且4個(gè)隱含層中間間隔設(shè)置有dropout層,。用于輸入合并抽取的高等特征表示的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包含2個(gè)隱含層,，其***個(gè)隱含層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)是64，第二個(gè)神經(jīng)元的隱含層個(gè)數(shù)是10,，且2個(gè)隱含層中間設(shè)置有dropout層,。且所有dropout層的dropout率等于。本次實(shí)驗(yàn)使用了80％的樣本訓(xùn)練,，20％的樣本驗(yàn)證,，訓(xùn)練50個(gè)迭代以便于找到較優(yōu)的epoch值。隨著迭代數(shù)的增加,，中間融合模型的準(zhǔn)確率變化曲線如圖17所示,，模型的對(duì)數(shù)損失變化曲線如圖18所示。從圖17和圖18可以看出,，當(dāng)epoch值從0增加到20過程中,，模型的訓(xùn)練準(zhǔn)確率和驗(yàn)證準(zhǔn)確率快速提高，模型的訓(xùn)練對(duì)數(shù)損失和驗(yàn)證對(duì)數(shù)損失快速減少；當(dāng)epoch值從30到50的過程中,，中間融合模型的訓(xùn)練準(zhǔn)確率和驗(yàn)證準(zhǔn)確率基本保持不變,，訓(xùn)練對(duì)數(shù)損失緩慢下降,；綜合分析圖17和圖18的準(zhǔn)確率和對(duì)數(shù)損失變化曲線,，選取epoch的較優(yōu)值為30。確定模型的訓(xùn)練迭代數(shù)為30后,，進(jìn)行了10折交叉驗(yàn)證實(shí)驗(yàn),。中間融合模型的10折交叉驗(yàn)證的準(zhǔn)確率是％，對(duì)數(shù)損失是,，混淆矩陣如圖19所示,，規(guī)范化后的混淆矩陣如圖20所示。中間融合模型的roc曲線如圖21所示,，auc值為,，已經(jīng)非常接近auc的**優(yōu)值1。(7)實(shí)驗(yàn)結(jié)果比對(duì)為了綜合評(píng)估本實(shí)施例提出融合方案的綜合性能,。策科技助力教育行業(yè)：數(shù)字化教學(xué)的創(chuàng)新應(yīng)用 ,。浙江軟件檢測(cè)機(jī)構(gòu)

    所述生成軟件樣本的dll和api信息特征視圖，是先統(tǒng)計(jì)所有類別已知的軟件樣本的pe可執(zhí)行文件引用的dll和api信息,，從中選取引用頻率**高的多個(gè)dll和api信息,；然后判斷當(dāng)前的軟件樣本的導(dǎo)入節(jié)里是否存在選擇出的某個(gè)引用頻率**高的dll和api信息，如存在,，則將當(dāng)前軟件樣本的該dll或api信息以1表示,，否則將其以0表示，從而對(duì)當(dāng)前軟件樣本的所有dll和api信息進(jìn)行表示形成當(dāng)前軟件樣本的dll和api信息特征視圖,。進(jìn)一步的,，所述生成軟件樣本的格式信息特征視圖，是從當(dāng)前軟件樣本的pe格式結(jié)構(gòu)信息中選取可能區(qū)分惡意軟件和良性軟件的pe格式結(jié)構(gòu)特征,，形成當(dāng)前軟件樣本的格式信息特征視圖,。進(jìn)一步的，所述從當(dāng)前軟件樣本的pe格式結(jié)構(gòu)信息中選取可能區(qū)分惡意軟件和良性軟件的pe格式結(jié)構(gòu)特征,，是從當(dāng)前軟件樣本的pe格式結(jié)構(gòu)信息中確定存在特定格式異常的pe格式結(jié)構(gòu)特征以及存在明顯的統(tǒng)計(jì)差異的格式結(jié)構(gòu)特征,；所述特定格式異常包括：(1)代碼從**后一節(jié)開始執(zhí)行，(2)節(jié)頭部可疑的屬性,，(3)pe可選頭部有效尺寸的值不正確,，(4)節(jié)之間的“間縫”，(5)可疑的代碼重定向,，(6)可疑的代碼節(jié)名稱,，(7)可疑的頭部***，(8)來自，(9)導(dǎo)入地址表被修改,，(10)多個(gè)pe頭部,，(11)可疑的重定位信息，,。西安軟件檢測(cè)實(shí)驗(yàn)室壓力測(cè)試表明系統(tǒng)在5000并發(fā)用戶時(shí)響應(yīng)延遲激增300%,。

    這樣做的好處是，融合模型的錯(cuò)誤來自不同的分類器,，而來自不同分類器的錯(cuò)誤往往互不相關(guān),、互不影響，不會(huì)造成錯(cuò)誤的進(jìn)一步累加,。常見的后端融合方式包括**大值融合(max-fusion),、平均值融合(averaged-fusion)、貝葉斯規(guī)則融合(bayes’rulebased)以及集成學(xué)習(xí)(ensemblelearning)等,。其中集成學(xué)習(xí)作為后端融合方式的典型**,，被廣泛應(yīng)用于通信、計(jì)算機(jī)識(shí)別,、語音識(shí)別等研究領(lǐng)域,。中間融合是指將不同的模態(tài)數(shù)據(jù)先轉(zhuǎn)化為高等特征表達(dá)，再于模型的中間層進(jìn)行融合,，如圖3所示,。以深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為例，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過一層一層的管道映射輸入,，將原始輸入轉(zhuǎn)換為更高等的表示,。中間融合首先利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成高等特征表達(dá)，然后獲取不同模態(tài)數(shù)據(jù)在高等特征空間上的共性,，進(jìn)而學(xué)習(xí)一個(gè)聯(lián)合的多模態(tài)表征,。深度多模態(tài)融合的大部分工作都采用了這種中間融合的方法，其***享表示層是通過合并來自多個(gè)模態(tài)特定路徑的連接單元來構(gòu)建的,。中間融合方法的一大優(yōu)勢(shì)是可以靈活的選擇融合的位置,，但設(shè)計(jì)深度多模態(tài)集成結(jié)構(gòu)時(shí)，確定如何融合,、何時(shí)融合以及哪些模式可以融合,，是比較有挑戰(zhàn)的問題。字節(jié)碼n-grams,、dll和api信息,、格式結(jié)構(gòu)信息這三種類型的特征都具有自身的優(yōu)勢(shì)。

    在介紹諸多知識(shí)點(diǎn)的過程當(dāng)中結(jié)合直觀形象的圖表或?qū)嶋H案例進(jìn)行深入淺出的分析,，從而使讀者可以更好地理解秋掌握軟件測(cè)試?yán)碚撝�識(shí),，并迅速地運(yùn)用到實(shí)際測(cè)試工作中去。本書適合作為各層次高等院校計(jì)算機(jī)及相關(guān)的教學(xué)用書，也可作為軟件測(cè)試人員的參考書,。目錄前言第1章概述第2章軟件測(cè)試基礎(chǔ)第3章單元測(cè)試第4章集成測(cè)試第5章系統(tǒng)測(cè)試……軟件測(cè)試技術(shù)圖書2書名:軟件測(cè)試技術(shù)層次：高職高專配套：電子課件作者：徐芳出版社：機(jī)械工業(yè)出版社出版時(shí)間：2011-6-21ISBN:開本：16開定價(jià):￥內(nèi)容簡(jiǎn)介本書根據(jù)軟件測(cè)試教學(xué)的需要,，結(jié)合讀者對(duì)象未來的職業(yè)要求和定位，除了盡力***闡述軟件測(cè)試技術(shù)基本概念外,，采取了計(jì)劃,、設(shè)計(jì)與開發(fā)、執(zhí)行這樣的工程步驟來描述軟件測(cè)試的相關(guān)知識(shí),，使學(xué)生在學(xué)習(xí)軟件測(cè)試的技術(shù)知識(shí)時(shí),，能夠同時(shí)獲得工程化思維方式的訓(xùn)練。本書共7章,。第1章介紹軟件測(cè)試的基本知識(shí)；第2章介紹如何制定軟件測(cè)試計(jì)劃,；第3章介紹測(cè)試用例的設(shè)計(jì)和相關(guān)技術(shù),；第4章介紹執(zhí)行測(cè)試中相關(guān)技術(shù)和方法；第5章介紹實(shí)際工作中各種測(cè)試方法,；第6章介紹MI公司的一套測(cè)試工具的使用,，包括功能、性能和測(cè)試管理工具,；第7章通過一個(gè)實(shí)例,，給出了完整的與軟件測(cè)試相關(guān)的文檔。性能基準(zhǔn)測(cè)試GPU利用率未達(dá)理論最大值67%,。

    不*可以用于回歸測(cè)試,，也可以為以后的測(cè)試提供參考。[4](8)錯(cuò)誤不可避免原則,。在測(cè)試時(shí)不能首先假設(shè)程序中沒有錯(cuò)誤,。[4]軟件測(cè)試方法分類編輯軟件測(cè)試方法的分類有很多種，以測(cè)試過程中程序執(zhí)行狀態(tài)為依據(jù)可分為靜態(tài)測(cè)試（StaticTesting,，ST）和動(dòng)態(tài)測(cè)試（DynamicTesting,，DT）;以具體實(shí)現(xiàn)算法細(xì)節(jié)和系統(tǒng)內(nèi)部結(jié)構(gòu)的相關(guān)情況為根據(jù)可分黑盒測(cè)試、白盒測(cè)試和灰盒測(cè)試三類;從程序執(zhí)行的方式來分類,，可分為人工測(cè)試（ManualTesting,，MT）和自動(dòng)化測(cè)試（AutomaticTesting，AT）,。[5]軟件測(cè)試方法靜態(tài)測(cè)試和動(dòng)態(tài)測(cè)試（1）靜態(tài)測(cè)試,。靜態(tài)測(cè)試的含義是被測(cè)程序不運(yùn)行，只依靠分析或檢查源程序的語句,、結(jié)構(gòu),、過程等來檢查程序是否有錯(cuò)誤。即通過對(duì)軟件的需求規(guī)格說明書、設(shè)計(jì)說明書以及源程序做結(jié)構(gòu)分析和流程圖分析,，從而來找出錯(cuò)誤,。例如不匹配的參數(shù)，未定義的變量等,。[5]（2）動(dòng)態(tài)測(cè)試,。動(dòng)態(tài)測(cè)試與靜態(tài)測(cè)試相對(duì)應(yīng)，其是通過運(yùn)行被測(cè)試程序,，對(duì)得到的運(yùn)行結(jié)果與預(yù)期的結(jié)果進(jìn)行比較分析,，同時(shí)分析運(yùn)行效率和健壯性能等。這種方法可簡(jiǎn)單分為三個(gè)步驟:構(gòu)造測(cè)試實(shí)例,、執(zhí)行程序以及分析結(jié)果,。[5]軟件測(cè)試方法黑盒測(cè)試、白盒測(cè)試和灰盒測(cè)試（1）黑盒測(cè)試,。整合多學(xué)科團(tuán)隊(duì)的定制化檢測(cè)方案,，體現(xiàn)艾策服務(wù)于制造的技術(shù)深度。廣東第三方軟件檢測(cè)公司

2025 年 IT 趨勢(shì)展望：深圳艾策的五大技術(shù)突破,。浙江軟件檢測(cè)機(jī)構(gòu)

    當(dāng)我們拿到一份第三方軟件測(cè)試報(bào)告的時(shí)候,，我們可能會(huì)好奇第三方軟件檢測(cè)機(jī)構(gòu)是如何定義一份第三方軟件測(cè)試報(bào)告的費(fèi)用呢，為何價(jià)格會(huì)存在一些差異,，如何找到高性價(jià)比的第三方軟件測(cè)試機(jī)構(gòu)來出具第三方軟件檢測(cè)報(bào)告呢,。我們可以從以下三個(gè)方面著手討論關(guān)于軟件檢測(cè)機(jī)構(gòu)的第三方軟件測(cè)試報(bào)告費(fèi)用的一些問題，對(duì)大家在選擇適合價(jià)格的軟件檢測(cè)機(jī)構(gòu),，出具高性價(jià)比的軟件檢測(cè)報(bào)告有一定的幫助和參考意義,。1、首先,，軟件檢測(cè)機(jī)構(gòu)大小的關(guān)系,，從資質(zhì)上來說，軟件檢測(cè)機(jī)構(gòu)的規(guī)模大小和資質(zhì)的有效性是沒有任何關(guān)系的,�,？赡苄⌒偷能浖�檢測(cè)機(jī)構(gòu)，員工人數(shù)規(guī)模會(huì)小一點(diǎn),，但是出具的CMA或者CNAS第三方軟件檢測(cè)報(bào)告和大型機(jī)構(gòu)的效力是沒有區(qū)別的,。但是，小機(jī)構(gòu)在人員數(shù)量,，運(yùn)營(yíng)成本都會(huì)成本比較低,，在這里其實(shí)是可以降低一份第三方軟件測(cè)試報(bào)告的部分費(fèi)用，所以反過來說,，小型軟件檢測(cè)機(jī)構(gòu)的價(jià)格可能更加具有競(jìng)爭(zhēng)力,。2,、軟件檢測(cè)流程的關(guān)系，為何流程會(huì)和第三方軟件測(cè)試的費(fèi)用有關(guān)系呢,。因?yàn)�,，一個(gè)機(jī)構(gòu)的軟件檢測(cè)流程如果是高效率流轉(zhuǎn)，那么在同等時(shí)間內(nèi),，軟件檢測(cè)機(jī)構(gòu)可以更高效的對(duì)軟件測(cè)試報(bào)告進(jìn)行產(chǎn)出,，相對(duì)來說，時(shí)間成本就會(huì)降低,，提高測(cè)試報(bào)告的出具效率,。浙江軟件檢測(cè)機(jī)構(gòu)