报告标题： Industrial AI 报告时间：10月22日10:30-11:30报告地点：出版社四楼报告厅报告摘要：Despite impressive recent advances, a clear-eyed analysis leads to a sobering conclusion: AI remains in its infancy. Yet numerous applications in science, services, and industry remain underserved.

报告标题：需求驱动的代码生成：从需求澄清、形式适配到对齐增强 报告时间：10月20日15:00-16:00报告地点：理科大楼B211报告摘要： 如何精准把握业务意图并将其转化为高质量代码，已成为智能软件工程面临的重要挑战。本次报告首先探讨如何通过领域资产建模建立结构化的知识表示，实现高质量的需求澄清；其次，系统分析不同需求表达形式对大模型代码生成性能的影响，构建针对不同需求特性的形式推荐策略；最后，剖析大模型在复杂场景下的需求理解误区，提出基于需求对齐的代码生成增强范式。本次报告旨在揭示需求工程在软件开发中的关键作用，从需求角度探索构建高效、可靠的智能代码生成体系。

报告标题： Engineering Edge-Cloud Smart IoT Systems with AI and Workflows 报告时间：10月15日10:00-11:30报告地点：数学馆B202报告摘要： Edge-cloud computing has become the mainstream architecture for the design of smart IoT systems such as smart health, smart grid, and smart manufacturing.

报告标题：基于真实重构实践的静态分析器自动化测试报告时间：10月13日14:00-15:00报告地点：理科大楼B407报告摘要： 静态分析器被广泛应用于缺陷检测、编码规范检查和软件质量保障。然而，静态分析器本身也可能存在缺陷，产生误报或漏报。现有测试方法通常依赖人工设计少量语义保持变换，难以覆盖真实程序中丰富多样的代码形式。 本报告介绍一种基于真实重构实践的静态分析器自动化测试方法。其基本思想是：开发者在软件维护过程中积累了大量不改变程序行为的代码重构，这些重构可以为构造测试变换提供真实而丰富的知识来源。

报告一题目：开源生态下的科技协同创新探索与实践报告时间：9月29日13:15—13:40报告地点：出版社4楼报告厅报告人简介：李光杰，北京大数据先进技术研究院副研究员，中国计算机学会软件工程专委会委员。长期从事软件质量、代码重构、开源软件等方面的理论研究和实践探索工作，主持及参与多项国家级重点项目，在软件工程领域发表学术论文10余篇，出版专著10余部，获国家发明专利及软件著作权多项，目前负责红山开源平台技术总体工作。报告摘要：开源，始于代码共享，兴于社区协作，已成为科技创新不可忽视的公共底座。

报告标题：PyFEX：分析 Python 程序中隐藏的行为报告时间：9月23日13:00-14:30报告地点：理科大楼B407报告摘要： 随着大语言模型逐渐参与软件开发，开发者需要审视的不仅是生成代码的功能是否正确，还包括代码及其第三方依赖是否引入了超出预期的行为。例如，一个能够正确处理本地文件的程序，也可能通过所依赖的软件包将敏感数据发送至外部服务器。因此，理解程序实际执行了什么，是评估软件安全性、进一步检查其是否符合开发者意图的重要基础。 然而，揭示 Python 程序行为尤其是恶意行为面临多重困难。