法，这也是连续体。
定性和定量科学研究并不像简单化里的那般单独。定量研究可能还需要搜集定性的数据信息（如观点或行为记录），并把信息进行化编号（如数据标准化），终量化分析编码数据（便是测算每一个归类里的案例）然后进行数据分析。定量分析法相反也有可能有定性的要素存有。比如，当较为两种方式A和B的作用时，可能会有点两种方式的商品，将它们评定为“好”、“非常好”和“差”。这种回答定性的，他们落到顺序量表上。但是，能够正常使用统计分析方法（如Wilcoxon秩和检验）来决定A的输出是不是明显地比B的输出好。科学研究结构是试验性的，而剖析是定量，和度量单位是cm或秒用的都是相同的方法。（即便使用性能参数的研究中，对指标挑选及其指标品质的关联也有可能是根据定性评估的。）
系统软件中强有力的科学研究融合了定量分析直接证据（如性能度量）和判定直接证据（如步骤叙述）来记录状况，鉴别主要因素，软件开发还无法证明的合拼体。但是，已经有不少人们在勤奋合拼直接证据。Barbara Kitchenham以及同事一直在支持系统化参考文献审查的运动，应用有明确标准的评估架构来验证并结合有关特殊热点的已发布相关证据。例如，Jørgensen和Shepperd在成本模型里的科学研究汇聚并融合了较为模型和人的大脑中间估计特性的直接证据，并强调他们大致是能够相对比较[5]。有意思的是，系统化审查（及其Kitchenham等执行对系统化审查的第三方评定）暴露出直接证据基本里的引人注目的缺点[7]。软件开发里的绝大多数话题讨论基本没有可靠的直接证据。对公布直接证据品质的焦虑使勤奋无法得到收益。对报告直接证据品质的焦虑（如，是不是充足并清晰地叙述了方式）限制直接证据的评估。
但是，系统化审查并不是认证研究成果的终判断。它们缺点之一是这类结合科学研究的形式使其难以对选题背景有适度的高度关注，然而这在检验和技术研究时的必要性被广泛公认。可能出现的后果就是，系统化审查难以解决定量研究，也由此常常将它们排除在审查以外，进而也消除了他们所提供直接证据。另一个后果就是，把不一样背景研究成果放在一起时（如，学生们实践探索和管理实践探索），如果将他们背景当做等同于得话，便会有过多丰富化的危险性。
科学方法论，包括方式的规范运用的统一调研系统软件，给予让研究者较为和比照过程的资源优势，因而，直接证据可以随着时间的而积淀，稳定可靠相关证据可以为知识提供有力的基本。像有机化学这种课程，尤其是有详细描述的关注点与标准问题方式的子课程，有界定完善的方法论。他们也有可能有标准化的报告实践活动，根据标准化的报告形式来强制标准的方法论。即便是高质量直接证据也一般是肤浅的。人们常常无法直接评定一个状况，因此我们能做的就是科学研究这些我们可以立即探索的结论，或者只关注情况的一部分，或从特殊的视角关注它，又或者是我们只是关注这些我们可以衡量的东西了，同时也希望它会映射到大家真真正正关注的物品上。衡量是一种快速记忆，应该是情况的简约表述或体现。但是它一般并不是状况自身；衡量是一种具有代表性简单化。高真实度必须证实所作所选择的合理化。
更糟糕的是，直接证据也是会有偏见的。是多少开发工程师会相信那些俗套的清洁液广告宣传里的顾客实验和“盲测”（“Duz能清理大量碗碟……”）？广告宣传法规要求这类顾客试验必须遵循一定的规范使标准具有对比性：相同的污渍、相同的需水量、相等的清洗剂等。可是广告主可以随意制订标准。他们能够提升一些标准，如污渍的类型和适合商品的水温。“哈！”大家要说，“成见是天生的。”而很多公开发表软件开发方式和工具评定依然遵循了一样的方式：不论是无意的或是无心的，鉴定的背景是有所设计的，以证明所推销产品的办法或专用工具的优势，而非根据单独界定的是依据的规范，平等地与其它工具方式作比较。