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CCF中国软件大会（CCF ChinaSoft）由中国计算机学会（CCF）主办，是中国软件科学与工程相关领域办会规格最高、参会人数最多、影响范围最广、涵盖内容最全面的全国性学术会议。2023年CCF中国软件大会（CCF ChinaSoft 2023）将由CCF系统软件专委会、形式化方法专委会、软件工程专委会、以及复旦大学承办，于2023年12月1-3日在上海国际会议中心隆重举行，预期将有 10余位院士以及上千名来自全国高等院校、研究机构、科技企业的专家、学者和专业人士参加。
本次CCF中国软件大会的专刊征稿正在火热进行中，请大家踊跃投稿！
"系统软件测试验证"《计算机学报》专刊征稿
专刊简介
在安全攸关系统中，如自动驾驶控制系统、航空航天控制系统、核反应堆控制系统、电力设备控制系统，这些系统中的软件功能或性能问题可能导致灾难性后果，软件测试验证也被广泛应用于这类系统的分析，保证系统的正确性。然而，传统的软件测试验证研究大多聚焦在应用软件的分析上，忽视了底层系统软件的建模和分析。系统软件为应用提供必要的运行基础，包含操作系统、中间件、数据库管理系统、协议、容器等，具有重要的支撑作用。系统软件的运行机制复杂、代码规模庞大，传统的测试验证方法，在系统软件上，对性能和功能等缺陷的分析效率和效果受到极大制约。
本专刊“系统软件测试验证”针对操作系统、数据库、协议、容器等系统软件的功能、性能等问题，关注系统软件分析、测试、验证和演化等过程的技术方法，针对学术和产业面临的难题、挑战和瓶颈，征集国内外研究人员在软件测试验证等方面，取得的理论、技术方法突破和具有创新性、影响力的高水平研究成果，实现系统软件多维度多手段的深度分析，为相关研究者和实践者提供发表最新成果的学术交流平台。
特约编辑
田聪（西安电子科技大学）
卜磊（南京大学）
李姗姗（国防科技大学）
姜宇（清华大学）
截稿时间
2023 年 9 月 1 日
"形式化方法与应用"《软件学报》专刊征稿
专刊简介
软件发展的核心问题之一是如何保证软件系统安全可靠。如今，硬件运算速度变得越来越快、体系结构变得越来越复杂，软件的功能也变得越来越强大而复杂，如何开发可靠的软件系统，已经成为一项巨大的挑战。特别是现在计算机系统已广泛应用于许多关系国计民生的安全攸关系统中，例如高速列车控制系统、航空航天控制系统、核反应堆控制系统等等，这些系统中的任何错误都可能导致灾难性后果。目前，形式化方法己经成功应用于各种硬件设计，特别是芯片的设计。各大硬件制造商都有一个非常强大的形式化方法团队为保障系统的可靠性提供技术支持，例如IBM、AMD等等。同时，随着形式验证技术（如定理证明、模型检验等）的发展，形式化方法在提高软件可靠性方面己显示出无可取代的潜力。各个著名的研究机构都投入了大量人力和物力从事这方面的研究。例如，美国宇航局（ＮＡＳＡ）拥有一支庞大的形式化方法研究团队，他们在保证美国航天器控制软件正确性方面发挥了巨大作用，在美国研发“好奇号”火星探测器时，为了提高控制软件的可靠性和生产率，广泛使用了形式化方法。在新兴领域，如区块链及人工智能等领域，形式化方法也逐步应用适配，提升系统的整体安全可控。
本专刊“形式化方法与应用”围绕形式化方法基础理论、技术、支撑工具以及领域应用等，重点关注形式化方法与理论计算机科学、软件工程、基础软件（操作系统、编译器等）、嵌入式系统、人机物融合系统、网络与信息安全、可信人工智能（智能制造、智能交通、智能控制、可信机器学习）等领域的交叉结合。拟收录相关方向的综述或突破性的关键技术、关键理论、以及得到工业应用的工具等相关论文。
特约编辑
曹钦翔（上海交通大学）
宋富（上海科技大学）
詹乃军（中国科学院软件研究所）
截稿时间
2023 年 7 月 31 日
"面向云游戏的云侧软件技术"《计算机学报》专刊征稿
专刊简介
打游戏是当下很多青年人的重要娱乐方式之一，有着广泛的群众基础，也因此导致腾讯和网易等IT巨大花费巨资不断开发新游戏。而云游戏模式日益兴起，导致云游戏的渲染等复杂计算日益从前端的手机等前端设备，转移到腾讯云等以GPU为核心计算资源的游戏云上来，目前腾讯/网易等厂商都在深入研究和发展GPU云游戏平台及其相关技术，云游戏也成为带动GPU云时代最重要的云计算业务之一，也导致华为云和阿里云等云服务厂商的大规模介入。云游戏的兴起和发展需要云计算相关的软件栈做一系列的调整和相应的变化，其中孕育了系列软件技术、方法与模型等的改进和提升。与此同时，在2022年USENIX ATC等顶会顶刊也持续涌现云游戏相关的论文，也成为当前国内外研究的热点之一，国内上海交通大学、华中科技大学和天津大学等都作出了高水平的云游戏相关成果。本专题将重点思考但不限于下列技术：GPU渲染等游戏重载计算及其编程方式优化、Windows/Linux/安卓下GPU容器和GPU在Windows 容器中运行方式优化、GPU渲染资源API的调用、隔离控制方法优化、Windows容器中GPU渲染API隔离控制的质量保证和异常、错误处理机制优化、云游戏中GPU容器共享调度架构（如K8S）与技术优化。本专刊征集国内外相关研究人员在面向有游戏的云侧计算领域的新方法、新技术、新模型等方面取得的重大突破和具有创新性、影响力的高水平研究成果，为相关研究者和实践者提供发表最新成果的学术交流平台。
特约编辑
孙毓忠（中国科学院计算技术研究所）
宋莹（北京信息科技大学）
戚正伟（上海交通大学）
李建欣（北京航空航天大学）
截稿时间
2023 年 9 月 1 日
“软件研发效能前沿技术”《Software: Evolution and Process》专刊征稿
专刊简介
After half a century of development, software industry has evolved into the stage of large-scale engineering. In the recent two decades, the development mode in software industry has experienced multi-stage continuous evolution from Agile to DevOps to BizDevOps. Especially with the rapid growth of DevOps and the rise of related development concepts such as DevSecOps, AIOps, DevPerfOps, and BizDevOps, etc., Effectiveness and Efficiency (E&E) have become one of the most recent hotspots in software industry that both Internet companies and traditional software companies pay close attention in today's "Post-DevOps Era". Although there are different expressions of the trending “Software Development Effectiveness and Efficiency”, most of them are based on the essential consensus, that is, "the capability to continuously and efficiently develop and deliver high-quality software products towards business value".
Compared to the various traditional research areas and topics in software engineering, the improvement of development E&E have become an undertaking with special concerns about system engineering, which emphasizes the adaptability of and the interrelationships among technologies and practices in high-speed development scenarios represented by DevOps, and the overall capability to deliver effective value quickly. The continuous improvement of development E&E and product quality may involve a number of engineering endeavors, from the adjustment of organizational structure to the optimization of development teams, from the tuning of development process to the construction of toolchains, and etc.
The special issue on “Software Development Effectiveness and Efficiency” is an initiative to bring this emerging area and related topics to the attention of the research communities of software and systems engineering. The focus of this special issue is to provide an opportunity for researchers and practitioners to present theoretical system, engineering challenges, technological exploration, and best practices for improving software development E&E. In particular, the special issue focuses on innovative software engineering research with a vision of the end-to-end development process, systematic thinking, and business value orientation, which is able to match various development productivity scenarios in practice.
特约编辑
张贺（南京大学）
朱少民（同济大学）
彭鑫（复旦大学）
截稿时间
2023 年 7 月 14 日
"面向复杂软件的缺陷检测与修复技术"《软件学报》专刊征稿
专刊简介
在信息时代，“软件定义一切”，软件已经成为人们生产和生活的基石，然而，由于软件系统规模不断扩大，应用环境越来越复杂，程序员在开发过程中难以避免地引入缺陷。软件缺陷可能会引发不可预期的后果，甚至危及人们的生命财产安全。因此，及时且准确地检测和修复缺陷对于保障生产生活的正常运行具有重要意义。然而，在实践中，软件缺陷的检测和修复面临着诸多挑战。例如，当前庞大的信息系统缺陷往往难以被检测到，缺陷修复的速度难以跟上缺陷增长的速度，而且一旦发现缺陷，正确修复也非常具有挑战性。
本专刊“面向复杂软件的缺陷检测与修复技术”向关注该主题的科研人员公开征集稿件。稿件主题应当围绕软件缺陷定位、预测、调试和修复等自动化方面的相关研究内容。
特约编辑
张路（北京大学）
刘辉（北京理工大学）
姜佳君（天津大学）
王博（北京交通大学）
截稿时间
2023 年 7 月 11 日
"生成式AI与软件自动化"《计算机研究与发展》专刊征稿
专刊简介
生成式AI在2023年所取得的进展，无疑引起了极具颠覆性的行业海啸。Open AI发布的ChatGPT仿佛成了数字时代的阿拉丁神灯，你可以随时召唤来实现梦想！而在ChatGPT引爆科技领域之后不到四个月，OpenAI又推出多模态预训练大模型GPT-4，其拥有的能力更是可以比肩灵长类的一些出类拔萃之辈；仅一天后，百度旗下人工智能文心一言面世，成为了中国科技企业进入生成式人工智能赛道“掘金”的入场券；紧随GPT-4重磅发布的步调，微软发布Microsoft 365 Copilot......目不暇接的AI表演背后，是生成式人工智能正在重构人们的办公、娱乐乃至生活方式。人工智能生成内容以超出人们预期的速度，正在成为科技革命历史上的重大事件。曾经被认为只有碳基生命才具备的学习、思考的能力，也许正被硅基生命所超越！这不是擦身而过的浪潮，而是我们正在见证内容生产力的革新！
生成式人工智能本质上是通过机器学习算法从已有数据中学习内容要素，生成新的原创内容或作品。它在继承和发扬传统AI的分析、判断、决策功能的基础上，实现了传统AI无法企及的创意设计功能。生成式AI算法希望通过解决有效数据的稀缺性以及采样偏差等问题，突破人工智能发展的关键瓶颈。生成式AI不仅速度更快、成本更低，而且在某些情况下，它所生成的结果比人类手工创造的还要好。从社交媒体到游戏，从广告到建筑，从编程到平面设计，从产品设计到法律，从市场营销到销售，每一个需要人类原创作品的行业都有可能被颠覆！
在软件工程领域，生成式AI也开始为其赋能，并衍生为一种新的生产力。生成式AI将大大加速软件开发过程，减少测试的时间和人工成本，提高测试的覆盖率、准确性、性能和可靠性，增强代码的质量和可维护性，还帮助软件管理人员更好地进行项目管理与维护，提供自动化软件部署方式，推动软件开发效率和质量的飞速发展，围绕生成式AI的软件工程技术主题的研究工作具有重要意义。以ChatGPT为例，自问世以来，已经被应用在软件工程领域并进行了初步的探索。ChatGPT作为一种新颖的简化代码开发方式，使得测试工程师的测试用例开发流程与技术手段更加简单、高效。简化代码开发方式模式允许几乎没有编码经验的人使用生成式AI技术支持的开发平台或者简单的自然语言即可完成对测试代码的编写与调试。因此对于编写测试自动化代码的团队来说，生成式AI使得软件工程领域的测试过程更加便捷且容易实现，同时提高了测试过程的覆盖率和可靠性。
在这样的时代背景下，立足于软件工程、数据与知识工程、人工智能研究尤其是生成式AI的最新进展，《计算机研究与发展》与中国软件大会（ChinaSoft2023）合作征稿，组织“生成式AI与软件自动化”论坛，旨在鼓励和交流国内外研究者在生成式AI及其涉及到的知识图谱、图神经网络、机器学习可解释性、强化学习、数据增强等领域的相关研究成果与重要观点。专刊拟发表人工智能和软件工程交叉领域的理论、技术或实验方面等创新性、突破性的高水平研究成果，探讨其产业界的应用案例与发展前景。读者群体包括软件工程、人工智能，以及特定领域的研究人员、专业工程师等。
特约编辑
李戈（北京大学）
邢颖（北京邮电大学）
刘芳（北京航空航天大学）
刘辉（北京理工大学）
刘璘（清华大学）
截稿时间
2023 年 7 月 1 日
"系统与网络安全"《软件学报》专刊征稿
专刊简介
近年来，随着移动通信、云计算、人工智能、区块链等技术的快速发展，传统系统软件与网络应用被赋予新特性和新场景，新兴系统软件与网络应用也不断涌现。与此同时，各类系统攻击、网络犯罪等安全问题频繁发生，给社会和国家安全带来了极大的危害。一方面，新兴系统软件和网络软件的程序逻辑复杂、运行环境多样、漏洞层出不穷，针对它们的攻击行为形式多样，对抗手段变化多端；另一方面，新兴系统软件和网络软件的开放特性促进了黑灰产的发展，从移动终端的暗扣话费和勒索软件，到区块链数字货币和去中心化应用的洗钱和地下犯罪，黑灰产不仅给用户带来隐私泄露、财产损失、名誉损害等威胁，同时也加深社会信任危机感。因此，如何提升系统软件和网络软件的安全性和可靠性，对于保障国家网络空间安全和提升我国软件系统产业的信息安全保障能力至关重要。
本专刊“系统与网络安全”主要关注网络空间中新兴系统软件与网络软件的安全检测、防御与溯源等技术，研究多模态新兴系统软件与网络软件安全分析技术，包括大数据分析与人工智能软件系统、软件定义网络、数据中心网络、云边端融合网络和工业互联网等网络系统；关注量子密码、物联网安全、匿名网络治理、区块链、关键信息基础设施安全、人工智能安全和网络内生安全等新兴技术；研究各类系统软件与网络软件中黑灰产检测、分析、测量、溯源等技术；开展未来系统软件与网络软件基础理论研究，包括底层架构与安全开发框架等，为构筑新一代高效安全可控的网络空间提供支撑。
特约编辑
向剑文（武汉理工大学）
陈厅（电子科技大学）
王浩宇（华中科技大学）
罗夏朴（香港理工大学）
杨珉（复旦大学）
截稿时间
2023 年 7 月 1 日
"编译技术与编译器设计"《软件学报》专刊征稿
专刊简介
编译器作为重要的基础软件，是连接上层应用与底层系统的桥梁，在整个计算机系统软件栈中具有举足轻重的作用。编译技术与编译器设计，一方面作为国家亟待增强和突破的研究领域迫切需要开展独立自主的科研与创新，另一方面一系列崭新领域的应用需求（如人工智能、异构计算、云计算等）也不断催生新的编译技术创新与突破。因此，编译技术及编译器设计一直是国内外学者的关注点和研究热点。
本专刊立足于编译核心技术与编译器创新设计方法，聚焦编译优化、编译器设计、以及编译器可信与安全等基础性问题。本专刊将重点关注在相关研究领域创新性、突破性的高水平研究成果，探讨编译基础理论、关键技术、以及编译器研发过程中关于系统设计原理、架构、经验等方面的实质性进展，并探讨其在我国基础软件产业中的应用前景。
特约编辑
冯晓兵（中国科学院计算技术研究所）
郝丹（北京大学）
高耀清（华为）
左志强（南京大学）
截稿时间
2023 年 7 月 15 日
"面向工业领域软件开发的新方法和应用"《武汉大学学报（理学版）》专刊征稿
专刊简介
近年来，新一代信息技术连锁突破，有望重组传统制造业创新体系，人工智能作为其中重要的驱动力量，不断迎来算法革新与应用深化。同时，工业领域数字化进程的推进为人工智能技术应用提供了前所未有的落地条件。在工业领域，以因果推断、知识图谱等为代表的新方法、新技术不断涌现，为工业智能化创新提供了新思路。因此，结合人工智能新技术，面向工业领域软件开发，统筹推进人工智能技术与工业制造的深度融合，提升工业智能化水平，赋能经济高质量发展，是当前的研究热点。
《武汉大学学报（理学版）》与中国软件大会（CCF ChinaSoft 2023）合作征稿，出版“面向工业领域软件开发的新方法和应用”专题，旨在探讨工业领域软件开发相关基础理论、关键技术、支撑平台等问题，以及相关成果在产业界的应用。
特约编辑
陈刚（武汉大学）
刘进（武汉大学）
武星（上海大学）
黄勃（上海工程技术大学）
截稿时间
2023 年 8 月 30 日
“测试预期问题及蜕变测试研究进展”《Software Testing, Verificationand Reliability》专刊征稿
专刊简介
As an open issue of software testing, the oracle problem refers to the difficulty in determining whether the outputs of the software under test meet the expectations according to the requirements. It has always been a common research topic and has not been effectively solved. Particularly, in the era of Industry 4.0, software products have become more intelligent and played more important roles in various areas, such as autonomous driving, digital finance, and navigation guidance. On the other hand, their structures are becoming more complex, containing various uncertainties and environmental dependencies. Therefore, the oracle problem becomes even more common and challenging.
Metamorphic Testing (MT) is one of the most effective software testing methodologies to alleviate the testing oracle problem. Instead of the test oracles which are missing or incomplete, MT establishes metamorphic relations that should be satisfied based on the inherent properties of the system under test. Then, the faults can be detected by checking whether the generated test groups satisfy these relations. Metamorphic testing has the advantages of simplicity, low cost, and easy automation compared with other techniques.
In recent years, metamorphic testing has been successfully adopted in various fields and achieved remarkable results, particularly in complex and safety-critical intelligent systems. In addition, the research on metamorphic testing is also scalable and sustainable. Any new technological innovations will drive the development of related software systems and inevitably create new challenges to the oracle problem. It is valuable to propose new metamorphic relations for advanced software systems or explore relevant metamorphic testing theories to better reveal and understand their potential risks and hazards.
In general, the oracle problem is one of the most significant challenges in software testing, and metamorphic testing has become a promising solution to this problem. Therefore, we organize this special issue to focus on the up-to-date progress related to MT, particularly its application and practice in emerging fields such as deep learning, cyber-physical systems, autonomous driving, natural language processing, quantum computing, and etc. In addition, we further focus on the fundamental theories of metamorphic testing, such as the quantitative evaluation and comparison of metamorphic relations and the generation and selection of metamorphic relations. We will collect innovative and high-quality research achievements in metamorphic testing theories, techniques, and experimental studies and the exploration of its application prospects in the industry.
特约编辑
孙昌爱（北京科技大学）
郑征（北京航空航天大学）
谢晓园（武汉大学）
郝丹（北京大学）
陈宗岳（斯威本科技大学）
截稿时间
2023 年 7 月 1 日
排版｜CodeWisdom
