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(jī)器學(xué)習(xí)旨在通過機(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)練好的分類器輸出決策進(jìn)行融合,，如圖2所示。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,。西寧軟件評(píng)測(cè)機(jī)構(gòu)

    所以第三方軟件檢測(cè)機(jī)構(gòu)可以說是使用loadrunner軟件工具較多的一個(gè)業(yè)務(wù)領(lǐng)域,，也能保證軟件測(cè)試報(bào)告結(jié)果的性能準(zhǔn)確。二,、軟件測(cè)試漏洞掃描工具在客戶需要的軟件測(cè)試報(bào)告中,，軟件安全的滲透測(cè)試和漏洞掃描一般會(huì)作為信息安全性的軟件測(cè)試報(bào)告內(nèi)容。首先來說一下漏洞掃描的工具,，這部分在國際上有ibm很出名的一個(gè)掃描測(cè)試工具appscan,，以及針對(duì)web等的全量化掃描器nessus。國產(chǎn)的目前的綠盟漏洞掃描設(shè)備也做得非常好,，個(gè)人其實(shí)更建議用綠盟的漏洞掃描設(shè)備,，規(guī)則全，掃描速度快,，測(cè)試報(bào)告也更符合國情,。三、軟件測(cè)試滲透測(cè)試工具滲透測(cè)試屬于第三方軟件檢測(cè)測(cè)評(píng)過程中的比較專業(yè)的一個(gè)測(cè)試項(xiàng),，對(duì)技術(shù)的要求也比較高,，一般使用的工具為burpsuite這個(gè)專業(yè)安全工具，這個(gè)工具挺全能的,，不光是安全服務(wù)常用的工具,，同樣也認(rèn)可作為軟件滲透測(cè)試的工具輸出?？偟膩碚f,，第三方軟件檢測(cè)的那些軟件測(cè)試工具，都是為了確保軟件測(cè)試報(bào)告結(jié)果的整體有效性來進(jìn)行使用,，也是第三方檢測(cè)機(jī)構(gòu)作為自主實(shí)驗(yàn)室的這個(gè)性質(zhì),，提供了具備正規(guī)效力的軟件測(cè)試過程和可靠的第三方檢測(cè)結(jié)果，所以客戶可以有一個(gè)初步的軟件測(cè)試工具了解,，也對(duì)獲取一份有效的第三方軟件測(cè)試報(bào)告的結(jié)果可以有更清楚的認(rèn)識(shí),。軟件cnas檢測(cè)機(jī)構(gòu)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。

    的值不一定判定表法根據(jù)因果來制定判定表組成部分1條件樁:所有條件2動(dòng)作樁:所有結(jié)果3條件項(xiàng):針對(duì)條件樁的取值4動(dòng)作項(xiàng):針對(duì)動(dòng)作樁的取值不犯罪,，不抽*是好男人,，不喝酒是好男人，只要打媳婦就是壞男人條件樁1不犯罪1102不抽*1013不喝酒011動(dòng)作樁好男人11壞男人1場(chǎng)景法模擬用戶操作軟件時(shí)的場(chǎng)景,，主要用于測(cè)試系統(tǒng)的業(yè)務(wù)流程先關(guān)注功能和業(yè)務(wù)是否正確實(shí)現(xiàn),，然后再使用等價(jià)類和邊界值進(jìn)行檢測(cè)?；玖髡_的業(yè)務(wù)流程來實(shí)現(xiàn)一條操作路徑備選流模擬一條錯(cuò)誤的操作流程用例場(chǎng)景要從開始到結(jié)束便利用例中所有的基本流和備選流,。流程分析法流程-路徑針對(duì)路徑使用路徑分析的方法設(shè)計(jì)測(cè)試用例降低測(cè)試用例設(shè)計(jì)難度，只要搞清楚各種流程,，就可以設(shè)計(jì)出高質(zhì)量的測(cè)試用例,，而不需要太多測(cè)試經(jīng)驗(yàn)1詳細(xì)了解需求2根據(jù)需求說明或界面原型，找出業(yè)務(wù)流程的哥哥頁面以及流轉(zhuǎn)關(guān)系3畫出業(yè)務(wù)流程axure4寫用例,，覆蓋所有路徑分支錯(cuò)誤推斷法利用經(jīng)驗(yàn)猜測(cè)出出錯(cuò)的可能類型,，列出所有可能的錯(cuò)誤和容易發(fā)生錯(cuò)誤的情況。多考慮異常,，反面,，特殊輸入，以攻擊者的態(tài)度對(duì)臺(tái)程序,。正交表對(duì)可選項(xiàng)多種可取值進(jìn)行均等選取組合,，**大概率覆蓋測(cè)試用例1根據(jù)控件和取值數(shù)選擇一個(gè)合適的正交表2列舉取值并編號(hào)。

    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)解的過程就是梯度下降的過程,。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)確率變化曲線如圖5所示，模型的對(duì)數(shù)損失變化曲線如圖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,，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曲線如圖9所示，該曲線反映的是隨著檢測(cè)閾值變化下檢測(cè)率與誤報(bào)率之間的關(guān)系曲線,。5G 與物聯(lián)網(wǎng)：深圳艾策的下一個(gè)技術(shù)前沿,。

    收藏查看我的收藏0有用+1已投票0軟件測(cè)試技術(shù)編輯鎖定討論上傳視頻軟件測(cè)試技術(shù)是軟件開發(fā)過程中的一個(gè)重要組成部分，是貫穿整個(gè)軟件開發(fā)生命周期,、對(duì)軟件產(chǎn)品（包括階段性產(chǎn)品）進(jìn)行驗(yàn)證和確認(rèn)的活動(dòng)過程,，其目的是盡快盡早地發(fā)現(xiàn)在軟件產(chǎn)品中所存在的各種問題——與用戶需求、預(yù)先定義的不一致性,。檢查軟件產(chǎn)品的bug,。寫成測(cè)試報(bào)告，交于開發(fā)人員修改,。軟件測(cè)試人員的基本目標(biāo)是發(fā)現(xiàn)軟件中的錯(cuò)誤,。中文名軟件測(cè)試技術(shù)簡介單元測(cè)試、集成測(cè)試主要步驟測(cè)試設(shè)計(jì)與開發(fā)常見測(cè)試回歸測(cè)試功能測(cè)試目錄1主要步驟2基本功能3測(cè)試目標(biāo)4測(cè)試目的5常見測(cè)試6測(cè)試分類7測(cè)試工具8同名圖書?圖書1?圖書2?圖書3?圖書4軟件測(cè)試技術(shù)主要步驟編輯1,、測(cè)試計(jì)劃2,、測(cè)試設(shè)計(jì)與開發(fā)3、執(zhí)行測(cè)試軟件測(cè)試技術(shù)基本功能編輯1,、驗(yàn)證（Verification）2,、確認(rèn)（Validation）軟件測(cè)試人員應(yīng)具備的知識(shí)：1、軟件測(cè)試技術(shù)2,、被測(cè)試應(yīng)用程序及相關(guān)應(yīng)用領(lǐng)域軟件測(cè)試技術(shù)測(cè)試目標(biāo)編輯1,、軟件測(cè)試人員所追求的是盡可能早地找出軟件的錯(cuò)誤；2,、軟件測(cè)試人員必須確保找出的軟件錯(cuò)誤得以關(guān)閉,。自動(dòng)化測(cè)試發(fā)現(xiàn)7個(gè)邊界條件未處理的異常情況。哈爾濱軟件測(cè)評(píng)中心

兼容性測(cè)試涵蓋35款設(shè)備,，通過率91.4%,。西寧軟件評(píng)測(cè)機(jī)構(gòu)

    幫助客戶提升內(nèi)部技術(shù)團(tuán)隊(duì)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(cè)方案后,，不僅系統(tǒng)漏洞率下降45%,，其IT團(tuán)隊(duì)的安全意識(shí)與應(yīng)急響應(yīng)能力也提升。技術(shù)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(cè)公司,，我們始終將技術(shù)創(chuàng)新視為競(jìng)爭(zhēng)力,。未來，公司將重點(diǎn)投入AI算法優(yōu)化,、邊緣計(jì)算檢測(cè)等前沿領(lǐng)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(wù),。”深圳艾策信息科技有限公司是一家立足于粵港澳大灣區(qū),，依托信息技術(shù)產(chǎn)業(yè),，面向全國客戶提供專業(yè)、可靠服務(wù)的第三方CMACNAS檢測(cè)機(jī)構(gòu),。在檢測(cè)服務(wù)過程中,，公司始終堅(jiān)持以客戶需求為本，秉承公平公正的第三方檢測(cè)要求,，遵循國家檢測(cè)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范,，確保檢測(cè)數(shù)據(jù)和結(jié)果準(zhǔn)確可靠，運(yùn)用前沿A人工智能技術(shù)提高檢測(cè)效率,。我們追求創(chuàng)造優(yōu)異的社會(huì)價(jià)值,，我們致力于打造公司成為第三方檢測(cè)行業(yè)的行業(yè)榜樣。西寧軟件評(píng)測(cè)機(jī)構(gòu)