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World File Search System软件测试
机器学习在软件开发中的作用
摘要： - 在当今迅速发展的技术时代，机器学习在软件开发中的作用变得越来越重要和有影响力。机器学习已彻底改变了软件开发的各个方面，从代码分析和优化到预测和决策。此外，机器学习算法有可能通过自动化重复任务，提高代码质量并减少软件测试和调试所需的时间和精力来显着增强软件开发过程。通过获得大量数据和强大的计算资源，机器学习算法可以分析模式并对软件性能进行准确的预测，识别潜在的错误或安全问题，并帮助改善软件设计和开发过程。此外，机器学习可以通过检测异常并确定软件故障的潜在原因来促进软件维护和调试。尽管在软件开发过程中使用机器学习技术可以大大提高效率，生产率和整体软件质量。
用 QISKit 编写的量子程序的变异测试
量子计算机的快速普及势必会打破数十年来的若干计算限制，但它也势必会在软件测试等领域带来重大挑战。测试是指在复制真实场景的体外环境中执行软件以确定其正确行为 [3]。尽管如此，在经典计算领域，测试已经得到了广泛的研究，并且已经提出了多种方法和工具 [1]，但此类量子程序 (QP) 方法仍处于起步阶段 [10]。值得注意的是：(i) QP 比经典程序难开发得多，因此，大多数熟悉经典世界的程序员更容易在违反直觉的量子编程中犯错误 [6]；(ii) QP 必然是概率性的，不可能在不中断执行或不损害其结果的情况下进行检查 [7]。因此，确保 QP 的正确实现在量子计算领域更具挑战性 [4]。
云WAAP网络验证报告 - Ubika
Secureiqlab通过对经过测试的这些产品保护的应用程序和API进行3500多种不同攻击，测量了云WAAP解决方案的安全效率。这些攻击是根据行业框架（例如OWASP TOP 10 2，MITER ATT＆CK和LOCKHEED MARTIN KILL CHAIN 3）选择的。在评估WAAPS的操作效率时已验证了大约80个功能和功能。关键运营效率验证领域包括易于部署，管理，风险管理，可伸缩性，IAM控制，可见性和分析以及记录和审计功能。对功能和功能的全面验证进一步提高了网络安全行业的标准，并且在当代验证和分析中存在于市场中。测试是根据反恶意软件测试标准组织4（AMTSO）的标准进行的。Secureiqlab Cloud Web应用程序防火墙和应用程序编程界面CyberRisk验证方法的测试3.0版3.0版（AMTSO测试ID：AMTSO-LS1-TP097）。
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
SCE 教科书列表 - 西门子
39,99 978-1-4842-8276-2 LINK 要想取得成功，团队必须确保物联网系统的质量。技术世界不断从一个热门领域转移到另一个热门领域；本书从质量测试的角度考虑了下一次爆炸式增长——物联网。您首先将获得物联网 (IoT)、V&V 和测试的介绍。接下来，您将了解整个生命周期内的物联网测试规划和策略，包括数据分析和人工智能的影响。然后，您将深入研究物联网安全测试和各种测试技术、模式等。接下来是对物联网软件测试实验室、架构、环境和人工智能的详细研究。根据软件的关键性和所涉及的风险，有许多测试物联网质量的选项；每个选项都有其优点和缺点，以及对成本和进度的影响。本书将引导初创团队和经验丰富的团队走上这些道路，并帮助您改进物联网系统的测试和质量评估。
评估测试量子程序的输入和输出覆盖标准的有效性
摘要 — 量子程序实现解决复杂计算问题的量子算法。由于量子计算 (QC) 的固有特性（例如概率性质和叠加计算），测试此类程序具有挑战性。然而，需要自动化和系统化的测试来确保量子程序的正确行为。为此，我们提出了一种称为 Quito（量子输入输出覆盖）的方法，该方法由三个定义在量子程序输入和输出上的覆盖标准以及它们的测试生成策略组成。此外，我们定义了两种类型的测试预言，以及一个使用统计分析确定测试套件通过和失败的程序。为了评估这三个覆盖标准的成本效益，我们对五个量子程序进行了实验。我们使用突变分析来确定覆盖标准的有效性和测试用例数量的成本。根据突变分析的结果，我们还确定了量子程序的等效突变体。索引术语 — 量子程序、软件测试、覆盖标准、突变分析
SCE 教科书列表 - 西门子
39,99 978-1-4842-8276-2 LINK 要想取得成功，团队必须确保物联网系统的质量。技术世界不断从一个热门领域转移到另一个热门领域；本书从质量测试的角度考虑了下一次爆炸式增长——物联网。您首先将了解物联网 (IoT)、V&V 和测试。接下来，您将了解整个生命周期内的物联网测试规划和策略，包括数据分析和人工智能的影响。然后，您将深入研究物联网安全测试和各种测试技术、模式等。随后，您将详细研究物联网软件测试实验室、架构、环境和人工智能。根据软件的关键性和所涉及的风险，有许多测试物联网质量的选项；每个选项都有优点和缺点，以及对成本和进度的影响。本书将指导初创团队和经验丰富的团队走上这些道路，并帮助您改进物联网系统的测试和质量评估。
敏捷软件中人工智能的未来
摘要：人工智能的出现具有巨大的优势，可用于改变软件项目开发的格局。软件过程框架由不断需要常规人机交互的活动组成，这可能导致错误和不确定性。人工智能可以利用 LLM、GenAI 模型和 AI 代理来协助软件开发经理、软件测试人员和其他团队成员执行常规任务、风险分析和预测、策略建议和支持决策。人工智能有潜力提高效率并降低项目管理团队遇到的风险，同时提高项目成功率。此外，它还可以分解复杂的概念和开发流程，以便利益相关者做出明智的决策。在本文中，我们提出了一种方法，其中可以利用 AI 工具和技术为敏捷软件项目提供最大程度的帮助，敏捷软件项目近年来在业界越来越受欢迎。索引词：软件开发、敏捷软件开发、人工智能、生成人工智能
提高安全关键型软件质量的四大支柱
工程师们依靠保守的最佳实践和将安全考虑融入组织方方面面的文化来开发安全关键型系统。这些实践反映了 ISO 9001/CMMI ® 1、ISO-IEC SC 7 流程标准套件以及特定于安全关键型软件系统认证的标准和实践，例如 DO-178B 和 C、SAE ARP 4754 和 SAE ARP 4761 [RTCA 1992/2011；SAE 2010，1996]。2 飞机机载软件的规模和复杂性呈指数增长（图 2）。在当前的“先构建后测试”实践下，当前一代飞机软件的行业成本已达到难以承受的 80 亿美元 [Redman 2010]。类似地，美国陆军已经认识到，由于软件规模和交互复杂性的增加，通过当前试图实现完整代码覆盖的软件测试实践来确定旋翼机的适航性已经变得越来越不可行 [Boydston 2009]。
计量系统的设备级接口规范的分布式测试
软件测试已成为软件质量的关键。然而，接口规范开发工作通常将测试视为可有可无。我们主张在标准化过程之前，尽早并严格地将测试应用于规范开发和实施。接口规范开发的目标是在接口上创建一种被广泛接受的通用（或中性）语言，而通用语言的目标是系统互操作性。因此，在介绍之后，我们将简要描述互操作性问题以及为什么需要通用语言。我们将研究双向接口两侧的以下系统：一侧是应用软件，另一侧是实时逻辑和运动控制设备。该设备是坐标测量机 (CMM)，由设备控制软件（用于逻辑和运动控制）、运动控制硬件、传感器和执行器组成。应用软件执行许多操作，包括与 CMM 操作员接口、以高级语言解释检查程序、分析传感器数据以及根据低级感测数据估计高级特征。