CMMI和ASPICE作为汽车产品开发中常用到的两个模型，有各自独特的优点，又根据不同的应用市场和侧重点，其区别又有所体现，本篇文章主要就这两个点说明两者之间的本质区别。 一、CMMI和ASPICE的介绍 1.1 CMMI介绍 ...

ASPICE( A-SPICE stands for Automotive Software Process Improvement & Capability Determination and is based on the original SPICE model, but it is made more applicable for the automotive market) ...

概述 ASPICE是涉及汽车电子产品嵌入式软件的过程能力评估模型，主要用于整车厂对供应商进行软件过程能力评估，欧洲知名整车厂普遍对...恒润科技提供基于ASPICE/CMMI的过程能力评估模型的过程改进咨询和评估服务。...

CMMI和Scrum，都用在件研发上面，两者到底是什么系？哪个比较好呢？ 很多人可能都有过这个困惑，其实在真正了解了CMMI和Scrum，这个纠结本来是不存在的。 为了不卖关子，先抛出结论（网上有很多论述，从不同角度...

Automotive SPICE(ISO/IEC 15504) 和CMMI有什么不同？ 汽车电子技术网 Automotive SPICE是由欧洲的主要汽车制造商共同策定的「面向汽车行业的流程评估模型」。它的目的是，改善搭载于汽车上的电子控制单元...

(一) CMMI Dev2.0 (what to do) 参考资料：https://cmmiinstitute.com/cmmi/dev 1. why CMMI Dev? In today’s high-technology business environment, nearly all organizations are building increasingly ...

 CMMI模型与SPICE标准对比分析 ... CMMI模型是卡内基梅隆大学2001年9月推出的成熟的系统工程和软件工程的集成成熟度模型。这个模型可以指引一个组织去改进它用于开发维护、购买产品和服务的过

名称含义 发展历史 类似的流程 代表的含义 目前的现状 未来的发展

目录：1.汽车发展的新四化；2.汽车EEA发展趋势；3.天际动力电控系统的进化；4.电控系统开发范围；5：电控系统开发痛点；6.功能安全流程建设；7.功能安全项目实施（扭矩）；...10.ASPICE和功能安全融合；

文章目录背景介绍什么是ASPICE为了实现ASPICE L1，我做了什么总结 背景介绍 最近大半年没有更新文章，主要有两方面的原因： 一方面是由于自己太懒，没有更新的动力； 一方面是为了让项目达到公司规定的ASPICE L1的...

ASPICE现在越来越多的被OEM和零部件供应商提及和重视。ASPICE几乎成为汽车行业的通用标准和准则。那么什么是ASPICE呢？在介绍ASPICE之前，我们不得不提及的是CMMI。 CMMI全称是能力成熟度模型集成...

目录 1.总体预览 2.关键名词解释 2.1 过程评估模型 2.2 过程参考模型 2.3 过程属性 ...7.ASPICE认证的典型问题 1.总体预览 包含三个生命周期过程，主要生命周期过程，组织生命周期过...

为了应对外部A客户的迎审，最近包括去年都做了比较久的...所以，整理一下我在做ASPICE与准备迎审过程中的一些总结和感悟吧。 ASPICE，全称“Automotive Software Process Improvement and Capacity Determination”

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1.CMM的诞生 1987年 ，美国国防部委托卡耐基梅隆大学软件工程学院（SEI）研究软件能力成熟度框架，用于评估...2.什么是CMMI CMM的成功促使其他学科也相继开发类似的过程改进模型，如采购、系统工程、需求工程，多个...

微信公众号 SystemEngineeringLab Automotive SPICE 标准中为了便于评估师进行过程能力等级评估提供了不同的...和Process Capability Indicator。Process Performance Indicator为标志了过程结果（Process Outcome...

最新版的ASPICE标准中文版，包含32个过程域及16个主要过程域，评估模型和检查提问表，欢迎大家下载学习交流，有问题的可以私信交流。

工作产品沟通记录评审记录变更控制记录追踪记录分析报告接口需求文档系统需求规范验证准则基础实践BP1: 确定系统需求通过干系人需求和干系人需求变更识别系统的功能和能力。确定功能和非功能系统需求，形成系统需求....

ASPICE具体实施的相关数据，涉及到Level1, level2, level3.

Automotive SPICE PAM V3.1中对双向追踪性和一致性要求主要在系统系统工程过程组、软件工程过程组、变更管理过程以及相关管理过程中。 双向追踪性和一致性整体要求如下： 系统工程和软件工程过程中，双向追踪性...

功能安全流程管理ASPICE最新版本V3.1，纯中文版本，不是那种有的翻译有的没翻译那种版本。

软件详细设计在ASPICE中代号是SWE3,处于V模型的左侧； 软件测试则包含软件单元测试（SWE4）,软件集成测试（SWE5）以及软件合格性测试（SWE6）三部分，处于V模型的右侧。下面我会比较详细地介绍一下各过程域的实施...

虽然题目叫所有过程域介绍，但其实不是我来介绍哈哈哈哈。发现了一个NB的链接包含了这些介绍，很适合用来做快速查询，如下： ...SWE1部分截图如下 我发现我最近没写博客，给我点赞评论关注的人都变少了，CSDN你给我个...

ASPICE实施过程踩坑集锦 写在前面的话 由于业务需求,公司准备在试点项目当中实施ASPICE, 初步计划是希望通过试点项目争取拿到ASPICE CL2的认证。在实施过程当中，项目组遇到了很多的问题，这个headache系列主要是...

相信每个从事汽车电子开发的人都会有这样的心路历程：1.刚毕业时，懵懵懂懂的进入公司，跟着公司的培训走，了解自己岗位的内容，以及与其他岗位的交互，还要熟悉V模型开发流程；2.工作几年后，睁开眼睛看外部的世界...

在汽车行业，对于ASIL和ASPICE这两个词一定不陌生。 这两个词什么含义呢？先从英文缩写讲起。 ASIL是Automotive Safety Intergrity Level 汽车安全完整度等级。汽车事关人员生命安全，因此汽车的安全势必需要关注。...

从过程目的来看ASPICE要求比较直接“开发和维护由过程产出的记录信息”，功能安全的过程目的相对来说比较抽象“为整个安全生命周期开发一个文档管理策略，来促成一个高效且可重复的文档管理过程”单纯从过程目的来...

汽车嵌入式软件开发流程ASPICE从1级至3级的评估大纲，VDA出版

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐，用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论，在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数，仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解，利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器，反复训练BP神经网络预测样本输出，通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理，在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数，预先设定一个非线性函数，如式y=20+x21-10cos（2πx1）+x22-10cos（2πx2）所示，假定函数解析式不清楚的情况下，随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据，将y作为RBF网络的输出数据，分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析，并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析，分别取国内生产总值（GDP），工业总产值，铁路运输线路长度，复线里程比重，公路运输线路长度，等级公路比重，铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入，以货运总量，铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出，构建GRNN，由于训练数据较少，采取交叉验证方法训练GRNN神经网络，并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识，设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字，当数字被一定的噪声干扰后，仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价，试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据，并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力，建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题，要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型，利用该模型可以快速地找到最优（或近似最优）的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数，不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集，使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平，即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡，避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问，可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征，其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别，建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征，分别是前面提及过的：最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8)，使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据，选定反馈神经网络的输入、输出节点，来反映电力系统负荷运行的内在规律，从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后，以改良三比值法为基础，建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值（MIV，Mean Impact Value）方法来说明如何使用神经网络来筛选变量，找到对结果有较大影响的输入项，继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理，建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度），这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此，需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系，从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像，图像来自不同的10个人，每人5幅图像，人脸的朝向分别为：左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络，对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理，在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘，但是由于网络入侵特征数据维数较多，不同入侵类别间的数据差别较小，不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理，在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中，建立模型时选用的每个样本（即病例）数据包括10个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度）的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值（各特征的3个最大数据的平均值）共30个数据。明显，这30个输入自变量相互之间存在一定的关系，并非相互独立的，因此，为了缩短建模时间、提高建模精度，有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理，在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理，在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户，快速地利用神经网络解决实际问题，MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用，MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱（拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱）。

0.网络工程师考试知识点[必考知识点]--必看 1.网络工程师考试常用计算公式汇总--必看 2.软考网络工程师必过教程---必看 3.软考网络工程师历年知识点总结(结合历年来真题内容总结) 4.软考网络工程师协议和名称---必看 5.网络工程师复习(背熟必过秘籍)---必看 6.网工上午经典考题汇总---必记 ………………共12份笔记，内容覆盖所有考点