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量子程序中的错误修复综合研究
摘要：随着量子编程的发展，越来越多的量子编程语言被开发出来。因此，调试和测试量子程序变得越来越重要。虽然经典程序中的错误修复已经取得了长足的进步，但对量子程序的研究仍然不足。为此，本文对量子程序中的错误修复进行了全面的研究。我们从四种流行的量子编程语言（Qiskit、Cirq、Q#和ProjectQ）中收集并研究了96个现实世界中的错误及其修复。我们的研究表明，量子程序中的错误很大一部分（超过80%）是量子特有的错误，这需要在错误修复领域进行进一步的研究。我们还总结和扩展了量子程序中的错误模式，并细分了最关键的部分——与数学相关的错误，使其更适用于量子程序的研究。我们的研究结果总结了量子程序中错误的特点，并为研究测试和调试量子程序提供了基础。索引词——错误修复、量子软件测试、量子程序调试、实证研究
基于模型的量子计算测试
在古典软件工程中，测试是质量保证最受欢迎，最有效的技术之一，尽管本质上是不完整的。软件测试易于学习和使用，并享受丰富的工具支持。相反，正式的验证技术，从理论上讲，这些技术对规范提供了完整的正确性证明，仅由于对专家技能和缺乏可扩展性的需求高，主要用于安全至关重要的领域。在量子计算中，最先进的是相反的：许多最近的作品将正式的验证技术提升为量子程序[CH21]，而到目前为止，只有很少的测试方法[GA23]。正式验证的目的是证明程序抽象相对于规范的逻辑正确性，而执行环境通常被抽象出来。这对于可靠性达到几乎无能为力的古典计算机是合理的（例如，开发人员不必担心程序变量如何物理存储）。相比之下，对于嘈杂的中间量子量子（NISQ）时代中的量子计算，此假设是不可行的：尽管从逻辑上满足指定性，但在量子计算机上执行时，量子程序仍可能显示出意外的行为。因此，还必须通过检查与目标环境的相互作用来系统地测试验证量子程序的运行时行为。但是，将经典测试技术提升到量子程序并不是直接的，因为量子的假设受到了许多假设的阻碍
通过人工智能实现测试自动化的演变
工业 4.0 的出现及其独特而复杂的深度学习算法和技术推动了各个行业的数字化（自动化）革命，软件测试也不例外——测试自动化正在取代手动测试方法，成为每个项目不可或缺的一部分。测试自动化在很大程度上减轻了手动回归测试工作量。然而，在测试自动化项目完成并交付给客户后，由于相关的高维护工作量和技术知识，它们很少被使用，从而浪费了精力和成本。交付软件项目的时间有限，这对测试团队来说构成了诸多挑战，其中之一就是项目交付周期，测试过程必须不断发展并适应/克服这些挑战。测试自动化已成为使团队能够实现这一目标的关键活动。随着项目交付周期的加快，测试自动化已成为与速度相匹配的关键活动。在传统自动化中，需要大量时间来确定测试场景、开发自动化脚本并最终维护脚本。考虑到所有这些活动，确保最大程度地覆盖测试极具挑战性，因此为了解决这些痛点，理想的解决方案是将人工智能（AI）引入测试自动化。
最终考试时间表
数字原理和计算机组织30/12/2024 FN 16 4 CS3401算法12/12/2024 A 17 4 CS3491人工智能和机器学习13/12/2024 AN 18 4 CS3492数据库管理系统17/12/2024 AN 19 4 CS345 ENRIVERTY SERCIPAL GE3 4 CERIPENS 28/124 4/124 AN 4/124124124/124及可持续性3/1/2025 A 21 4 CS3452计算理论9/1/2025 FN 22 5 CS3501编译器设计13/12/2024 FN 23 5 CB3491加密和网络安全和网络安全17/12/2024 FN 24 5 CS3551分享计算计算机网络计算20/12/12/20/2020/2024 FN 27/12/2024 FN 26 5 CCS346探索性数据分析31/12/2024 FN 27 5 CCS366软件测试和自动化3/1/2025 FN 28 6 EBT351食品，营养和健康3/1/1/2025 FN 29 7 GE3791人类价值和eThers and Etherics and Ethers 12/12/12/12/12/12/12/102024 FN 30/102024 FN 30 30 7 7 eft 3 30 7 7 f. 16/12/2024 FN 31 7 OME354应用设计思维19/12/2024 FN 32 7 OHS352项目报告写作23/12/2024 FN
从自动反馈中学习的强化学习...
摘要 - 软件测试是软件开发的至关重要但耗时的方面，最近，大型语言模型（LLMS）已广受欢迎，可以自动化测试案例生成。但是，由于LLM经过大量开源代码培训，因此它们通常会生成不遵守最佳实践的测试用例，甚至可能含有测试气味（反patterns）。为了解决这个问题，我们提出了从静态质量指标（RLSQM）学习的强化学习，其中我们利用强化学习来基于基于静态分析的质量指标来生成高质量的单元测试。首先，我们分析了LLM生成的测试，并表明LLMS经常会产生不良的测试气味 - 大约37％。然后，我们使用此奖励模型实施了基于静态分析的轻量分析奖励模型和训练有素的LLM，以优化五个代码质量指标。我们的实验结果表明，与基本LLM相比，RL优化的Codex模型始终生成更高的测试用例，将质量指标提高了23％，并生成了近100％的语法校正代码。RLSQM在所有代码质量指标上也均优于GPT-4，尽管培训了基本更便宜的法典模型。我们提供了有关如何可靠地利用RL来提高测试发电质量的见解，并表明RLSQM是提高自动软件测试的整体效率和可靠性的重要一步。我们的数据可在以下链接上获得：https：//doi.org/10.6084/m9.figshare.25983166。
认证测试员 高级水平 课程大纲 测试经理
本文档由国际软件测试资格委员会高级水平子工作组 - 高级测试经理的核心团队制作：Rex Black（主席）、Judy McKay（副主席）、Graham Bath、Debra Friedenberg、Bernard Homès、Paul Jorgensen、Kenji Onishi、Mike Smith、Geoff Thompson、Erik van Veenendaal、Tsuyoshi Yumoto。核心团队感谢审核团队和国家委员会的建议和意见。高级课程大纲完成时，高级工作组成员如下（按字母顺序排列）：Graham Bath、Rex Black、Maria Clara Choucair、Debra Friedenberg、Bernard Homès（副主席）、Paul Jorgensen、Judy McKay、Jamie Mitchell、Thomas Mueller、Klaus Olsen、Kenji Onishi、Meile Posthuma、Eric Riou du Cosquer、Jan Sabak、Hans Schaefer、Mike Smith（主席）、Geoff Thompson、Erik van Veenendaal 和 Tsuyoshi Yumoto。以下人员参与了本大纲的审阅、评论和投票：Chris van Bael、Graham Bath、Kimmo Hakala、Rob Hendriks、Marcel Kwakernaak、Rik Marselis、Don Mills、Gary Mogyorodi、Thomas Mueller、Ingvar Nordstrom、Katja Piroué、Miele Posthuma、Nathalie Rooseboom de Vries、Geoff Thompson、Jamil Wahbeh、Hans Weiberg。本文件于 2012 年 10 月 19 日由 ISTQB® 大会正式发布。
基于人工智能的软件缺陷预测器：案例研究中的应用和优势
Ayse Tosun 1、Ayse Bener 2、Resat Kale 3 1,2 博阿齐奇大学计算机工程系软件研究实验室（SoftLab），邮编 34342，伊斯坦布尔，土耳其 3 Turkcell 技术公司，盖布泽，伊斯坦布尔，土耳其 1 ayse.tosun@boun.edu.tr，2 bener@boun.edu.tr，3 resat.kale@turkcellteknoloji.com.tr 摘要 软件缺陷预测旨在通过引导测试人员完成软件系统中易出现缺陷的部分来减少软件测试工作量。缺陷预测器被广泛用于组织中以预测缺陷，从而节省时间和精力，作为手动代码审查等其他技术的替代方案。在现实环境中应用缺陷预测模型很困难，因为它需要来自过去项目的软件度量和缺陷数据来预测新项目的缺陷倾向。另一方面，它非常实用，因为它易于应用，可以用更少的时间检测出缺陷并减少测试工作量。我们在一年的时间内为一家电信公司建立了一个基于学习的缺陷预测模型。在这项研究中，我们简要解释了我们的模型，展示了它的收益并描述了我们如何在公司中实施该模型。此外，我们将我们的模型的性能与试点项目中应用的另一种测试策略的性能进行了比较，该项目实施了一种名为团队软件流程 (TSP) 的新流程。我们的结果表明，缺陷预测器可用作新流程实施过程中的支持工具，预测 75% 的代码缺陷，并减少测试时间，而通过代码审查和正式检查表等更耗费劳动力的策略检测到的代码缺陷率为 25%。
Bahep欢迎Vedo Systems
2024年9月20日，巴赫普（Bahep）欢迎德克萨斯州休斯顿韦多系统湾地区 - 休斯顿经济合作伙伴关系（BAHEP）很高兴欢迎Vedo Systems成为其最新成员之一。Vedo Systems是用于太空飞行工程软件解决方案的行业领导者，提供了使用人工智能和机器学习的定制解决方案。“我们热烈欢迎Vedo Systems来到Bahep” Bahep总裁Brian Freedman说。“他们的领导能力和独创性在为苛刻的太空环境提供创新的软件产品方面与我们支持休斯顿湾区的经济发展项目的使命完全排成一致。” Vedo Systems总裁Amanda Acevedo说：“ Vedo Systems非常热衷于加入Bahep。”“我们的团队很高兴与其他成员合作，分享我们对寻找具有挑战性问题的创造性解决方案的热情，并支持Bahep支持的计划。”作为Bahep的成员，Vedo Systems将与广泛的航空航天网络以及其他公司，政府实体和教育机构进行互动，所有这些都共同努力推动该地区的经济发展。通过这种合作，Vedo Systems将有助于塑造航空航天域软件开发的未来。有关Vedo Systems Vedo Systems的更多信息成立于2016年，目的是通过将敏锐的思想和定制的软件产品带给客户，为航空社区服务。他们的任务是与客户肩并肩一起工作，并共同推动太空飞行。他们的服务包括软件系统工程，软件开发，软件测试和验证以及自主系统开发。他们的投资组合还包括其他高级软件产品，例如Whetstone，Whetstone是AI动力的工具，可在软件开发过程中发现异常，并在系统操作期间执行实时异常检测。
目录
代表组织委员会，我们热烈欢迎您参加第35届国际软件可靠性工程研讨会（ISSRE 2024）。ISSRE一直是学术界领先专家与行业领先专家之间交换有关软件可靠性工程想法的主要场所。作为软件可靠性工程的领先会议，ISSRE变得更加国际化，多样化和包容性。我们很荣幸能在日本的Tsukuba举办第35版的ISSRE。tsukuba是日本最大的科学城，位于伊巴拉基南部县，涉及29个国家，半国家和其他研究和教育机构，例如tsukuba大学。会议将在位于杜库巴市中心的Tsukuba International国会中心举行。tsukuba位于距东京中部约50公里处，可以通过快速火车距离东京的Akihabara车站约45分钟路程。如果没有指导委员会成员，组织委员会，几首曲目的计划委员会以及共同位置的研讨会的组织者，创建ISSRE2024将是不可能的。我们要感谢他们的努力，专业知识和前所未有的奉献精神在我们的研究社区中所期望的。ISSRE2024得到许多技术，机构和公司赞助商的支持。IEEE计算机协会和可靠性社会是联合技术赞助商。我们确实希望ISSRE2024是一项富有成果，令人愉快且令人难忘的活动。我们要感谢我们的公司赞助商，华为，Money Forward，Nissho Electron和Gaio Technology。我们还要感谢软件测试工程协会（ASTER），Kayamori Inlormational Science Advancement，Kajima Foundation，Kajima Foundation，Telecommunication Advancement Foundation，Tsukuba Trism and Indution Association以及Ibaraki小鼠促进委员会的财政支持。最后，我们要感谢所有作者，演讲者和与会者都以宝贵的演讲和讨论来塑造会议。tsukuba大学通用主席Fumio Machida University
2017 年 1 月至 5 月 - CCE、IISc
6 1D 和 2D NMR 光谱：在结构生物学中的应用（周二）2+0 7 工程师会计（周二和周四）3+0 8 “知识产权”（IPR）对工业和学术界的重要性（周二）2+0 9 Linux 环境简介：操作系统、命令、实用程序和 Shell 脚本（周二和周四）3+0 10 服务设计思维（周二）2+0 11 战略管理（周二和周四）3+0 12 基础光谱学和仪器（周三）2+0 13 使用微控制器的嵌入式系统设计（周三）2+0 14 数值网格生成和流体流动计算简介（周三）2+0 15 工程结构和系统中的振动和噪声控制（周三）2+0 16 传感信号的机器学习（周四）2+0 17 信号处理的神经网络 -1 (周四和周五) 3+0 18 面向智能电网的电力系统自动化 (周四和周五) 3+0 19 复合结构分析与设计 (周五) 2+0 20 工业物联网 (IIoT) (周五) 2+0 21 工程结构与系统的结构分析与设计优化 (周五) 2+0 22 基因工程与转基因技术的进展 (周六) 2+0 23 有限元法的基本概念 (周六) 下午 2 点至 4 点 2+0 24 数据分析基础 (周六) 2+0 25 基础法语 (周六) 下午 2 点至 4 点 2+0 26 衰老与疾病的细胞与分子生物学 (周六) 下午 2 点至 4 点 2+0 27 通信协议、设计与多媒体应用（周六） 下午 2 点至 4 点 2+0 28 声学概论（周六） 2+0 29 非线性有限元法（周六） 2+0 30 性能建模与仿真（周六） 3+0 31 生物学技术在研究中的原理和应用（周六） 2+0 32 汽车工业中的智能设计方法和流程（周六） 下午 2 点至 4 点 2+0 33 无线局域网概念、安装、故障排除和测试（周六） 2+C 34 软件测试自动化（周六） 下午 2 点至 4 点 2+0