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近年来，随着ML的演变，覆盖范围分析的自动化已在雷达上进行。已经对各种ML算法进行覆盖的应用进行了研究。参考文献[2]和[3]主要关注用于功能覆盖的刺激产生。但是，在需要优化各种覆盖范围的情况下，对特定类型的覆盖范围进行建模可能是不可行的。本文中的算法提供了一个全面的解决方案，其中测试对不同类型的覆盖范围的影响可以集成，并且可以由验证工程师选择一组合并的测试/功能。此外，在“实施方法”部分中提到的“得分”计算中，工程师可以根据不同项目的要求调整标量的权重。因此，灵活性和可重用性是本文新颖性的一些关键方面。
机器学习 - 覆盖 - 设计 - ...
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