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在编程测试中滥用Chatgpt的不当福利和识别：一个受控的实验
摘要。虽然ChatGpt可能会帮助学生学习编程，但可能会滥用窃，违反学术诚信。学生可以要求Chatgpt完成一项编程任务，从其他人的工作中生成解决方案，而无需正确确认来源。为了帮助解决这种新型的窃行为，我们进行了一个受控的实验，测量了在完成时间和编程性能方面使用Chatgpt的不适当好处。我们还报告了如何手动识别有助于ChatGpt的程序（通过学生行为使用ChatGpt）和学生对Chatgpt的看法（通过调查）。17名学生参加了实验。要求他们完成两个编程测试。根据测试，他们分为两组：一个组应在没有帮助的情况下完成测试，而另一组应使用Chatgpt完成。我们的研究表明，尽管他们的编程性能是可比的，但具有CHATGPT完成编程测试的学生比没有CHATGPT的学生快两倍。生成的代码高效，并使用列表和词典等复杂的数据结构。根据调查结果，建议将ChatGPT用作完成编程任务和其他一般任务的助手。chatgpt将像其他搜索引擎一样作为参考有益。需要逻辑和批判性思维来验证Chatgpt提出的结果。
面罩下胡须覆盖的功效在紧密拟合一次性呼吸器的定量拟合测试中
•在2020年，Covid-19的大流行改变了医疗人员提供治疗和保护自己的方式。紧身的一次性呼吸器（例如N95，FFP2，KN95）在用于医疗保健工人的空中疾病的呼吸保护计划中起着重要作用。这些呼吸器的最佳使用取决于用用户的皮肤形成紧密的密封。在气溶胶生成环境中运营的医疗保健工人必须经历并通过定性或定量拟合测试。•众所周知，这些呼吸器可以在用户脸上获得适当的密封件是障碍。在全球范围内，很大一部分男性偶尔留着胡须。此外，出于宗教，医学和文化原因，由于定性和定量拟合测试的失败，有些人无法佩戴紧身的一次性呼吸器。•一项2020年的研究描述了一种“面罩的胡须盖”替代方案，可让面部头发的个体穿着紧身的呼吸器1。此技术被称为“ singh-thatta”方法，从而将带或表带放在用户脸的下巴和脸颊上，并绑在头顶。然后将紧身呼吸器放在其顶部。•本次审查旨在审查文献，以确定是否可以使用面罩下胡须覆盖物来提高紧密拟合一次性呼吸器的定量拟合测试的功效。
确定挑战和最佳实践，以包括在基于用户的测试中的残疾用户
摘要：尽管为所有人促进数字包容而做出了努力，但残障人士仍在继续遇到重要的数字鸿沟。开发可用且可访问的解决方案还需要与真实的最终用户（尤其是对于残疾用户）进行基于用户的测试，以检测和解决他们经历的实际问题和障碍，并通过以用户为中心的方法根据反馈来提高可用性和可访问性。在将残疾用户包括在用户测试中时，必须给予额外的注意，以确保计划和进行测试，以使残疾用户的成功且有效地集成成功。这样做，有必要考虑与用户残疾有关的各种限制。通过进行系统的文献综述，我们收集并分析了将残疾用户纳入基于用户的测试和最佳实践的挑战，研究人员可以将这些挑战用于与残疾用户的未来基于用户的测试。在现有文献中，发表文章的积极趋势描述了与残疾用户进行测试的重要趋势。显然需要对测试研究的某些阶段进行更多报告。这项研究的主要结果是挑战和最佳实践列表，这些挑战和最佳实践在与残疾用户基于用户的测试的不同阶段中很重要。
WIM＃ITJT4® 苯酚红麦芽糖琼脂 我的40克琼脂（渗透性葡萄糖琼脂） 卤素汤 Hicrome™通用差分介质 Zobell Marine Agar 2216 thioglycollate培养基，含Hemin和维生素K div> 氮杂杆菌琼脂（mannitol） 诺里斯葡萄糖无氮培养基 酵母提取物钙碳酸盐葡萄糖琼脂 大豆酪蛋白摘要培养基w/0.5％大豆卵磷脂和4％多渗透盐80（双包） m-filter Rinse肉汤 磷酸铵琼脂 不育测试中等A 环球啤酒琼脂（UB琼脂）
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软件测试中的人工智能指南
这些功能是我们 Parasoft Jtest 产品的一部分，该产品是面向 Java 开发人员的全面测试解决方案，包括静态分析、单元测试、覆盖率、可追溯性等。Parasoft Jtest 的 IDE 插件为单元测试实践添加了有用的自动化功能，只需单击一下即可轻松创建、扩展和维护单元测试。借助 Jtest，用户可以在 AI 的帮助下实现更高的代码覆盖率，同时显著减少构建一套全面而有意义的 JUnit 测试用例所需的时间和精力。
ATLAS 高粒度定时探测器低增益雪崩探测器在光束测试中的性能研究
堆积作用的显著增加是高亮度 (HL) LHC 运行阶段物理项目面临的主要实验挑战之一。作为 ATLAS 升级计划的一部分，高粒度计时探测器 (HGTD) 旨在减轻前向区域的堆积效应并测量每束团的光度。HGTD 基于低增益雪崩探测器 (LGAD) 技术，覆盖 2.4 到 4.0 之间的伪快速度区域，将提供高精度计时信息，以区分在空间上靠近但在时间上相隔很远的碰撞。除了具有抗辐射功能外，LGAD 传感器还应在寿命开始时为最小电离粒子提供每轨 30 ps 的时间分辨率，在 HL-LHC 运行结束时增加到 75 ps。本文介绍了 2021-2022 年 CERN SPS 和 DESY 使用测试光束研究的来自不同供应商的几种辐照 LGAD 的性能。这项研究涵盖了 LGAD 在收集电荷、时间分辨率和命中效率方面的有希望的结果。在大多数情况下，对于高辐照传感器（2.5 × 10 15 n eq / cm 2 ），测量的时间分辨率小于 50 ps。
使用统计技术管理设计、可靠性和测试中的光刻变化
1.1 光学光刻基础知识 ..............................3 1.1.1 光学系统特性 .............。。。。。。。。。。。。。。。。4 1.1.1.1 分辨率。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4
用于观测近地空间的新型双管望远镜 OM 科祖霍夫国家空间设施控制和测试中心，乌克兰基辅 OB Bryu
用于观测近地空间的新型双管望远镜 OM Kozhukhov 国家空间设施控制和测试中心，乌克兰基辅 OB Bryukhovetsky、DM Kozhukhov、VI Prysiaznyi、AP Ozerian、OM Iluchok、VM Mamarev、OM Piskun 国家空间设施控制和测试中心，乌克兰基辅 摘要 2021 年底，乌克兰国家航天局在外喀尔巴阡地区安装了一台新望远镜，以观察近地空间物体，以满足乌克兰空间监测与分析系统的利益。该望远镜由两个管子（0.35 m、f/2.0 和 0.25 m、f/12.0）组成，安装在一个带直接驱动的赤道仪上，并配备 CMOS 摄像机。望远镜和摄像机由原始软件控制。我们将介绍该望远镜的设计和各个系统，以及使用它观测不同轨道的近地空间物体的初步结果。1.引言光学传感器是空间态势感知（SSA）的重要信息来源。它们可以高度精确地估计近地驻留空间物体（RSO）的角坐标和视亮度，从而优化它们的轨道并确定它们的状态。它们可以观测从低地球轨道（LEO）到地球静止轨道（GEO）及更远的所有可能轨道上的RSO。光学观测对于中轨道（高度20,000 km）和高轨道（GEO及以上）的物体尤其重要，因为这些轨道上难以使用雷达。尽管光学传感器有诸多优点，但也存在严重的局限性。它们大多数只能在夜间工作，而且与雷达不同，它们严重依赖天气（多云）。此外，大多数光学传感器在观测低地球轨道物体时吞吐量相对较低[1]。部分抵挡后两个限制的方法是制造新的传感器。同时，光学传感器面临的各种任务通常需要不同的工具才能最有效地发挥作用。这个问题可以通过在同一支架上组合不同类型的镜头来解决，如下所述。还应该注意的是，在不同的国家[2]-[4]已经在一个支架上安装两个相同和不同的镜头很长时间了。2.望远镜规格望远镜是位于乌克兰西部扎喀尔巴阡地区（图1）的光电光电观测站3型（OEOS-3）的一部分。喀尔巴阡山脉将它与该国其他地区隔开，因此这里的气候条件与乌克兰其他地区有显著不同。它使我们假设，当乌克兰其他地区多云时，该地区的传感器可能具有良好的观测条件，反之亦然。 OEOS-3望远镜由安装在同一赤道仪上的两个镜头组成（图2）：一个宽视场（WFoV）汉密尔顿镜头和一个窄视场（NFoV）马克苏托夫镜头。两款镜头均配备 QHY-174M GPS CMOS 相机（图 3）。它们以相对较低的价格提供准确的观测时间。这对于 LEO 观测尤其重要。该支架配备直接驱动器。该驱动器提供 20 度/秒的最大旋转速率，并跟踪近地轨道上的任何 RSO。望远镜的特性如表 1 所示。
使用贝叶斯推理实现 MEMS 最终模块测试中的可靠参数提取
摘要：在微机电系统 (MEMS) 中，高整体精度和可靠性测试至关重要。由于对运行效率的额外要求，近年来人们一直在研究机器学习方法。然而，这些方法通常与不确定性量化和可靠性保证方面的固有挑战有关。因此，本文的目标是提出一种基于贝叶斯推理的 MEMS 测试新机器学习方法，以确定估计是否可信。使用四种方法评估整体预测性能以及不确定性量化：贝叶斯神经网络、混合密度网络、概率贝叶斯神经网络和 BayesFlow。在训练集大小变化、不同加性噪声水平和分布外条件（即 MEMS 设备的阻尼系数变化）下对它们进行研究。此外，还评估和讨论了认知和随机不确定性，以鼓励在部署之前彻底检查模型，力求在 MEMS 设备的最终模块测试期间进行可靠和有效的参数估计。 BayesFlow 在预测性能方面始终优于其他方法。由于概率贝叶斯神经网络能够区分认知不确定性和随机不确定性，因此它们在总不确定性中所占的份额已得到深入研究。
