XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System软件测试
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]。同样，美国陆军已经认识到，由于软件规模和交互复杂性的增加，在当前试图实现全代码覆盖的软件测试实践中，对旋翼机适航性的评估已变得越来越不可行 [Boydston 2009]。
设备级接口的分布式测试... - NIST 的 TSAPPS
软件测试已成为软件质量的关键。但是，接口规范开发工作通常将测试视为非必要的。我们主张在标准化过程之前，尽早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，在此介绍之后，我们将简要描述互操作性问题以及为什么需要通用语言。我们将在双向接口的任一侧研究以下系统：一侧是应用软件，另一侧是实时逻辑和运动控制设备。该设备是一台坐标测量机 (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、用高级语言解释检查程序、分析传感器数据以及从低级感测数据估计高级特征。
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 操作员的接口、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。
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 操作员的接口、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。
人工智能的工程应用 - 熟练程度
检测集成测试用例之间的依赖关系在软件测试优化领域起着至关重要的作用。将测试用例分为两个主要类别 - 依赖和独立 - 可用于多种测试优化目的，例如并行测试执行、测试自动化、测试用例选择和优先级排序以及测试套件减少。由于测试用例的分布，此任务可以看作是不平衡分类问题。通常，依赖和独立测试用例的数量是不均衡的，这与测试级别、测试环境和被测系统的复杂性有关。在本研究中，我们提出了一种由两个主要步骤组成的新方法。首先，通过使用自然语言处理，我们分析测试用例的规范并将其转换为数字向量。其次，通过使用获得的数据向量，我们将每个测试用例分类为依赖类或独立类。我们采用监督学习方法，使用不同的方法来处理不平衡的数据集。在瑞典庞巴迪运输公司 (Bombardier Transportation) 的两个工业项目中评估了所提出方法的可行性和可能的推广，结果表明结果令人鼓舞。
探索人工智能和机器学习能力
Arun ：当然。我在 IDA 的很多工作都是应用研究和开发，我和我的团队开发了技术和软件工具来解决各种问题。一个例子是 IDATA，这是我们设计的一种文档智能功能，用于搜索、探索和分析大量文件，它已应用于 IDA 内部的各种赞助商问题，从网络攻击的数字调查到政策分析。IDATA 不是开源的，但我们开发了其他工具并公开发布。一个例子是 ktrain。ktrain 是一个开源机器学习库，旨在使机器学习和人工智能更易于访问和应用。你知道，自公开发布以来，ktrain 已应用于工业、政府和学术界的广泛用例，并帮助促进机器学习在以前没有真正应用的领域中的应用——政治学、心理学、通信和量子软件测试等领域。另一个例子是 OnPrem.LLM，这是我们开发的软件工具包，可以让您更轻松地使用非公开数据在自己的机器上运行类似 [OpenAI] ChatGPT 的模型。
深入分析软件中的各种人工智能技术
在本文中，我们通过实验实施扩展了文献调查。分析软件工程 (SE) 中的众多人工智能 (AI) 技术有助于更好地理解该领域；与之结合使用时，结果将更有效。我们的手稿展示了各种基于 AI 的算法，包括机器学习技术 (ML)、人工神经网络 (ANN)、深度神经网络 (DNN) 和卷积神经网络 (CNN)、自然语言处理 (NLP)、遗传算法 (GA) 应用。使用蚁群优化 (ACO) 方法进行软件测试，使用组数据处理方法 (GMDH)、概率神经网络 (PNN) 预测软件可维护性，并使用时间序列分析技术进行软件生产。此外，数据是基于 AI 的模型测试和验证技术的燃料。我们还在脚本中使用了 NASA 数据集承诺存储库。AI 在 SE 中有各种应用，我们已经通过实验证明了其中一种，即使用基于 AI 的技术进行软件缺陷预测。此外，还提到了预期的未来趋势；这些都是对研究的一些重要贡献。
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。
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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。