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【干货分享】研效优化实践:AI算法助力深层BUG挖掘

导语 随着产品在线上的持续运营,产品在线上的规模越来越大,功能也越来越复杂。产品体量的增长对质量要求越来越高。为了达到更高的质量要求,必然需要想办法增加测试的强度,但用传统的手工写用例自动化回归的方式成本过高。近年来,AI技术在越来越多的领域发挥了越来越重要的作用。在腾讯内部,我们也一直保持着对新技术的好奇心,积极学习并应用于日常工作中。本文作者是腾讯安全部系统测试高级工程师林军克,他拥有16年的软件测试经验,对AI技术在测试领域的落地颇有研究。 本文以安全防护产品举例子,但此方法论适用于涉及多因素组

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Nat. Biotechnol.| BioCypher推动生物医学知识表征大一统

今天我们介绍由海德堡大学医学院的Sebastian Lobentanzer等学者发表在Nature Biotechnology上的工作。在所有研究人员之中,标准化的生物医学知识表征是一项难以克服的任务,它阻碍了许多计算方法的有效性。为了促进知识表征的协调和互操作性,该工作将知识图谱创建的框架标准化。本文提出的BioCypher实现了这一标准化,这是一个FAIR(可查找、可访问、可互操作、可重用)框架,可以透明地构建生物医学知识图谱,同时保留源数据的来源。将知识映射到生物医学本体有助于平衡协调、人类和机器可读性以及对非专业研究人员的易用性和可访问性的需求。本文展示了该框架在各种用例中的有用性,从维护特定于任务的知识存储,到生物医学领域之间的互操作性,再到为联邦学习按需构建特定于任务的知识图。

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.NET 类库

类库是.NET的共享库概念。它们使您能够将有用的功能组件化为可由多个应用程序使用的模块。它们还可以用作加载应用程序启动时不需要或不知道的功能的一种方式。类库使用.NET 程序集文件格式进行描述。 您可以使用三种类型的类库: 特定于平台的类库可以访问给定平台(例如,.NET Framework、Xamarin iOS)中的所有 API,但只能由面向该平台的应用和库使用。 可移植类库可以访问 API 的子集,并且可供面向多个平台的应用程序和库使用。 .NET Standard类库将特定于平台的和可移植的库概念合并到一个模型中,该模型提供了两者的优点。 特定于平台的类库 特定于平台的库绑定到单个 .NET 实现(例如,Windows 上的 .NET Framework),因此可能对已知的执行环境有很大的依赖性。这样的环境将公开一组已知的 API(.NET 和 OS API),并将维护和公开预期状态(例如,Windows 注册表)。 创建平台特定库的开发人员可以充分利用底层平台。这些库只会在给定的平台上运行,从而不需要平台检查或其他形式的条件代码(多个平台的模单源代码)。 特定于平台的库一直是 .NET Framework 的主要类库类型。即使出现了其他 .NET 实现,特定于平台的库仍然是主要的库类型。 可移植类库 多个 .NET 实现支持可移植库。它们仍然可以依赖于已知的执行环境,但是,该环境是由一组具体的 .NET 实现的交集生成的合成环境。公开的 API 和平台假设是特定于平台的库可用的一个子集。 您在创建可移植库时选择平台配置。平台配置是您需要支持的平台集(例如,.NET Framework 4.5+、Windows Phone 8.0+)。您选择支持的平台越多,您可以做出的 API 和平台假设就越少,这是最低公分母。这个特性起初可能会令人困惑,因为人们通常认为“越多越好”,但发现支持的平台越多,可用的 API 就越少。 许多库开发人员已经从从一个源(使用条件编译指令)生成多个特定于平台的库转向可移植库。有几种方法可以访问便携式库中特定于平台的功能,其中诱饵和切换是目前最广泛接受的技术。 .NET 标准类库 .NET Standard 库替代了特定于平台的可移植库概念。它们是特定于平台的,因为它们公开了底层平台的所有功能(没有合成平台或平台交叉点)。它们是可移植的,因为它们可以在所有支持平台上工作。 .NET Standard 公开了一组库契约。.NET 实现必须完全支持或根本不支持每个契约。因此,每个实现都支持一组 .NET Standard 协定。推论是每个 .NET Standard 类库都在支持其契约依赖项的平台上受支持。 .NET Standard 并未公开 .NET Framework 的全部功能(也不是目标),但是,它们确实公开了比可移植类库更多的 API。随着时间的推移,将添加更多 API。 以下平台支持 .NET Standard 库: .NET 核心 .NET 框架 单核细胞增多症 Xamarin.iOS、Xamarin.Mac、Xamarin.Android 通用 Windows 平台 (UWP) 视窗 视窗电话 Windows Phone Silverlight 有关详细信息,请参阅.NET 标准。 Mono 类库 Mono 支持类库,包括前面描述的三种类型的库。Mono 经常被(正确地)视为 .NET Framework 的跨平台实现。在某种程度上,这是因为特定于平台的 .NET Framework 库可以在 Mono 运行时上运行,而无需修改或重新编译。这一特性在创建可移植类库之前就已经存在,因此是在 .NET Framework 和 Mono 之间实现二进制可移植性的一个明显选择(尽管它只在一个方向上起作用)。

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机器学习驱动的电池电极高级表征

编辑 | 白菜叶 材料表征,即通过各种物理、化学等测试方法,揭示和确定材料的结构特征,是科学家理解锂离子电池电极及其性能限制的基础方式。基于实验室的表征技术地进步,科学家们已经对电极的结构和功能关系产生了许多强有力的见解,但还有更多未知情况等待探索。该技术的进一步地改进,取决于对材料中复杂的物理异质性的更深入理解。 然而,表征技术的实际局限性,限制了科学家直接组合数据的能力。例如,某些表征技术会对材料造成破坏,因此无法对同一区域进行其他参数的分析。幸运的是,人工智能技术拥有巨大潜力,可以整合传统表征技术所

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