XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System软件测试
第 17 章 软件测试
可以说，OO 分析和设计模型的审查特别有用，因为相同的语义构造（例如，类、属性、操作、消息）出现在分析、设计和代码级别。因此，设计和代码级别中的问题。因此，在分析过程中发现的类属性定义中的问题将避免在设计或代码（甚至在设计或代码的下一次迭代（甚至在分析的下一次迭代）之前未发现问题时可能发生的副作用。因此，在分析过程中发现的类属性定义中的问题将避免在设计或代码（甚至在设计或代码的下一次迭代（甚至在分析的下一次迭代）之前未发现问题时可能发生的副作用。
软件测试中的人工智能
论文专员是Etteplan Finland OY，作为论文的一部分，对该公司在芬兰，波兰和瑞典的软件测试人员进行了调查。调查总共收到了26个回复，其中大多数来自芬兰。对瑞典的调查没有回应。根据调查的结果，人工智能在软件测试中并未广泛使用。实施人工智能的最大挑战被视为缺乏与人工智能及其使用，对其利益的理解有关的知识和技能，并且尚不清楚可以使用哪些人工智能工具。一些受访者说，他们使用副驾驶，但答案中没有其他工具出现。
第 17 章 软件测试
可以说，OO 分析和设计模型的审查特别有用，因为相同的语义构造（例如，类、属性、操作、消息）出现在分析、设计和代码级别。因此，设计和代码级别中的问题。因此，在分析过程中发现的类属性定义中的问题将避免在设计或代码（甚至在设计或代码的下一次迭代（甚至在分析的下一次迭代）之前未发现问题时可能发生的副作用。因此，在分析过程中发现的类属性定义中的问题将避免在设计或代码（甚至在设计或代码的下一次迭代（甚至在分析的下一次迭代）之前未发现问题时可能发生的副作用。
人工智能与自动化功能软件测试
本文件不构成专业建议。本文件中的信息来自普华永道私人有限公司 (PwCPL) 认为可靠的来源，但 PwCPL 并不表示这些信息准确或完整。本文件中包含的任何意见或估计均代表 PwCPL 当前的判断，如有更改，恕不另行通知。建议本出版物的读者在根据本出版物的内容采取任何行动或决定之前寻求自己的专业建议，对此他们负全部责任。PwCPL 不接受或承担对本出版物的任何读者就其中所含信息或读者可能采取或决定不采取或未能采取的任何决定的任何责任或义务。
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。
软件测试和分析：流程、原则和...
版权所有 © 2008 John Wiley & Sons, Inc. 保留所有权利。未经出版商事先书面许可或向 Copyright Clearance Center, Inc. 支付适当的每份副本费用授权，不得以任何形式或任何方式（电子、机械、影印、录制、扫描或其他方式）复制、存储在检索系统中或传输本出版物的任何部分，除非根据 1976 年美国版权法第 107 或 108 条获得许可。版权许可中心位于 222 Rosewood Drive, Danvers, MA 01923，网站 www.copyright.com。向出版商申请许可的函件应寄至 John Wiley & Sons, Inc. 许可部门，地址：111 River Street, Hoboken, NJ 07030-5774，电话：(201) 748-6011，传真：(201) 748-6008，网站：http://www.wiley.com/go/permissions。
软件测试中的生成AI
功能引入了Testagent，这是一种创新功能，旨在解决AI不会自动纠正或自我修复的问题。测试人员利用机器学习来识别功能平台内的失败测试，并主动提出潜在的问题或修复。该工具通过识别测试故障中的模式并提供可以在测试过程中直接应用的解决方案来运行。它的主要用途是解决失败的测试中的问题和解决问题，使用户能够在无需手动干预的情况下快速实施建议的修复程序。介绍的引入大大减少了破损的测试数量以及解决问题和修复它们所需的时间和精力。遗产师提供即时解决方案，因此它简化了测试过程并提高了测试维护的总体效率，从而进一步推进了AI驱动的软件测试领域。
机器学习和人工智能技术在软件测试中的作用
本研究提供了有关人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 技术在软件测试领域的应用的信息。人工智能在软件测试中的应用仍处于起步阶段。此外，与更先进的工作领域相比，自动化水平较低。人工智能和机器学习可用于帮助减少繁琐工作并自动化软件测试中的任务。借助人工智能，测试可以变得更高效、更智能。研究人员认识到人工智能有潜力弥合人机驱动测试能力之间的差距。在测试中充分利用人工智能和机器学习技术仍面临许多挑战，但它肯定会增强整个测试过程和测试人员的技能，并将有助于业务增长。机器学习研究是整体人工智能研究的一个子集。软件的生命周期越来越短，也越来越复杂。在软件开发中，开发软件和满足最后期限的压力之间存在着斗争。人工智能驱动的自动化测试使得每次更改都能及时进行完整的测试套件。本文详细概述了人工智能在软件测试中的各种应用。此外，还详细讨论了机器学习在软件测试中的实现，并解释了不同机器学习技术的使用。
人工智能在软件测试中的应用：第三
背景：人工智能 (AI) 方法和模型已广泛应用于支持软件开发生命周期的不同阶段，包括软件测试 (ST)。一些二手研究调查了 AI 和 ST 之间的相互作用，但将研究范围限制在特定领域或任一领域内的子领域。目标：本研究旨在探索 AI 对 ST 的整体贡献，同时确定最受欢迎的应用和未来研究方向的潜在路径。方法：我们按照完善的指导方针进行了第三项研究，以进行软件工程中的系统文献映射并回答九个研究问题。结果：我们确定并分析了 20 项相关的二手研究。分析是从公认的 AI 和 ST 分类法中抽取的，并根据它们映射选定的研究。由此产生的映射和讨论提供了有关 AI 和 ST 之间相互作用的广泛而详细的信息。结论：应用 AI 支持 ST 是一个得到广泛认可且日益受到关注的研究课题。研究人员可以利用我们研究得出的映射结果来确定未来研究的机会，实践者也可以利用该映射结果来寻找基于证据的信息，以确定在测试过程中可能采用哪种人工智能支持的技术。