2）軟件產(chǎn)品登記測(cè)試流程材料準(zhǔn)備并遞交------實(shí)驗(yàn)室受理------環(huán)境準(zhǔn)備------測(cè)試實(shí)施------輸出報(bào)告------通知客戶------繳費(fèi)并取報(bào)告服務(wù)區(qū)域北京、上海,、廣州,、深圳、重慶,、杭州,、南京、蘇州等**各地軟件測(cè)試報(bào)告|軟件檢測(cè)報(bào)告以“軟件質(zhì)量為目標(biāo),，貫穿整個(gè)軟件生命周期,、覆蓋軟件測(cè)試生命周期”的**測(cè)試服務(wù)模式,，真正做到了“軟件測(cè)試應(yīng)該越早介入越好的原則”，從軟件生命周期的每一個(gè)環(huán)節(jié)把控軟件產(chǎn)品質(zhì)量,；提供軟件產(chǎn)品質(zhì)量度量依據(jù),，提供軟件可靠性分析依據(jù)。軟件成果鑒定測(cè)試結(jié)果可以作為軟件類科技成果鑒定的依據(jù),。提供功能,、性能、標(biāo)準(zhǔn)符合性,、易用性,、安全性、可靠性等專項(xiàng)測(cè)試服務(wù),?？萍柬?xiàng)目驗(yàn)收測(cè)試報(bào)告及鑒定結(jié)論,可以真實(shí)反映指標(biāo)的技術(shù)水平和市場(chǎng)價(jià)值,有助于項(xiàng)目成交和產(chǎn)品營(yíng)銷。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,。醫(yī)療軟件安全檢測(cè)價(jià)格

    圖2是后端融合方法的流程圖,。圖3是中間融合方法的流程圖。圖4是前端融合模型的架構(gòu)圖,。圖5是前端融合模型的準(zhǔn)確率變化曲線圖,。圖6是前端融合模型的對(duì)數(shù)損失變化曲線圖。圖7是前端融合模型的檢測(cè)混淆矩陣示意圖,。圖8是規(guī)范化前端融合模型的檢測(cè)混淆矩陣示意圖,。圖9是前端融合模型的roc曲線圖。圖10是后端融合模型的架構(gòu)圖,。圖11是后端融合模型的準(zhǔn)確率變化曲線圖,。圖12是后端融合模型的對(duì)數(shù)損失變化曲線圖。圖13是后端融合模型的檢測(cè)混淆矩陣示意圖,。圖14是規(guī)范化后端融合模型的檢測(cè)混淆矩陣示意圖,。圖15是后端融合模型的roc曲線圖。圖16是中間融合模型的架構(gòu)圖,。圖17是中間融合模型的準(zhǔn)確率變化曲線圖,。圖18是中間融合模型的對(duì)數(shù)損失變化曲線圖。圖19是中間融合模型的檢測(cè)混淆矩陣示意圖,。圖20是規(guī)范化中間融合模型的檢測(cè)混淆矩陣示意圖,。圖21是中間融合模型的roc曲線圖。具體實(shí)施方式下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例中的附圖,，對(duì)本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚,、完整地描述，顯然，所描述的實(shí)施例**是本發(fā)明一部分實(shí)施例,，而不是全部的實(shí)施例,。基于本發(fā)明中的實(shí)施例,，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒(méi)有做出創(chuàng)造性勞動(dòng)前提下所獲得的所有其他實(shí)施例,，都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。上海 軟件測(cè)試 測(cè)試代碼審計(jì)發(fā)現(xiàn)2處潛在內(nèi)存泄漏風(fēng)險(xiǎn),，建議版本迭代修復(fù),。

    降低成本對(duì)每個(gè)階段都進(jìn)行測(cè)試,，包括文檔,，便于控制項(xiàng)目過(guò)程缺點(diǎn)依賴文檔，沒(méi)有文檔的項(xiàng)目無(wú)法使用,，復(fù)雜度很高,，實(shí)踐需要很強(qiáng)的管理H模型把測(cè)試活動(dòng)完全**出來(lái)，將測(cè)試準(zhǔn)備和測(cè)試執(zhí)行體現(xiàn)出來(lái)測(cè)試準(zhǔn)備-測(cè)試執(zhí)行就緒點(diǎn)其他流程----------設(shè)計(jì)等v模型適用于中小企業(yè)需求在開(kāi)始必須明確,，不適用變更需求w模型適用于中大企業(yè)包括文檔也需要測(cè)試（需求分析文檔概要設(shè)計(jì)文檔詳細(xì)設(shè)計(jì)文檔代碼文檔）測(cè)試和開(kāi)發(fā)同步進(jìn)行H模型對(duì)公司參與人員技能和溝通要求高測(cè)試階段單元測(cè)試-集成測(cè)試-系統(tǒng)測(cè)試-驗(yàn)證測(cè)試是否覆蓋代碼白盒測(cè)試-黑盒測(cè)試-灰盒測(cè)試是否運(yùn)行靜態(tài)測(cè)試-動(dòng)態(tài)測(cè)試測(cè)試手段人工測(cè)試-自動(dòng)化測(cè)試其他測(cè)試回歸測(cè)試-冒*測(cè)試功能測(cè)試一般功能測(cè)試-界面測(cè)試-易用性測(cè)試-安裝測(cè)試-兼容性測(cè)試性能測(cè)試穩(wěn)定性測(cè)試-負(fù)載測(cè)試-壓力測(cè)試-時(shí)間性能-空間性能負(fù)載測(cè)試確定在各種工作負(fù)載下,，系統(tǒng)各項(xiàng)指標(biāo)變化情況壓力測(cè)試:通過(guò)確定一個(gè)系統(tǒng)的剛好不能接受的性能點(diǎn)。獲得系統(tǒng)能夠提供的**大服務(wù)級(jí)別測(cè)試用例為特定的目的而設(shè)計(jì)的一組測(cè)試輸入,，執(zhí)行條件和預(yù)期結(jié)果,，以便測(cè)試是否滿足某個(gè)特定需求。通過(guò)大量的測(cè)試用例來(lái)檢測(cè)軟件的運(yùn)行效果,，它是指導(dǎo)測(cè)試工作進(jìn)行的依據(jù),。

    將三種模態(tài)特征和三種融合方法的結(jié)果進(jìn)行了對(duì)比，如表3所示,。從表3可以看出,，前端融合和中間融合較基于模態(tài)特征的檢測(cè)準(zhǔn)確率更高，損失率更低,。后端融合是三種融合方法中較弱的,，雖然明顯優(yōu)于基于dll和api信息、pe格式結(jié)構(gòu)特征的實(shí)驗(yàn)結(jié)果,，但稍弱于基于字節(jié)碼3-grams特征的結(jié)果,。中間融合是三種融合方法中**好的，各項(xiàng)性能指標(biāo)都非常接近**優(yōu)值,。表3實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比本實(shí)施例提出了基于多模態(tài)深度學(xué)習(xí)的惡意軟件檢測(cè)方法,，提取了三種模態(tài)的特征(dll和api信息、pe格式結(jié)構(gòu)信息和字節(jié)碼3-grams),，提出了通過(guò)三種融合方式(前端融合,、后端融合、中間融合)集成三種模態(tài)的特征，有效提高惡意軟件檢測(cè)的準(zhǔn)確率和魯棒性,。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,，相對(duì)**且互補(bǔ)的特征視圖和不同深度學(xué)習(xí)融合機(jī)制的使用明顯提高了檢測(cè)方法的檢測(cè)能力和泛化性能，其中較優(yōu)的中間融合方法取得了％的準(zhǔn)確率,，對(duì)數(shù)損失為,，auc值為，各項(xiàng)性能指標(biāo)已接近**優(yōu)值,?？紤]到樣本集可能存在噪聲，本實(shí)施例提出的方法已取得了比較理想的結(jié)果,。由于惡意軟件很難同時(shí)偽造多個(gè)模態(tài)的特征,，本實(shí)施例提出的方法比單模態(tài)特征方法更魯棒。以上所述*為本發(fā)明的較佳實(shí)施例而已,，并非用于限定本發(fā)明的保護(hù)范圍,。網(wǎng)絡(luò)延遲測(cè)評(píng)顯示亞太地區(qū)響應(yīng)時(shí)間超歐盟2倍。

    每一種信息的來(lái)源或者形式,，都可以稱為一種模態(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)練好的分類器輸出決策進(jìn)行融合，如圖2所示,。第三方測(cè)評(píng)顯示軟件運(yùn)行穩(wěn)定性達(dá)99.8%,，未發(fā)現(xiàn)重大系統(tǒng)崩潰隱患。第三方軟件 測(cè)試 費(fèi)用

性能基準(zhǔn)測(cè)試GPU利用率未達(dá)理論最大值67%,。醫(yī)療軟件安全檢測(cè)價(jià)格

    本書(shū)內(nèi)容充實(shí),、實(shí)用性強(qiáng)，可作為高職高專院校計(jì)算機(jī)軟件軟件測(cè)試技術(shù)課程的教材,，也可作為有關(guān)軟件測(cè)試的培訓(xùn)教材,，對(duì)從事軟件測(cè)試實(shí)際工作的相關(guān)技術(shù)人員也具有一定的參考價(jià)值。目錄前言第1章軟件測(cè)試基本知識(shí)第2章測(cè)試計(jì)劃第3章測(cè)試設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)第4章執(zhí)行測(cè)試第5章測(cè)試技術(shù)與應(yīng)用第6章軟件測(cè)試工具第7章測(cè)試文檔實(shí)例附錄IEEE模板參考文獻(xiàn)軟件測(cè)試技術(shù)圖書(shū)3基本信息書(shū)號(hào)：軟件測(cè)試技術(shù)7-113-07054作者：李慶義定價(jià)：出版日期：套系名稱：21世紀(jì)高校計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)系列規(guī)劃教材出版單位：**鐵道出版社內(nèi)容簡(jiǎn)介本書(shū)主要介紹軟件適用測(cè)試技術(shù),。內(nèi)容分為三部分,，***部分為概念基礎(chǔ),、測(cè)試?yán)碚摰谋尘凹鞍l(fā)展,，簡(jiǎn)要地分析了當(dāng)前測(cè)試技術(shù)的現(xiàn)狀；第二部分介紹軟件測(cè)試的程序分析技術(shù),、測(cè)試技術(shù),，軟件測(cè)試的方法和策略，分析了軟件業(yè)在測(cè)試方面的研究成果,，并總結(jié)了測(cè)試的基本原則和一些好的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn),；第三部分介紹了兩種測(cè)試工具軟件——基于Windows的WinRunner和服務(wù)器負(fù)載測(cè)試軟件WAS。本書(shū)結(jié)合實(shí)際,，從一些具體的實(shí)例出發(fā),，介紹軟件測(cè)試的一些基本概念和方法，分析出軟件測(cè)試的基本理論知識(shí),，適用性比較強(qiáng),。醫(yī)療軟件安全檢測(cè)價(jià)格