4)建立與用戶(hù)或客戶(hù)的聯(lián)系,，收集他們對(duì)測(cè)試的需求和建議。(II)制訂技術(shù)培訓(xùn)計(jì)劃為高效率地完成好測(cè)試工作,，測(cè)試人員必須經(jīng)過(guò)適當(dāng)?shù)呐嘤?xùn),。制訂技術(shù)培訓(xùn)規(guī)劃有3個(gè)子目標(biāo):1)制訂**的培訓(xùn)計(jì)劃，并在管理上提供包括經(jīng)費(fèi)在內(nèi)的支持,。2)制訂培訓(xùn)目標(biāo)和具體的培訓(xùn)計(jì)劃,。3)成立培訓(xùn)組，配備相應(yīng)的工具,，設(shè)備和教材(III)軟件全生命周期測(cè)試提高測(cè)試成熟度和改善軟件產(chǎn)品質(zhì)量都要求將測(cè)試工作與軟件生命周期中的各個(gè)階段聯(lián)系起來(lái),。該目標(biāo)有4個(gè)子目標(biāo):1)將測(cè)試階段劃分為子階段，并與軟件生命周期的各階段相聯(lián)系,。2)基于已定義的測(cè)試子階段,，采用軟件生命周期V字模型。3)制訂與淵試相關(guān)的工作產(chǎn)品的標(biāo)準(zhǔn),。4)建立測(cè)試人員與開(kāi)發(fā)人員共同工作的機(jī)制,。這種機(jī)制有利于促進(jìn)將測(cè)試活動(dòng)集成于軟件生命周期中(IV)控制和監(jiān)視測(cè)試過(guò)程為控制和監(jiān)視測(cè)試過(guò)程,，軟件**需采取相應(yīng)措施,，如:制訂測(cè)試產(chǎn)品的標(biāo)準(zhǔn)，制訂與測(cè)試相關(guān)的偶發(fā)事件的處理預(yù)案,，確定測(cè)試?yán)锍瘫�,，確定評(píng)估測(cè)試效率的度量，建立測(cè)試日志等,�,？刂坪捅O(jiān)視測(cè)試過(guò)程有3個(gè)子目標(biāo):1)制訂控制和監(jiān)視測(cè)試過(guò)程的機(jī)制和政策。2)定義,，記錄并分配一組與測(cè)試過(guò)程相關(guān)的基本測(cè)量,。3)開(kāi)發(fā)，記錄并文檔化一組糾偏措施和偶發(fā)事件處理預(yù)案,。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策：艾策科技如何提升企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力,。昆明第三方軟件測(cè)試實(shí)驗(yàn)室

    評(píng)審步驟以及評(píng)審記錄機(jī)制。3)評(píng)審項(xiàng)由上層****,。通過(guò)培訓(xùn)參加評(píng)審的人員,，使他們理解和遵循相牢的評(píng)審政策，評(píng)審步驟,。(II)建立測(cè)試過(guò)程的測(cè)量程序測(cè)試過(guò)程的側(cè)量程序是評(píng)價(jià)測(cè)試過(guò)程質(zhì)量,，改進(jìn)測(cè)試過(guò)程的基礎(chǔ),，對(duì)監(jiān)視和控制測(cè)試過(guò)程至關(guān)重要。測(cè)量包括測(cè)試進(jìn)展,，測(cè)試費(fèi)用,，軟件錯(cuò)誤和缺陷數(shù)據(jù)以及產(chǎn)品淵量等。建立淵試測(cè)量程序有3個(gè)子目標(biāo):1)定義**范圍內(nèi)的測(cè)試過(guò)程測(cè)量政策和目標(biāo),。2)制訂測(cè)試過(guò)程測(cè)量計(jì)劃,。測(cè)量計(jì)劃中應(yīng)給出收集，分析和應(yīng)用測(cè)量數(shù)據(jù)的方法,。3)應(yīng)用測(cè)量結(jié)果制訂測(cè)試過(guò)程改進(jìn)計(jì)劃,。(III)軟件質(zhì)量評(píng)價(jià)軟件質(zhì)量評(píng)價(jià)內(nèi)容包括定義可測(cè)量的軟件質(zhì)量屬性，定義評(píng)價(jià)軟件工作產(chǎn)品的質(zhì)量目標(biāo)等項(xiàng)工作,。軟件質(zhì)量評(píng)價(jià)有2個(gè)子目標(biāo):1)管理層,，測(cè)試組和軟件質(zhì)量保證組要制訂與質(zhì)量有關(guān)的政策，質(zhì)量目標(biāo)和軟件產(chǎn)品質(zhì)量屬性,。2)測(cè)試過(guò)程應(yīng)是結(jié)構(gòu)化,，己測(cè)量和己評(píng)價(jià)的，以保證達(dá)到質(zhì)量目標(biāo),。第五級(jí)?優(yōu)化,，預(yù)防缺陷和質(zhì)量控制級(jí)由于本級(jí)的測(cè)試過(guò)程是可重復(fù)，已定義,，已管理和己測(cè)量的,，因此軟件**能夠優(yōu)化調(diào)整和持續(xù)改進(jìn)測(cè)試過(guò)程。測(cè)試過(guò)程的管理為持續(xù)改進(jìn)產(chǎn)品質(zhì)量和過(guò)程質(zhì)量提供指導(dǎo),，并提供必要的基礎(chǔ)設(shè)施,。優(yōu)化，預(yù)防缺陷和質(zhì)量控制級(jí)有3個(gè)要實(shí)現(xiàn)的成熟度目標(biāo):,。蘭州軟件評(píng)測(cè)中心漏洞掃描報(bào)告顯示依賴(lài)庫(kù)存在5個(gè)已知CVE漏洞,。

    每一種信息的來(lái)源或者形式，都可以稱(chēng)為一種模態(tài),。例如,，人有觸覺(jué)，聽(tīng)覺(jué),，視覺(jué),，嗅覺(jué)。多模態(tài)機(jī)器學(xué)習(xí)旨在通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)的方法實(shí)現(xiàn)處理和理解多源模態(tài)信息的能力,。多模態(tài)學(xué)習(xí)從1970年代起步,，經(jīng)歷了幾個(gè)發(fā)展階段，在2010年后***步入深度學(xué)習(xí)(deeplearning)階段。在某種意義上,，深度學(xué)習(xí)可以被看作是允許我們“混合和匹配”不同模型以創(chuàng)建復(fù)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(gè)**的數(shù)據(jù)集融合成一個(gè)單一的特征向量空間，然后將其用作機(jī)器學(xué)習(xí)算法的輸入,，訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)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(wú)法充分利用多個(gè)模態(tài)數(shù)據(jù)間的互補(bǔ)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(jié)合以剔除冗余信息,，基于領(lǐng)域經(jīng)驗(yàn)從每個(gè)模態(tài)中提取更高等別的特征表示,，或者應(yīng)用深度學(xué)習(xí)算法直接學(xué)習(xí)特征表示，然后在特性級(jí)別上進(jìn)行融合,。后端融合則是將不同模態(tài)數(shù)據(jù)分別訓(xùn)練好的分類(lèi)器輸出決策進(jìn)行融合,，如圖2所示。

    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(chēng),，(7)可疑的頭部***,，(8)來(lái)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，(12)把節(jié)裝入到vmm的地址空間,，(13)可選頭部的sizeofcode域取值不正確，(14)含有可疑標(biāo)志,。存在明顯的統(tǒng)計(jì)差異的格式結(jié)構(gòu)特征包括：(1)無(wú)證書(shū)表,；(2)調(diào)試數(shù)據(jù)明顯小于正常文件，(3).text,、.rsrc,、.reloc和.rdata的characteristics屬性異常，(4)資源節(jié)的資源個(gè)數(shù)少于正常文件,。生成軟件樣本的字節(jié)碼n-grams特征視圖,，是統(tǒng)計(jì)了每個(gè)短序列特征的詞頻(termfrequency，tf),，即該短序列特征在軟件樣本中出現(xiàn)的頻率,。先從當(dāng)前軟件樣本的所有短序列特征中選取詞頻tf**高的多個(gè)短序列特征,；然后計(jì)算選取的每個(gè)短序列特征的逆向文件頻率idf與詞頻tf的乘積，并將其作為選取的每個(gè)短序列特征的特征值,，,，表示該短序列特征表示其所在軟件樣本的能力越強(qiáng)；**后在選取的詞頻tf**高的多個(gè)短序列特征中選取,，生成字節(jié)碼n-grams特征視圖,。：＝tf×idf；tf(termfrequency)是詞頻,，定義如下：其中,，ni,j是短序列特征i在軟件樣本j中出現(xiàn)的次數(shù)，∑knk,j指軟件樣本j中所有短序列特征出現(xiàn)的次數(shù)之和,。如何選擇適合企業(yè)的 IT 解決方案,？

    optimizer)采用的是adagrad，batch_size是40,。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練基本都是基于梯度下降的,，尋找函數(shù)值下降速度**快的方向，沿著下降方向迭代,，迅速到達(dá)局部**優(yōu)解的過(guò)程就是梯度下降的過(guò)程,。使用訓(xùn)練集中的全部樣本訓(xùn)練一次就是一個(gè)epoch，整個(gè)訓(xùn)練集被使用的總次數(shù)就是epoch的值,。epoch值的變化會(huì)影響深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重值的更新次數(shù),。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，前端融合模型的準(zhǔn)確率變化曲線(xiàn)如圖5所示,，模型的對(duì)數(shù)損失變化曲線(xiàn)如圖6所示,。從圖5和圖6可以看出，當(dāng)epoch值從0增加到5過(guò)程中,，模型的驗(yàn)證準(zhǔn)確率和驗(yàn)證對(duì)數(shù)損失有一定程度的波動(dòng),；當(dāng)epoch值從5到50的過(guò)程中，前端融合模型的訓(xùn)練準(zhǔn)確率和驗(yàn)證準(zhǔn)確率基本不變,，訓(xùn)練和驗(yàn)證對(duì)數(shù)損失基本不變,；綜合分析圖5和圖6的準(zhǔn)確率和對(duì)數(shù)損失變化曲線(xiàn)，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)。前端融合模型的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7所示,，規(guī)范化后的混淆矩陣如圖8所示。前端融合模型的roc曲線(xiàn)如圖9所示,，該曲線(xiàn)反映的是隨著檢測(cè)閾值變化下檢測(cè)率與誤報(bào)率之間的關(guān)系曲線(xiàn),。艾策科技：如何用數(shù)據(jù)分析重塑企業(yè)決策！福州軟件測(cè)評(píng)中心

能耗評(píng)估顯示后臺(tái)服務(wù)耗電量超出行業(yè)基準(zhǔn)值42%,。昆明第三方軟件測(cè)試實(shí)驗(yàn)室

    針對(duì)cma和cnas第三方軟件測(cè)試機(jī)構(gòu)的資質(zhì),，客戶(hù)在確定合作前需要同時(shí)確認(rèn)資質(zhì)的有效期，因?yàn)檐浖�測(cè)試資質(zhì)都是有一定有效期的,，如果軟件測(cè)試公司在業(yè)務(wù)開(kāi)展的過(guò)程中有違規(guī)或者不受認(rèn)可的操作和行為,，有可能會(huì)被吊銷(xiāo)資質(zhì)執(zhí)照，這一點(diǎn)需要特別注意,。第三,，軟件測(cè)試機(jī)構(gòu)的資質(zhì)所涵蓋的業(yè)務(wù)參數(shù)，通常來(lái)講,，軟件測(cè)試報(bào)告一般針對(duì)軟件的八大參數(shù)進(jìn)行測(cè)試,，包括軟件功能測(cè)試、軟件性能測(cè)試,、軟件信息安全測(cè)試,、軟件兼容性測(cè)試、軟件可靠性測(cè)試,、軟件穩(wěn)定性測(cè)試,、軟件可移植測(cè)試、軟件易用性測(cè)試,。這幾個(gè)參數(shù)在cma或者cnas的官方網(wǎng)站都可以進(jìn)行查詢(xún)和確認(rèn)第四,，軟件測(cè)試機(jī)構(gòu)或者公司的本身信用背景，那么用戶(hù)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(cè)試機(jī)構(gòu)出具的軟件測(cè)試報(bào)告的效力也沒(méi)有問(wèn)題。那么,，總而言之,，找一家靠譜的第三方軟件測(cè)試機(jī)構(gòu)還是需要用戶(hù)從自己的軟件測(cè)試業(yè)務(wù)需求場(chǎng)景出發(fā)，認(rèn)真仔細(xì)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(cè)試報(bào)告的交付。昆明第三方軟件測(cè)試實(shí)驗(yàn)室