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    AI在测试自动化中

    如今,几乎所有IT项目都面临着以更快的速度和更准确的方式运营和部署软件和服务的挑战,为项目团队创造了一个无情的高压环境。要求每天都在变化,而且从来没有足够的工程师能够完美地实现这一切。项目团队负担的主要部分是需要持续测试。在本文中,我将探讨通过应用人工智能(AI)来测试自动化所发现的机会。人工智能旨在使企业更加有能力和高效。最好的公司正在使用人工智能来增强客户和客户的互动,而不是消除它们。大数据收集和算法的进步极大地扩展了测试自动化的范围,使非技术团队成员能够定义和扩展测试,其能力和复杂程度与开发人员相当甚至更高。简而言之,AI通过简化创建,执行和维护来改变测试自动化的各个方面,并为企业提供实时可操作的洞察力,直接影响到底线。

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    一种无线端测试平台化最佳实践

    基于以上痛点,我们有个初衷去做这样一个无线自动化平台,无需编写脚本,无需搭建本地工程环境,全程可视化界面操作,即使不懂自动化脚本编程也能完成任务配置,致力于用较小的成本投入和维护自动化。 成本收益分析 我们先以电商域商品详情场景为例,介绍下不同的测试策略对测试成本的影响。商品详情场景涉及到区域化、不同营销类型、不同的offer类型,场景组合后有100+个case。 人工测试 投入人力进行手工验证多端多机,最快完成一轮测试也要5人日。如果加上干扰因素(手机没电、找不到设备、网络环境等问题)、bugfix回归验证,整体测试周期还要加长,甚至成倍增加。 自动化脚本测试 主要耗时成本在工程化环境搭建、本地脚本编写和调试的。同时对于多场景的数据有一个弊端,往往是写死数据在脚本且数据场景不全。 平台化测试 全程在平台上可视化操作,用精准用例建模自动化平台的数据支持多场景的的测新和回归。 功能亮点 1. 原子能力的标准化 我们对自动化里的所用的公共部分做了以下抽象成公共能力和组件化,可供重复使用。将工程脚本里的对象控件操作类、数据类、断言类做标准化并封装成原子能力,可以在平台页面上直接选择,添加对应行动点,支持语义化设置,支持行动点流程编排。 2. 语义化驱动—用例配置 3. 行为驱动—流程编排 4. 数据驱动—精准用例建模 相同场景的自动化不用设置一条一条自动化用例,也不用在脚本里指定某条数据运行。使用场景建模,扩展任务丰富数据源能力,支持任务添加单条数据/多条数据/场景模型数据。 场景模型好处是脚本里的数据进行剥离,以业务场景角度封装成用例数据模型,不仅降低测试用例数据遗漏的风险,而且将原先脚本写死的数据变活,通过建立的模型实时获取线上活的数据,即使有业务调整,直接维护模型即可。 场景模型支持2种:

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    新型的机器学习系统可比人类科学家快100倍

    本文由人工智能观察编译 译者:Sandy 根据麻省理工学院和密歇根州立大学的一篇新论文,一个新的自动化机器学习系统在分析数据、提出问题解决方案方面比人类要快100倍,这有助于企业以更快、更简单的方式实现机器学习能力的应用,同时,也会填补数据科学人才的缺口。 当寻求问题的解决方案时,数据科学家需要浏览大量数据集,并选择最有效的建模技术。问题是,有数百种技术可供选择,包括神经网络和支持向量机,选择最好的技术可能意味着数百万美元的额外收入,或者在关键的医疗设备上找出缺陷。 麻省理工学院和密歇根州立大学的研究人员最

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    人工智能(申请代码 F06)纳入国家自然科学基金委员会信息科学部三处2018年国家自然科学基金资助范围

    国家自然科学基金委信息三处主要资助控制理论与控制工程、系统科学与系统工程、机器人学与机器人技术和人工智能驱动的自动化等领域的基础研究、前瞻性探索研究以及面向国民经济和国家安全的应用基础研究。 2017年为了适应学科发展和基金项目管理的需要,信息三处大幅度调整了原有的代码体系。例如,为了充分反映自动化学科的技术特性,将以前的三级代码F030102(过程与运动体控制)提升并扩充为二级代码F0302(控制系统),同时把原来的二级代码F0303(导航、制导与传感技术)拆分为2个二级代码即F0306(检测技术及装置

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    10大最受欢迎的国外业务流程管理(BPM)软件

    最好的BPM软件是最重要的大型业务解决方案,因为业务竞争力取决于流程管理。业务流程管理(BPM)是使组织的工作流程更加高效,有效并适应业务环境变化的系统化过程。业务流程是为达到特定组织目的和价值目标而由不同的人分别共同完成的一系列活动。活动之间不仅有严格的先后顺序限定,而且活动的内容、方式、责任等也都必须有明确的安排和界定,以使不同活动在不同岗位角色之间进行转手交接成为可能。活动与活动之间在时间和空间上的转移可以有较大的跨度。BPM有助于减少错误以及错误传达,这在许多组织中非常常见。本篇文章我们整理了海外的10个业务流程管理软件给大家。

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