**小化對數(shù)損失基本等價于**大化分類器的準確度,，對于完美的分類器，對數(shù)損失值為0,。對數(shù)損失函數(shù)的計算公式如下：其中,，y為輸出變量即輸出的測試樣本的檢測結果，x為輸入變量即測試樣本,，l為損失函數(shù),，n為測試樣本(待檢測軟件的二進制可執(zhí)行文件)數(shù)目，yij是一個二值指標,，表示與輸入的第i個測試樣本對應的類別j,，類別j指良性軟件或惡意軟件，pij為輸入的第i個測試樣本屬于類別j的概率,，m為總類別數(shù),，本實施例中m＝2。分類器的性能也可用roc曲線(receiveroperatingcharacteristic)評價,，roc曲線的縱軸是檢測率(true****itiverate),，橫軸是誤報率(false****itiverate)，該曲線反映的是隨著檢測閾值變化下檢測率與誤報率之間的關系曲線,。roc曲線下面積(areaunderroccurve,，auc)的值是評價分類器比較綜合的指標，auc的值通常介于,，較大的auc值一般表示分類器的性能較優(yōu),。(3)特征提取提取dll和api信息特征視圖dll(dynamiclinklibrary)文件為動態(tài)鏈接庫文件，執(zhí)行某一個程序時,，相應的dll文件就會被調(diào)用,。一個應用程序可使用多個dll文件,，一個dll文件也可能被不同的應用程序使用。api(applicationprogramminginterface)函數(shù)是windows提供給用戶作為應用程序開發(fā)的接口,。5G 與物聯(lián)網(wǎng)：深圳艾策的下一個技術前沿,。貴陽軟件驗收測試機構
并分發(fā)至項目涉及的所有管理人員和開發(fā)人員。5)將測試目標反映在測試計劃中,。(II)啟動測試計劃過程制訂計劃是使一個過程可重復,，可定義和可管理的基礎。測試計劃應包括測試目的,，風險分析,，測試策略以及測試設計規(guī)格說明和測試用例。此外,，測試計劃還應說明如何分配測試資源,，如何劃分單元測試，集成測試,，系統(tǒng)測試和驗收測試的任務。啟動測試計劃過程包含5個子目標:1)建立**內(nèi)的測試計劃**并予以經(jīng)費支持,。2)建立**內(nèi)的測試計劃政策框架并予以管理上的支持,。3)開發(fā)測試計劃模板井分發(fā)至項目的管理者和開發(fā)者。4)建立一種機制,，使用戶需求成為測試計劃的依據(jù)之一,。5)評價，推薦和獲得基本的計劃工具并從管理上支持工具的使用,。(III)制度化基本的測試技術和方法?為改進測試過程能力,，**中需應用基本的測試技術和方法，并說明何時和怎樣使用這些技術,，方法和支持工具,。將基本測試技術和方法制度化有2個子目標:1)在**范圍內(nèi)成立測試技術組，研究,，評價和推薦基本的測試技術和測試方法,，推薦支持這些技術與方法的基本工具。2)制訂管理方針以保證在全**范圍內(nèi)一致使用所推薦的技術和方法,。第三級集成級在集成級,，測試不**是跟隨在編碼階段之后的一個階段。大連軟件第三方檢測報告云計算與 AI 融合：深圳艾策的創(chuàng)新解決方案,。
幫助客戶提升內(nèi)部技術團隊能力,。例如，某三甲醫(yī)院在采用艾策科技的醫(yī)療信息化系統(tǒng)檢測方案后,，不僅系統(tǒng)漏洞率下降45%,，其IT團隊的安全意識與應急響應能力也提升,。技術創(chuàng)新未來方向艾策科技創(chuàng)始人兼CTO表示：“作為軟件檢測公司，我們始終將技術創(chuàng)新視為競爭力,。未來,，公司將重點投入AI算法優(yōu)化、邊緣計算檢測等前沿領域,，為電力能源,、政企單位等行業(yè)提供更高效、更智能的質(zhì)量保障服務,�,！鄙钲诎咝畔⒖萍加邢薰臼且患伊⒆阌诨浉郯拇鬄硡^(qū)，依托信息技術產(chǎn)業(yè),，面向全國客戶提供專業(yè),、可靠服務的第三方CMACNAS檢測機構。在檢測服務過程中,，公司始終堅持以客戶需求為本,，秉承公平公正的第三方檢測要求，遵循國家檢測標準規(guī)范,，確保檢測數(shù)據(jù)和結果準確可靠,，運用前沿A人工智能技術提高檢測效率。我們追求創(chuàng)造優(yōu)異的社會價值,，我們致力于打造公司成為第三方檢測行業(yè)的行業(yè)榜樣,。
每一種信息的來源或者形式，都可以稱為一種模態(tài),。例如,，人有觸覺，聽覺,，視覺,，嗅覺。多模態(tài)機器學習旨在通過機器學習的方法實現(xiàn)處理和理解多源模態(tài)信息的能力,。多模態(tài)學習從1970年代起步,，經(jīng)歷了幾個發(fā)展階段，在2010年后***步入深度學習(deeplearning)階段,。在某種意義上,，深度學習可以被看作是允許我們“混合和匹配”不同模型以創(chuàng)建復雜的深度多模態(tài)模型。目前,，多模態(tài)數(shù)據(jù)融合主要有三種融合方式：前端融合(early-fusion)即數(shù)據(jù)水平融合(data-levelfusion),、后端融合(late-fusion)即決策水平融合(decision-levelfusion)以及中間融合(intermediate-fusion)。前端融合將多個**的數(shù)據(jù)集融合成一個單一的特征向量空間，然后將其用作機器學習算法的輸入,，訓練機器學習模型,，如圖1所示。由于多模態(tài)數(shù)據(jù)的前端融合往往無法充分利用多個模態(tài)數(shù)據(jù)間的互補性,，且前端融合的原始數(shù)據(jù)通常包含大量的冗余信息,。因此，多模態(tài)前端融合方法常常與特征提取方法相結合以剔除冗余信息,，基于領域經(jīng)驗從每個模態(tài)中提取更高等別的特征表示,，或者應用深度學習算法直接學習特征表示，然后在特性級別上進行融合,。后端融合則是將不同模態(tài)數(shù)據(jù)分別訓練好的分類器輸出決策進行融合,，如圖2所示。覆蓋軟件功能與性能的多維度檢測方案設計與實施,！
針對cma和cnas第三方軟件測試機構的資質(zhì),，客戶在確定合作前需要同時確認資質(zhì)的有效期，因為軟件測試資質(zhì)都是有一定有效期的,，如果軟件測試公司在業(yè)務開展的過程中有違規(guī)或者不受認可的操作和行為,，有可能會被吊銷資質(zhì)執(zhí)照，這一點需要特別注意,。第三,，軟件測試機構的資質(zhì)所涵蓋的業(yè)務參數(shù)，通常來講,，軟件測試報告一般針對軟件的八大參數(shù)進行測試，包括軟件功能測試,、軟件性能測試,、軟件信息安全測試、軟件兼容性測試,、軟件可靠性測試,、軟件穩(wěn)定性測試、軟件可移植測試,、軟件易用性測試,。這幾個參數(shù)在cma或者cnas的官方網(wǎng)站都可以進行查詢和確認第四，軟件測試機構或者公司的本身信用背景,，那么用戶可以去檢查一下公司的信用記錄,，是否有不良的投訴或者法律糾紛，可以確保第三方軟件測試機構出具的軟件測試報告的效力也沒有問題,。那么,，總而言之，找一家靠譜的第三方軟件測試機構還是需要用戶從自己的軟件測試業(yè)務需求場景出發(fā)，認真仔細比較資質(zhì)許可的正規(guī)性,，然后可以完成愉快的合作和軟件測試報告的交付,。數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的挑戰(zhàn)與應對：艾策科技的經(jīng)驗分享。貴陽軟件驗收測試機構
數(shù)據(jù)驅(qū)動決策：艾策科技如何提升企業(yè)競爭力,。貴陽軟件驗收測試機構
不*可以用于回歸測試,，也可以為以后的測試提供參考。[4](8)錯誤不可避免原則,。在測試時不能首先假設程序中沒有錯誤,。[4]軟件測試方法分類編輯軟件測試方法的分類有很多種，以測試過程中程序執(zhí)行狀態(tài)為依據(jù)可分為靜態(tài)測試（StaticTesting,，ST）和動態(tài)測試（DynamicTesting,，DT）;以具體實現(xiàn)算法細節(jié)和系統(tǒng)內(nèi)部結構的相關情況為根據(jù)可分黑盒測試、白盒測試和灰盒測試三類;從程序執(zhí)行的方式來分類,，可分為人工測試（ManualTesting,，MT）和自動化測試（AutomaticTesting，AT）,。[5]軟件測試方法靜態(tài)測試和動態(tài)測試（1）靜態(tài)測試,。靜態(tài)測試的含義是被測程序不運行，只依靠分析或檢查源程序的語句,、結構,、過程等來檢查程序是否有錯誤。即通過對軟件的需求規(guī)格說明書,、設計說明書以及源程序做結構分析和流程圖分析,，從而來找出錯誤。例如不匹配的參數(shù),，未定義的變量等,。[5]（2）動態(tài)測試。動態(tài)測試與靜態(tài)測試相對應,，其是通過運行被測試程序,，對得到的運行結果與預期的結果進行比較分析，同時分析運行效率和健壯性能等,。這種方法可簡單分為三個步驟:構造測試實例,、執(zhí)行程序以及分析結果。[5]軟件測試方法黑盒測試,、白盒測試和灰盒測試（1）黑盒測試,。貴陽軟件驗收測試機構
