XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System软件质量
Karthikeyan Palanichamy 1*，Jatin Soni 2 1*产品所有者，Karthikeyanpalanicham@yahoo.com 2软件开发人员，jatinsonii@yahoo.com引用：ka 1*高级软件质量工程师Lucid Motors，Raviarvind25@yahoo.com 2产品经理GM，srinivasreddydolu@yahoo.com引用：Ravi Aravind，E Laxmi 1*，Noria Farooqui 2 1*研究学者，管理与商业研究学院，新德里111 地理研究中人文主义的解释 1 M. SC。 （农业部），农艺部（e邮件：kambojritik1234@gmail.com）， *2助理教授（农业工艺）（e邮件：amandeep.26867@lpu.co.in）， AI驱动的个性化学习系统 在英语教学法中整合AI AI和网络安全：增强威胁检测和... 金融算法交易和市场流动性 1英语系助理教授，政府。印度卡纳塔克邦的Haveri-581110工程学院。电子邮件：kpk4841@gmail.com 2助理教授 Sankararaman g 1*，Natarajan Rengaraju 2，V。Rengarajan3博士，N。R。Vembu博士4，D。Indhumathi博士5 1*管理研究教授，Rajala AI自动驾驶：机遇，挑战和... 韩国戏剧对心理井的影响 使用深度学习算法的图像字幕生成
文章信息ABS范围降低电池功能是广泛采用电动汽车（EV）的主要障碍。因此，需要解决方案来优化锂离子电池的安全性，性能和周期寿命。为了解决这个问题，我们提出了第一个AI驱动的电池管理系统（BMS），能够对电动电池电池中的最先进，最先进的健康状况和可能的故障动态进行无模型的预测。我们利用工业X射线计算机断层扫描来检查内部电极，分离器质量和电荷以及电化学阻抗光谱谱图来量化细胞最新状态。我们的无模型方法可以解决实验和工业EV的数据；我们证明了突破性的预测准确性，既不需要校准，也不需要任何商业工具援助。该方法在定性上对电池性能的看法提供了一种新颖的视角，这将使最终的理解和优化设计。我们的方法直接支持可持续性和电动汽车的低成本驾驶。车辆电气化和杂交的提高需要加速锂离子电池性能和安全性的进步，这主要依赖于复杂的嵌入式电池管理系统。具体来说，终身对单个细胞的最先进（SOC）和最先进的（SOH）的准确跟踪具有基本重要性。可靠性降低不仅会影响硬件在循环研究中的承诺，而且会影响电动汽车行业扩散的直接结果。在这些功能中表现不佳的影响将导致电动汽车滞留在高速公路侧，大规模电力缓冲区的停机时间，减少总体电动汽车电池组的使用以及早期频繁的昂贵降级和更换。仅凭电池特性就会出现许多问题，并且共识是问题只会变得更加严重。为了强烈降低这种风险并适应电气化的演变，需要通过追求针对电池监控，建模和管理的高级机器学习算法来延长电池使用寿命。关键字：优化电动汽车性能，电动汽车（EV），电池管理系统（BMS），AI（人工智能），性能优化，能源效率，机器学习，电池电量（SOC），电池健康状况（SOH）
1*高级软件质量工程师Lucid Motors，Raviarvind25@yahoo.com 2产品经理GM，srinivasreddydolu@yahoo.com引用：Ravi Aravind，E
文章信息摘要零售业是最快的行业，通过RFID技术促进了零售业的增长。管理良好的RFID节省了我们的大量精力和时间。RFID标签作为库存跟踪技术起着至关重要的作用。RFID可显着降低运营成本，提高质量，准确的资产跟踪，提高信息准确性，缩小缩小，库存降低和库存的位置等等。射频识别是一种不断增长的技术，越来越多地用于供应链的管理中。RFID技术在供应链过程中起着有效的作用，因为它们能够在整个供应链中追踪，识别和跟踪信息。该技术为供应商，制造商，分销商和零售商提供有关产品的精确实时信息。本文的主要目的是验证有助于零售部门增长的射频识别技术。这项研究的主要贡献是解释供应链管理和零售成功的RFID。关键字：技术，零售，RFID，RFID市场，供应链管理，现代零售。
M.Sravan Kumar1，lokineni Yuktha 2，N.esther 2，P.Charitha 2（2024）。利用机器学习的高级软件质量预测
氮固定微生物的应用在植物营养中表现出了益处。 div>这项研究旨在评估氮固定微生物对玉米培养的影响（Zea Mays L.）。 div>在实验中，使用了三个重复的随机完整块设计（DBCA）。 div>应用的处理为：T1 -Paenibacillus polymyxa 2 L Ha -1； T2 -P。polymyxa 3 L ha -1; T3 -P。Polymyxa 4 L Ha -1; T4- pegotobacter Chroococcum 2 L ha -1; T5 -a。 T6 -A。Chrococcum 4 L ha -1; T7 -P。Polymyxa + A. Chroococcum 2 L ha -1; T8 -P。polymyxa + A. Chroococcum 3 L ha -1; T9 -P。Polymyxa + A. Chroococcum 4 L ha -1和T10-对照（无应用）。 div>评估的变量为：植物高度，茎直径和插入蛋白的插入。 div>结果表明，在农作物的播种（DDS）后55天，高度为182.01 cm的玉米植物的良好生长以及使用T9 -P. polymyxa + A. A. A. ChroCocum治疗获得了20.14 mm茎的直径。 div>此外，对于同样的处理，COB的插入也为120 cm。 div>
人工智能是软件质量的新占星术
人工智能和机器学习通常与经过长时间训练以响应不同输入的“学习”神经网络相关联。在理想世界中，训练有素的人工智能可以“准确”地响应刺激以满足业务需求，从而减少人为干预或复杂的基于规则的编码。然而，正如现代科学基于第一原理一样，现代软件应用程序应该由明确定义的业务规则和随之而来的业务逻辑驱动，这些规则和逻辑有助于形式化验证和确认。然而，人工智能通常相当于模型和训练数据之间的统计相关性——无论做得多么仔细和善意。在最好的情况下，这种统计相关性可能导致不存在合理的先验第一原理——科学、法律、道德、伦理或其他。在最坏的情况下，统计相关性可能基于有偏见、不准确甚至错误的前提，这些前提体现在模型和训练数据中，反映了不科学、非法、不道德或不道德的现实世界偏见。
提高密码标准化中的软件质量...
摘要 — NIST 后量子密码 (PQC) 标准化项目可能是迄今为止规模最大、最雄心勃勃的密码标准化工作，因此它成为密码标准化项目的绝佳案例研究。预计随着 2022 年初第三轮的结束，NIST 将宣布第一组推进标准化的原语，因此现在似乎是回顾并看看可以从这项工作中吸取什么教训的好时机。在本文中，我们研究了 NIST PQC 项目的一个特定方面：软件实现。我们观察到，作为提交包的强制性部分包含的许多实现质量很差，并且忽略了软件工程中数十年历史的标准技术，以保证一定的基线质量水平。因此，如果不先花费大量时间来清理提交的参考实现，就不可能在后量子协议迁移和软件优化工作的实验中轻易使用这些实现。我们并不是要批评向 NIST PQC 提交包括软件实现在内的提案的密码学家：毕竟，不能合理地期望每个密码学家都具备软件工程方面的专业知识。相反，我们建议 NIST 等标准化机构如何在未来的努力中改进软件提交流程，以避免提交的软件出现此类问题。更具体地说，我们提出了 PQClean，这是一个用于 PQC 软件的广泛（持续集成）测试框架，现在还包含 NIST 第 3 轮候选方案的“干净”实现。我们认为，如果在提交截止日期之前很久就提供这样的框架（无论是在线持续集成设置，还是离线测试系统），那么 NIST PQC 提交中将包含更好的实现，并且总体上将为社区和 NIST 节省大量时间和精力。
ACM 参考格式：Valentina Golendukhina、Valentina Lenarduzzi 和 Michael Felderer。2022 年。对于 AI 工程师来说，软件质量是什么？走向迷雾的稀薄化。在 CAIN '22：第 1 届 AI 工程会议 - AI 软件工程，2022 年 5 月 21-22 日，地点待定。ACM，美国纽约州纽约，9 页。https://doi.org/10.1145/1122445.1122456
人工智能 (AI) 越来越受欢迎，被应用于我们日常使用的众多应用和技术中。大量支持 AI 的应用程序是由没有接受过软件质量实践或流程适当培训的开发人员开发的，而且一般缺乏最先进的软件工程流程。支持 AI 的系统是一种基于软件的系统，除了传统软件组件外，还包含 AI/ML 组件 [5]。与任何软件系统一样，支持 AI 的系统需要关注软件质量保证 (SQA)，尤其是代码质量 [17]。当前的开发流程，尤其是敏捷开发模型，使公司能够决定后期在其系统中采用的技术。因此，很难预测
FAVOR 软件质量保证计划 (SQAP)
表 3-1：功能责任矩阵 ................................................................................................................7 表 3-2：关键流程文档/输出 ..............................................................................................................10 表 4-1：NUREG/BR-0167 与 ASME NQA-1 QA 软件生命周期比较 .............................................................................12 表 5-1：FAVOR 关键输入、功能和输出 .............................................................................................18 表 10-1：文档要求 .............................................................................................................................31 表 A-1：配置项 - 文档 .............................................................................................................46 表 A-2：配置项 – 软件 - 当前 .............................................................................................47
人工智能用于软件质量保证 Blue Sky Ideas Talk
现代软件系统非常复杂，通常对外部部分（例如其他流程或服务）有多个依赖关系。这带来了新的挑战，并加剧了软件质量保证（QA）不同方面（包括测试、调试和修复）的现有挑战。本次演讲的目标是介绍一种用于软件质量保证（AI4QA）的新型 AI 范式。质量评估 AI 代理使用机器学习技术来预测编码错误可能发生的位置。然后，测试生成 AI 代理会考虑错误预测来指导自动测试生成。然后，测试执行 AI 代理执行测试，将测试传递给根本原因分析 AI 代理，后者应用自动调试算法。候选根本原因被传递给代码修复 AI 代理，该代理会尝试创建补丁来纠正孤立的错误。
软件质量保证
IEEE 计算机学会是世界领先的计算机会员组织，是全球技术领导者队伍的可靠信息和职业发展来源，包括：教授、研究人员、软件工程师、IT 专业人员、雇主和学生。IEEE 计算机学会是技术信息、灵感和协作的无可比拟的来源，是计算机专业人员信赖的来源，可按需提供高质量、最先进的信息。计算机学会为顶尖人才提供了广泛的论坛，包括技术会议、出版物和综合数字图书馆、独特的培训网络研讨会、专业培训和 TechLeader 培训合作伙伴计划，以帮助组织提高员工的技术知识和专业技能，以及个性化信息工具 myComputer。要了解有关技术领导者社区的更多信息，请访问 http://www.computer.org。