验证技术和方法不断发展,以应对日益严峻的验证挑战。当今行业的最新技术是基于UVM和基于形式化(Formal)的验证流程。事实证明,这两种技术都可以显著提高验证质量,但缺点是测试用例或激励不能“重复使用”。
国内百“模”大战下,究竟谁实力最强,全球领先的IT市场研究和咨询公司IDC最新发布的《AI大模型技术能力评估报告,2023》给出了答案。报告显示百度文心大模型3.5拿下12项指标的7个满分,综合评分第一,算法模型第一,行业覆盖第一,三个绝对第一体现了百度文心大模型的基础技术深度和产业应用覆盖广度。
在软件开发中,测试是确保代码质量和稳定性的关键步骤之一。而自动生成测试用例可以大大提高测试效率和覆盖率。GraphWalker 是一个基于模型的测试工具,能够帮助开发者通过定义和遍历图模型来自动生成高质量的测试用例。
在推荐系统领域,混合推荐模型是一种将多种推荐算法组合起来,以提高推荐效果和覆盖范围的方法。本文将详细介绍混合推荐模型的原理、实现方式以及如何在Python中应用。
周五给学生讲课的时候,学生听得有点蒙,故写下这篇抢救一下。为了节省敲键盘的次数,下面部分内容来自维基百科。
运营商的网络大数据具有实时性高、覆盖业务广、业务价值大等特点,利用网络大数据赋能网络运营智慧化是各运营商的迫切诉求,今天就给大家分享一下我们在利用网络大数据提升移动网智慧运营方面做过的一些实践活动。
#1.1 定义: 测试设计技术是从特定的测试依据中得到测试用例用来实现特定测试覆盖的标准化方法.
译者注: Look-alike模型是我们关心的领域。 做数字营销的朋友们,希望打破流量的铁律——随着流量数量的增大,流量的质量必然会逐步下降。流量质量下降的原因,本质上就是因为随着流量数量的增加,人群的聚焦性也必然逐步降低,寻找目标人群的难度加大,致使非目标人群的比例也随着流量的增加而增加。因此我们也都知道,质和量无法兼得,智能平衡。 Look-alike是一个有可能打破流量铁律的方法,它的思想是在流量扩张的同时,确保增量流量背后的人群与最初高质量流量的人群具有相同的特征。 Look-alike一定都是基于
本研究以2景覆盖北京市的Landsat 5 TM影像为数据源,成像时间为2009年9月份,采用改进的像元二分模型详细介绍植被覆盖度遥感估算过程。涉及TM影像校正、图像镶嵌与裁剪、NDVI计算与统计、影像运算使用、结果的统计与分析等。
从吃货的角度观察组合 作为一名合格的吃货,小编我每天为了吃的健康着实费了不少心思,每周我都会根据应季蔬果来定制一周的饮食,以下是我这周的定制计划: 蔬菜类: 豆角, 土豆, 莴笋, 青椒, 西红柿, 圆白菜, 芹菜 水果类: 葡萄, 西瓜, 苹果, 柑橘, 菠萝, 柚子, 香蕉, 李子 肉类(蛋白质类): 牛肉, 猪肉, 鱼, 鸡肉, 羊肉, 豆腐 汤类: 菠菜汤, 西红柿汤, 紫菜汤, 五谷粥 在不得不考虑食物相克相生的前提下,这些定制计划中必须要进行适当的搭配才不会把小编自己吃趴下,在上面的食谱
目标检测技术作为计算机视觉的基础核心,支撑了包括人脸识别、目标跟踪、关键点检测、图像搜索等等70%以上视觉任务。虽然业界YOLO、Anchor Free、Transformer等系列目标检测算法层出不穷,却缺乏可以统一、敏捷、组合应用这些先进算法,并支持包括模型压缩、多端高性能部署等功能实现产业应用端到端落地的开发套件。
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测试建模 活动时间:2017年4月27日 QQ群视频交流 活动介绍: TMQ在线沙龙第二十期分享 本次分享的主题是:测试建模 共有72位测试小伙伴报名参加活动,在线观看视频人数 34人! 想知道活动分享了些啥吗, 请往下看吧! 活动嘉宾 嘉宾简介 黎懋靓,腾讯测试工程师,曾负责腾讯地图IOS和车载音乐的测试,目前主要负责,车载导航相关业务测试。在移动客户端测试方面有比较丰富的经验。 分享主题 1.测试建模是什么 2.为什么要测试建模 3.怎么开展测试建模 问答环节 1、ACC横坐标一般怎么定义?
这是测试你对不同工具的意识的一个普遍问题。根据你对各种工具的回答和经验,还可能会询问你在使用这些工具时可能遇到的难易程度/局限性方面的观点。没有固定的答案,但是常用的模拟器是Mentor Graphics的Questa,Synopsys的VCS和Cadence的Incisive模拟器。Synopsys的Verdi还是与DVE一起调试的常用工具。正式工具包括来自Cadence的Jasper和来自Mentor graphics的QuestaFormal。
作者会在本文中结合自己在视频推荐方面的工作经验,着重从工程实现方面,讲述如何对特征进行评估的问题。下文中,我们首先会厘清“特征评估”的概念,然后讲述特征评估的标准,最后是问题的反向排查。
测试中的的覆盖率指标会影响测试结果,在Android Monkey测试中也存在同样的道理,由于Android Monkey执行的随机性很大, 可能会导致核心页面不能被覆盖到或者测试结果是一个较低的覆盖率,不能拦截发现到Crash。本文就来介绍下如何提高Android Monkey的覆盖率。
在文本生成方面,大语言模型表现出了超强的性能。然而,随着时间的推移,大模型会面临知识更新问题,特别是对于发生在模型知识截止日期之后的事件。例如:当前ChatGPT并不能给出2023年亚运会的信息。面对这个问题,目前主要有两种解决方案,方案一通过RAG外挂知识数据库;方案二是通过模型微调,为大模型注入新的知识。
大模型由于其卓越的自然语言理解、推理等能力,已经被应用于各种场景,取得了前所未有的效果。
每每以为攀得众山小,可、每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~
语音识别的目标是把语音转换成文本,这项技术在我们生活中应用很广泛。比如说谷歌语音助手和亚马逊的 Alexa ,就是把我们的声音作为输入然后转换成文本,来理解我们的意图。
此处所谓的单测生成是指基于既有的代码,让大模型来自动生成单元测试。生成成功的标志是:
早期诊断有利于肺癌患者生存率的提高,但大多数患者是在转移后诊断的。尽管可利用细胞游离 DNA (cfDNA) 对肺癌患者进行早期诊断,但目前其检测早期肺癌的敏感性并不令人满意。
神经网络正逐渐影响人类生活环境,包括医学诊断、自动驾驶、企业和司法决策过程、空中交通管制、以及电网控制。这些人类可以做到的事,神经网络也有可能做到。它可以拯救生命、为更多的人提供帮助。然而,在实现这些应用之前,我们首先需要确定神经网络到底是不是可靠的,因此它的修正和调试方法恰恰是我们现在所缺失的。
选自The Foretellix Blog 作者:Yoav Hollander 机器之心编译 参与:吴攀、晏奇 五月份,来自哥伦比亚大学和理海大学的几位研究者的论文《DeepXplore: Automated Whitebox Testing of Deep Learning Systems》提出了一种深度学习系统的自动白箱测试方法 DeepXplore,参阅机器之心的报道《学界 | 新研究提出 DeepXplore:首个系统性测试现实深度学习系统的白箱框架》。近日,Yoav Hollander 在一篇博
下载地址:https://github.com/ymcui/Chinese-BERT-wwm
cABoVE: Lichen Forage Cover over Fortymile Caribou Range, Alaska and Yukon, 2000-2015
技术交流群有同学问了一个问题:性能测试手动执行效率太低,能否通过自动化来快速执行,提前发现潜在的性能问题。有没有什么工具或者方法可以提高压测的执行效率,或者落地过程要注意的事项。正好之前工作中有过这方面的实践,这篇文章聊聊这个话题。
模型驱动测试(Model-Driven Testing,MDT)作为软件测试领域的一种新方法,正在逐渐受到广泛关注。本文将介绍模型驱动测试的基本概念、优势以及在软件开发周期中的应用。
Accellera的便携式测试和激励标准提供了强大的验证功能,这些功能并不能代替UVM,而是可以增加现有的验证流程。这就是便携式激励和UVM相互作用的方式。
ABoVE: Modeled Top Cover by Plant Functional Type over Alaska and Yukon, 1985-2020
本文分享论文『LoveDA: A Remote Sensing Land-Cover Dataset for Domain Adaptive Semantic Segmentation』,该工作是武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室RSIDEA团队在地表覆盖分类方面的工作,已被NeurIPS 2021 Datasets and Benchmarks Track 接收。在大规模高分地表覆盖制图任务中,城市和农村发展不同与地理环境差异限制深度网络的泛化性。
软件是计算机程序、规程以及可能的相关文档和运行计算机系统需要的数据。即计算机程序、规程、文档和软件系统运行所必需的数据。
1.AutoTCG OnLine是一款在线自动化测试用例设计平台,通过在线创建可视化测试模型,自动生成测试用例
---- 新智元报道 编辑:桃子 【新智元导读】大模型涌现能力如何理解?谷歌的最新论文研究了语言模型中的上下文学习,是如何受到语义先验和输入-标签映射影响。 前段时间,OpenAI整出了神操作,竟让GPT-4去解释GPT-2的行为。 对于大型语言模型展现出的涌现能力,其具体的运作方式,就像一个黑箱,无人知晓。 众所周知,语言模型近来取得巨大的进步,部分原因是它们可以通过上下文学习(ICL)来执行任务。 上下文学习是一种过程,模型在对未见过的评估样本执行任务之前,会先接收几个输入-标签对的范例。
---- 新智元报道 编辑:LRS 【新智元导读】黑盒模型解释起来让人头大,往往只能在论文里放几个例子来强行解释一波。最近MIT的一位华人博士提出了一个新框架ExSum,让模型解释这件事变得更数学了! 人工智能近些年的快速发展主要归功于神经网络模型,但随着模型越做越大、越来越复杂,研究人员渐渐也无法完全理解模型究竟是如何做出预测的,「黑匣子」也就变得越来越黑。 能否理解黑盒模型的运行机制对于模型部署来说至关重要,关乎模型的可靠性和易用性,所以也有研究人员正在开发模型的可解释方法。 为了尝试理解
近年来,得益于深度学习的巨大发展,自然语言处理(NLP)领域也爆发了多个如 BERT 等state-of-the-art模型,供从业人员使用。但是这些开源的最先进的模型大多是在通用的基准数据集上训练得到的,当我们在具体工业场景中使用时往往还是需要在具体使用场景的数据集上进行微调。获得这些特定领域数据集的传统方式是人工标注。这些手工标注的数据集创建起来既昂贵又耗时,特别是对于一些比较难的任务往往人工标记的准确度也无法达到要求。
后者是指对页面的每一个组件(如文本框、按钮等)进行测试,以验证它们的功能、性能和安全性,有时也被称为组件测试。
外卖美食知识图谱系列的第三篇文章,本文从技术层面介绍外卖套餐搭配的技术方案,包括离线、实时的套餐搭配的迭代,套餐质量评估方案,同时会介绍套餐搭配的业务应用。
Yao, Y., Feng, C., Xie, J., Yan, X., Guan, Q., Han, J., Zhang, J., Ren, S., Liang, Y., Luo, P., (2023). A site selection framework for urban power substation at micro-scale using spatial optimization strategy and geospatial big data. Transactions in GIS.
【新智元导读】众所周知,神经网络难以debug。谷歌大脑的Augustus Odena和Ian Goodfellow提出了一种新方法,能够自动Debug神经网络。Goodfellow表示,希望这将成为涉及ML的复杂软件回归测试的基础,例如,在推出新版本的网络之前,使用fuzz来搜索新旧版本之间的差异。
在药物发现的流程中,一个关键的限制步骤是对感兴趣的蛋白靶标进行潜在药物分子的实验筛选。快速准确地进行药物-靶标相互作用(DTI)的计算预测可以加速药物发现过程。近日,《Proceedings of the National Academy of Sciences》发表了一种使用预训练蛋白质语言模型的机器学习方法——ConPLex,用于预测药物-靶标结合,快速筛选候选物进行深入研究。
随着机器人技术的快速发展,户外机器人在农业、环境监测、搜索与救援等领域的应用日益广泛。为了实现高效、准确的区域覆盖,机器人需要搭载先进的区域覆盖算法。然而,在实际环境中直接测试这些算法往往成本高昂且风险较大。因此,设计一个能够模拟真实户外环境的仿真测试平台,对于算法的开发、验证与优化至关重要。
本文是对发表于计算机视觉顶级会议ICCV2021的论文“Variational Attention: Propagating Domain-Specific Knowledge for Multi-Domain Learning in Crowd Counting”的解读
模型评估是模型中关键部分,一方面通过模型评估可以对模型进行进一步的优化,使模型性能够更准确;另一方面,通过模型评估可以看模型实际运行效果,对采取的维系策略的有效性进行评价。 模型评估主要通过对低稳定度用户的流失率进行验证,观察低稳定度用户在后续月份的流失情况。 模型准确性评估。评估模型本身的准确性,通过两个重要指标。 1)命中率。描述模型预测准确性性指标。 命中率:=预测用户中流失用户数/预测用户数*100%。 2) 覆盖率。描述模型预测结果与实际结果对比情况指标。 覆盖率:=预测用户中流失用户数/当月实
能不能把炼丹师们从无休止无希望的debug工作中拯救出来?两位谷歌大脑研究员Augustus Odena和Ian Goodfellow说,好像能。
跑完分类模型(Logistic回归、决策树、神经网络等),我们经常面对一大堆模型评估的报表和指标,如Confusion Matrix、ROC、Lift、Gini、K-S之类(这个单子可以列很长),往往让很多在业务中需要解释它们的朋友头大:“这个模型的Lift是4,表明模型运作良好。——啊,怎么还要解释ROC,ROC如何如何,表明模型表现良好……”如果不明白这些评估指标的背后的直觉,就很可能陷入这样的机械解释中,不敢多说一句,就怕哪里说错。本文就试图用一个统一的例子(SAS Logistic回归),从实际应用
Sequential regulatory activity prediction across chromosomes with convolutional neural networks 基于卷积神经网络的染色体序列调控活动预测
在构建大语言模型应用程序时通常有两种常见的方法来整合专有和特定领域的数据:检索增强生成和微调。检索增强生成通过外部数据增强提示,而微调将额外的知识整合到模型本身中。不过,对这两种方法的优缺点了解的却不够充分。
前段时间尝试使用深度学习来识别评测过程中的图片,以减少人力成本。目前是在深度学习框架Keras(后端使用TensorFlow)下搭建了一个CNN卷积神经网络模型,下面就如何搭建一个最简单的数字图像识别模型做下介绍。
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