受疫情影响，2022年课题基金申请表截止时间延长至2022年5月30日。

本实验室定位于应用基础研究，旨在利用软件新技术快速发展给我们带来的良好机遇，结合国家在信息化建设方面的重大需求，坚持“研究力求原创，技术取得突破，成果促进产业”的指导思想，在计算机软件新技术研究与应用、以及高层次人才培养方面形成特色和优势，为促进中国软件产业的跨越式发展做出贡献。基于上述理解，将软件新技术发展趋势与国家重大需求有机的结合起来，考虑到本实验室的原有工作基础和技术积累，本实验室从软件新方法和新技术的探索、软件高新技术的研究与开发、以及关键软件产品和应用的产业化促进三个层次开展软件新技术的研究与应用工作。
总体目标是，以国家重大需求为导向，密切结合计算机软件新技术发展的新趋势和新方向，以基础共性的软件新方法与新技术为切入点，在软件新方法与新技术前瞻性和原创性探索方面取得突破与进展，发表一批高水平的学术论文，力争产生较大的国际影响；在软件高新技术的研究与开发方面不断取得进展，研制与开发一批高水平的新型软件支撑平台与系统并取得知识产权，在软件核心技术与平台的自主创新方面形成特色；积极拓宽研究成果的转化与应用渠道，在关键软件技术与系统的应用与产业化促进方面取得实际成效；从而把本实验室建设成为软件新方法与新技术领域共性基础问题的系统性与持续性的研究基地、软件高新技术与系统的研发与应用基地、软件高水平人才的培养基地、以及软件新技术的自主创新与实践基地；不仅为我国在国际软件高新技术领域占有一席之地做出贡献，而且为我国软件产业的跨越式发展发挥积极的促进作用。
实验室的主要研究方向是：新型程序设计与软件方法学、软件质量保障与自动化技术、分布计算与系统安全技术、机器学习与智能化信息处理技术、媒体计算与内容处理技术。
具体而言，主要研究内容可从宏观上凝练为“一个体系，两个切入点、三个层次和四项重点任务”；其中，

一个体系：面向Internet的软件方法学与技术支撑体系，

两个切入点：软件方法学与机器学习，

三个层次：开放化与网构化的软件方法学，智能化和可信化的关键支撑技术、以及普适化和自然化的基本应用模式；

四项重点任务：网构化与可信化的软件方法学框架；机器学习与智能化软件支撑技术；普适化的分布式应用支撑技术；人本化的媒体内容处理技术及其应用。
一、新型程序设计与软件方法学
软件方法和技术必须一方面适应软件平台的发展，另一方面为新型计算机应用模式提供良好支撑。本方向立项的目标是利用Internet平台快速发展带来的技术机遇和挑战，面向开放、动态、多变的网络平台，突破传统的程序设计风格，以软件agent技术、软件协同技术、软件体系结构技术、软件中间件技术等为核心，进行新一代软件概念、理论、方法、技术、工具和应用模式的探讨，开拓新的研究方向和新的增长点，为原创性软件新技术的研究与开发奠定基础。
目标导向类课题（具体名称自拟；拟资助2-3项）：网构化软件的理论、技术及应用
自由探索类、企业合作类课题选题范围：
1) 面向对象语言与环境
2) 构件技术与软件复用；
3) 新型软件体系结构与设计模式
4) 软件中间件与软件协同
5) 移动Agent技术和智能Agent技术
6) 软件自适应及动态演化技术
7) 主体化的基础支撑技术
8) 可信化的软件质量综合保障技术
9) 协同化的软件技术与支撑平台
10) 网构化的软件模型与机制
11) 基于Internet的软件方法学
12) 多核程序设计方法学
13) 面向信息物理融合系统的软件方法学
二、软件质量保障与自动化技术
针对可信软件的关键技术需求，面向软件生命周期各个阶段的制品，基于软件分析、测试和验证等方法，研究软件可信性分析和评估技术，以及相应的自动化支撑工具。为软件系统的分析、测试和验证，能在自动化程度和系统规模上适应实际应用需要提供支持。
自由探索类、企业合作类课题选题范围：
1) 针对各类软件规约、设计模型和源代码的静态和动态分析技术
2) 面向各类软件规约、设计模型和源代码，针对相关典型功能性质和非功能性质的模型检验和推理验证技术
3) 软件测试技术与工具：包括测试用例生成、测试运行与控制、测试评估与分析、可信性因素和度量指标相关信息的获取
4) 软件可信性建模与评估技术
5) 面向新型计算平台、软件方法学的软件质量保障技术
三、分布计算与系统安全技术
针对开放网络环境中软件的分布化、普适化、安全化的发展趋势，探讨分布计算与系统安全的新模型、新方法与新技术，研制支撑新型分布计算、系统软件及信息安全的关键技术与平台，为国民经济和社会信息化所需的网络化基础设施提供关键技术支撑。
自由探索类、企业合作类课题选题范围：
1) 普适计算
2) 移动计算
3) 对等计算
4) 云计算
5) 物联网
6) 无线Ad Hoc网络
7) 分布式软件质量
8) 分布式过程控制
9) 网络安全体系结构
10) 软件安全方法
11) 安全模型与验证
12) 安全评估与测试
四、机器学习与智能化信息处理技术
针对软件智能化重要趋势，面向智能数据分析处理的广泛需求，瞄准国际前沿，对机器学习与智能化信息处理的基础理论、关键技术和先进应用进行研究，开拓新的研究方向和新的增长点，为下一代软件技术的研究与开发奠定基础。
目标导向类课题（具体名称自拟；拟资助2-3项）：多示例、多标记学习的理论、方法及应用
自由探索类、企业合作类课题选题范围：
1) 机器学习
2) 数据挖掘
3) 模式识别
4) 神经网络
5) 演化计算
6) 计算学习理论
7) 自然语言处理
8) 知识表示与推理
9) 分布式人工智能
10) 智能规划
11) 社会计算
12) 智能系统及应用
五、媒体计算与内容处理技术
针对人工智能与多媒体技术相关的理论、方法和应用，研究对学科发展和技术进步有重要影响的新理论和新方法，或对国民经济建设有重大影响并具有广泛应用前景的新技术，以及在相关行业构造示范应用系统并加以推广应用。 
自由探索类、企业合作类课题选题范围：
1) 跨媒体信息检索
2) 图形、图像与视频信息处理
3) 数据库
4) 基于语义的多媒体内容自动分析与处理技术
5) 基于认知的新型图形识别技术
6) 虚拟现实与虚拟环境
7) 大规模复杂对象的三维建模和绘制
8) 普适计算和人机交互
本实验室热忱欢迎和邀请有关领域的国内外科研人员申请与上述研究方向相关的研究课题，特别欢迎国内外博士后人员来实验室工作，共同推进计算机软件新技术的发展。