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World File Search System自动测试
利用人工智能进行自动测试和软件开发中的质量保证
ML模型，例如决策树，支持向量机（SVM）和神经网络，分析了各种指标，包括代码复杂性，提交历史记录和开发人员活动，以预测易缺陷的模块。例如，在先前的错误报告上训练的模型可以识别与缺陷相关的模式，例如高环境复杂性或对特定文件的频繁修改[25]。通过在开发周期的早期提供可行的见解，这些模型可以帮助团队优先考虑测试工作并有效地分配资源。大型企业项目中的一个案例研究证明了缺陷预测模型的影响。实施对历史缺陷数据训练的随机森林分类器，将未发现的关键错误的数量减少了40％，并将整体测试时间减少了25％[26]。同样，使用基于SVM的模型的软件组织报告了缺陷检测准确性30％，从而更快地识别和解决高风险问题[27]。
使用机器学习的自动测试案例生成
Dhanunjay Reddy Seelam高级软件工程师，美国本顿维尔，美国摘要：软件开发是一个快节奏的行业，需要测试方法同样快速可靠。提出的常规测试案例生成技术倾向于难以满足当今的快速起搏方式的需求。为了减少测试过程中使用的努力，机器学习可以帮助自动化测试用例并同时增强性能。这种技术利用受监督和无监督的学习模型，减少人为因素，消除冗余并改善边缘病例的识别。我们强调了本文中突出的方法，挑战，实施框架和实验结果，以及建议的未来方向，以有效地将ML技术整合到测试自动化管道中。关键字：自动测试案例生成，机器学习，软件测试，监督学习，无监督学习，测试自动化
自动测试站 (ATS)
适用时，请提供以下文件的公证副本：公司注册证书。或有限责任合伙协议或根据《1932 年合伙法》正式注册的合伙契约副本或商店和机构法证书或 Udyam Aadhar 注册。应提交财团协议/谅解备忘录的副本。3. 如果车辆/备件/配件必须在拟议的 ATS 进行测试，则任何车辆制造商/经销商/服务站或汽车零配件制造商/经销商均无资格申请 ATS，以避免任何“利益冲突”。
自动测试管的机器人操纵器的开发
摘要：近年来，机器人技术在各个制造业中都经历了重大的发展和广泛的应用。这一进步是由人工智能和计算机视觉等技术中突破的整合所驱动的，从而使机器人在执行特定任务时变得更加聪明和适应。因此，将机器人纳入人类生产和研究活动的需求得到了加速。具体来说，在化学相关的行业中，减少或避免与化学物质的直接接触对于确保表演者的安全至关重要。在实验室环境中，已经出现了自动化任务，例如使用机器人臂的化学管布置，以提高安全性并节省研究人员的时间。以这个概念为基础，本文提出了一个机器人系统，该系统是将离心管排成托盘的实验室助理。该系统由一个5度自由的机器人组，反应堆X-150，以及深度摄像头D435和计算机视觉模型Yolov8组成。通过从Yolov8收集图像识别信息并将其与深度摄像头数据结合进行分析，系统确定管子的位置和方向，然后将其传输到机器人以进行布置过程。这种综合方法旨在提高处理离心实验的安全性。
6020 BMS 自动测试系统
Ȇ 测量电池电压 Ȇ 测量电池输入电流（充电时）和输出电流（放电时） Ȇ 测量电池电压 Ȇ 测量电池温度（通过NTC热敏电阻）。BMS需要通过其保护延迟断开或限制充电电压或电流。当出现过温或低温情况时，BMS需要在OTP或UTP条件消除后，重新连接充电和/或放电开关，并留出恢复时间。Ȇ 当上述测量值超过最大或最小限制时，需要断开电池，留出保护延迟时间，包括过压（OV）、欠压（UV）、过流（OCD）、短路（SCD）等。这些步骤还包括保护消除后正常运行的保护恢复时间，以满足设计要求。Ȇ 当有多个电池单体时，需要均衡各电池包内电池的储存量 Ȇ 检查系统各部件的运行状态，确保电池管理系统的安全。Ȇ 对电池的荷电状态（SoC）、健康状态（SoH）、功能状态（SoF）进行计算和测试。Ȇ 对以上测量值进行校准，对设定参数进行编程，并通过BMS的通讯接口将信息反馈给系统。
自动测试环境中的人工智能（AI）
能力。基地级维护包括超出作战单位能力的维修，包括重建、大修和对设备平台、系统和子系统的大规模改造。自动测试系统 (ATS) 的开发是为了在所有三个维护级别上进行测试和故障隔离。ATS 的复杂性取决于武器系统的测试和维护级别。在组织级别，维护人员能够测试和执行 LRU 的拆卸和更换操作，将武器系统重新投入使用，并将 LRU 发送到中间级别进行进一步的故障隔离和维修。组织级别使用的主要自动测试系统是海军陆战队电子维护支持系统，它为维护人员提供对联网工具、电子技术手册、交互式电子技术手册和诊断应用程序的访问，使 MAGTF 在部署和驻军环境中能够对武器系统进行平台测试。电子维护支持
VIAVI IFF-7300S 系列自动测试系统
VIAVI 提供广泛的航空电子测试解决方案，支持工程、工厂、航线和返修测试要求。我们与航空电子 OEM 和用户密切合作，努力利用现代技术开发全面且用户友好的解决方案，以满足航空业的长期需求。
基于代理的 XR 系统 AI 增强型自动测试架构，一篇简短论文
摘要 — 这篇短文概述了用于自动化测试的基于代理的框架 iv4XR 的架构，该框架目前由同名的 H2020 项目开发。该框架的主要预期用例是测试基于扩展现实 (XR) 的系统系列（例如 3D 游戏、VR 系统、AR 系统），尽管该方法确实可以适用于其他类型的交互式系统。该框架的独特之处在于它是基于代理的系统。代理本质上是反应性的，因此可以说是处理交互式系统的自然选择。此外，它也是安装和组合不同 AI 功能（例如推理、导航和学习）的自然容器。索引术语 — 用于自动化测试的 AI、自动化测试 XR 系统、基于代理的测试、用于测试游戏的 AI
国防部自动测试系统总体规划 - Osd.mil
1.0 执行摘要 本文档为国防部 (DoD) 自动测试系统 (ATS) 采购政策和投资战略的实施提供了综合总体规划。它研究了国防部 ATS 采购管理政策的历史演变，描述了各军种的 ATS 管理组织，确定了国防部 ATS 管理结构的主要参与者，并定义了不断发展的国防部 ATS 现代化战略。该计划详细说明了实施参考文献 (a)、(b) 和 (c) 中所述的国防部 ATS 采购政策所涉及的管理流程，该政策指导各军种通过使用指定的 ATS 系列作为首选解决方案来满足自动测试设备 (ATE) 硬件和软件需求，以最大限度地降低总生命周期拥有成本。ATS 总体规划提出了指定未来国防部 ATS 系列和向当前指定系列添加测试仪的既定标准。它讨论了获得批准采购不符合国防部 ATS 政策的自动测试仪的过程。它引用了使用参考 (d) DoD ATS 选择流程选择和实施 ATS 解决方案以满足武器系统要求所需的工具。ATS 总体规划是根据服务采购主管 (SAE) 之间的协议发布的，如联合协议备忘录 (参考 (e) 中所述。DoD ATS 执行局 (ATS ED) 负责定期审查和更新 DoD ATS 总体规划。2017 年 DoD ATS 总体规划取代了 2012 年及之前的 DoD ATS 总体规划。