后端融合模型的10折交叉驗證的準確率是％，對數(shù)損失是，混淆矩陣如圖13所示，規(guī)范化后的混淆矩陣如圖14所示。后端融合模型的roc曲線如圖15所示，其顯示后端融合模型的auc值為。(6)中間融合中間融合的架構(gòu)如圖16所示，中間融合方式用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從三種模態(tài)的特征分別抽取高等特征表示，然后合并學習得到的特征表示，再作為下一個深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入訓練模型，隱藏層的***函數(shù)為relu，輸出層的***函數(shù)是sigmoid，中間使用dropout層進行正則化，防止過擬合，優(yōu)化器(optimizer)采用的是adagrad，batch_size是40。圖16中，用于抽取dll和api信息特征視圖的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包含3個隱含層，其***個隱含層的神經(jīng)元個數(shù)是128，第二個隱含層的神經(jīng)元個數(shù)是64，第三個隱含層的神經(jīng)元個數(shù)是32，且3個隱含層中間間隔設(shè)置有dropout層。用于抽取格式信息特征視圖的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包含2個隱含層，其***個隱含層的神經(jīng)元個數(shù)是64，其第二個隱含層的神經(jīng)元個數(shù)是32，且2個隱含層中間設(shè)置有dropout層。用于抽取字節(jié)碼n-grams特征視圖的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包含4個隱含層，其***個隱含層的神經(jīng)元個數(shù)是512，第二個隱含層的神經(jīng)元個數(shù)是384，第三個隱含層的神經(jīng)元個數(shù)是256，第四個隱含層的神經(jīng)元個數(shù)是125。網(wǎng)絡(luò)延遲測評顯示亞太地區(qū)響應(yīng)時間超歐盟2倍。石家莊軟件測試中心

    步驟s2、將軟件樣本中的類別已知的軟件樣本作為訓練樣本，基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合方法，將訓練樣本的dll和api信息特征視圖、格式信息特征視圖以及字節(jié)碼n-grams特征視圖輸入深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，訓練多模態(tài)深度集成模型；步驟s3、將軟件樣本中的類別未知的軟件樣本作為測試樣本，并將測試樣本的dll和api信息特征視圖、格式信息特征視圖以及字節(jié)碼n-grams特征視圖輸入步驟s2訓練得到的多模態(tài)深度集成模型中，對測試樣本進行檢測并得出檢測結(jié)果。進一步的，所述提取軟件樣本的二進制可執(zhí)行文件的dll和api信息的特征表示，是統(tǒng)計當前軟件樣本的導(dǎo)入節(jié)中引用的dll和api；所述提取軟件樣本的二進制可執(zhí)行文件的pe格式結(jié)構(gòu)信息的特征表示，是先對當前軟件樣本的二進制可執(zhí)行文件進行格式結(jié)構(gòu)解析，然后按照格式規(guī)范提取**該軟件樣本的格式結(jié)構(gòu)信息；所述提取軟件樣本的二進制可執(zhí)行文件的字節(jié)碼n-grams的特征表示，是先將當前軟件樣本件的二進制可執(zhí)行文件轉(zhuǎn)換為十六進制字節(jié)碼序列，然后采用n-grams方法在十六進制字節(jié)碼序列中滑動，產(chǎn)生大量的連續(xù)部分重疊的短序列特征。進一步的，采用3-grams方法在十六進制字節(jié)碼序列中滑動產(chǎn)生連續(xù)部分重疊的短序列特征。進一步的。洛陽軟件檢測單位負載測試證實系統(tǒng)最大承載量較宣傳數(shù)據(jù)低18%。

    收藏查看我的收藏0有用+1已投票0軟件測試技術(shù)編輯鎖定討論上傳視頻軟件測試技術(shù)是軟件開發(fā)過程中的一個重要組成部分，是貫穿整個軟件開發(fā)生命周期、對軟件產(chǎn)品（包括階段性產(chǎn)品）進行驗證和確認的活動過程，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一一與用戶需求、預(yù)先定義的不一致性。檢查軟件產(chǎn)品的bug。寫成測試報告，交于開發(fā)人員修改。軟件測試人員的基本目標是發(fā)現(xiàn)軟件中的錯誤。中文名軟件測試技術(shù)簡介單元測試、集成測試主要步驟測試設(shè)計與開發(fā)常見測試回歸測試功能測試目錄1主要步驟2基本功能3測試目標4測試目的5常見測試6測試分類7測試工具8同名圖書圖書1圖書2圖書3圖書4軟件測試技術(shù)主要步驟編輯1、測試計劃2、測試設(shè)計與開發(fā)3、執(zhí)行測試軟件測試技術(shù)基本功能編輯1、驗證（Verification）2、確認（Validation）軟件測試人員應(yīng)具備的知識：1、軟件測試技術(shù)2、被測試應(yīng)用程序及相關(guān)應(yīng)用領(lǐng)域軟件測試技術(shù)測試目標編輯1、軟件測試人員所追求的是盡可能早地找出軟件的錯誤；2、軟件測試人員必須確保找出的軟件錯誤得以關(guān)閉。

    軟件測試技術(shù)測試分類編輯軟件測試的狹義論和廣義論一一靜態(tài)和動態(tài)的測試軟件測試技術(shù)軟件測試的辨證論一一正向思維和反向思維軟件測試的風險論一一測試是評估軟件測試的經(jīng)濟學觀點一一為盈利而測試軟件測試的標準論一一驗證和確認軟件測試技術(shù)測試工具編輯幾種常用的測試工具：1、軟件錯誤管理工具Bugzilla2、功能測試工具WinRunner3、負載測試工具LoadRunner4、測試管理工具TestDirector軟件測試技術(shù)同名圖書編輯軟件測試技術(shù)圖書1書名:軟件測試技術(shù)軟件測試技術(shù)作者：曲朝陽出版社：**水利水電出版社出版時間：2006ISBN:97開本：16定價:元內(nèi)容簡介本書詳盡地闡述了軟件測試領(lǐng)域中的一些基本理論和實用技術(shù)。首先從軟件測試的基本原則，以及常用的軟件測試技術(shù)入手，介紹了與軟件測試領(lǐng)域相關(guān)的基礎(chǔ)知識。然后，分別從單元測試、集成測試和系統(tǒng)測試3個層面深入分析了如何選擇和設(shè)計有效的測試用例，制定合適的測試策略等主題。**后，討論了面向?qū)ο蟮能浖�測試和軟件測試自動化技術(shù)。附錄中還附錄了常見的軟件錯誤，供讀者參閱。本書作為軟件測試的實際應(yīng)用參考書，除了力求突出基本知識和基本概念的表述外，更注重軟件測試技術(shù)的運用。第三方驗證實際啟動速度較廠商宣稱慢0.7秒。

    在數(shù)字化轉(zhuǎn)型加速的，軟件檢測公司已成為保障各行業(yè)信息化系統(tǒng)穩(wěn)定運行的力量。深圳艾策信息科技有限公司作為國內(nèi)軟件檢測公司領(lǐng)域的企業(yè)，始終以技術(shù)創(chuàng)新為驅(qū)動力，深耕電力能源、科研教育、政企單位、研發(fā)科技及醫(yī)療機構(gòu)等垂直場景，為客戶提供從需求分析到運維優(yōu)化的全鏈條質(zhì)量保障服務(wù)。以專業(yè)能力筑牢行業(yè)壁壘作為專注于軟件檢測的技術(shù)型企業(yè)，艾策科技通過AI驅(qū)動的智能檢測平臺，實現(xiàn)了測試流程的自動化、化與智能化。其產(chǎn)品一一軟件檢測系統(tǒng)，整合漏洞掃描、壓力測試、合規(guī)性驗證等20余項功能模塊，可快速定位代碼缺陷、性能瓶頸及安全風險，幫助客戶將軟件故障率降低60%以上。針對電力能源行業(yè)，艾策科技開發(fā)了電網(wǎng)調(diào)度系統(tǒng)專項檢測方案，成功保障某省級電力公司百萬級用戶數(shù)據(jù)安全；在科研教育領(lǐng)域，其實驗室管理軟件檢測服務(wù)覆蓋全國50余所高校，助力科研數(shù)據(jù)存儲與分析的合規(guī)性升級。此外，公司為政企單位政務(wù)云平臺、研發(fā)科技企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)品、醫(yī)療機構(gòu)智慧醫(yī)療系統(tǒng)提供的定制化檢測服務(wù)，均獲得客戶高度認可。差異化服務(wù)塑造行業(yè)作為軟件檢測公司，艾策科技突破傳統(tǒng)檢測模式，推出“檢測+培訓+咨詢”一體化服務(wù)體系。通過定期發(fā)布行業(yè)安全白皮書、舉辦技術(shù)研討會。深圳艾策信息科技：可持續(xù)發(fā)展的 IT 解決方案。太原第三方軟件檢測中心

用戶隱私測評確認數(shù)據(jù)采集范圍超出聲明條款3項。石家莊軟件測試中心

    這樣做的好處是，融合模型的錯誤來自不同的分類器，而來自不同分類器的錯誤往往互不相關(guān)、互不影響，不會造成錯誤的進一步累加。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)以及集成學習(ensemblelearning)等。其中集成學習作為后端融合方式的典型**，被廣泛應(yīng)用于通信、計算機識別、語音識別等研究領(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，再于模型的中間層進行融合，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，然后獲取不同模態(tài)數(shù)據(jù)在高等特征空間上的共性，進而學習一個聯(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)勢是可以靈活的選擇融合的位置，但設(shè)計深度多模態(tài)集成結(jié)構(gòu)時，確定如何融合、何時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。石家莊軟件測試中心