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    步骤s2、将软件样本中的类别已知的软件样本作为训练样本，基于多模态数据融合方法，将训练样本的dll和api信息特征视图、格式信息特征视图以及字节码n-grams特征视图输入深度神经网络，训练多模态深度集成模型；步骤s3、将软件样本中的类别未知的软件样本作为测试样本，并将测试样本的dll和api信息特征视图、格式信息特征视图以及字节码n-grams特征视图输入步骤s2训练得到的多模态深度集成模型中，对测试样本进行检测并得出检测结果。进一步的，所述提取软件样本的二进制可执行文件的dll和api信息的特征表示，是统计当前软件样本的导入节中引用的dll和api；所述提取软件样本的二进制可执行文件的pe格式结构信息的特征表示，是先对当前软件样本的二进制可执行文件进行格式结构解析，然后按照格式规范提取**该软件样本的格式结构信息；所述提取软件样本的二进制可执行文件的字节码n-grams的特征表示，是先将当前软件样本件的二进制可执行文件转换为十六进制字节码序列，然后采用n-grams方法在十六进制字节码序列中滑动，产生大量的连续部分重叠的短序列特征。进一步的，采用3-grams方法在十六进制字节码序列中滑动产生连续部分重叠的短序列特征。进一步的。能耗评估显示后台服务耗电量超出行业基准值42%。昆明软件检测报告电话

    且4个隐含层中间间隔设置有dropout层。用于输入合并抽取的高等特征表示的深度神经网络包含2个隐含层，其***个隐含层的神经元个数是64，第二个神经元的隐含层个数是10，且2个隐含层中间设置有dropout层。且所有dropout层的dropout率等于。本次实验使用了80％的样本训练，20％的样本验证，训练50个迭代以便于找到较优的epoch值。随着迭代数的增加，中间融合模型的准确率变化曲线如图17所示，模型的对数损失变化曲线如图18所示。从图17和图18可以看出，当epoch值从0增加到20过程中，模型的训练准确率和验证准确率快速提高，模型的训练对数损失和验证对数损失快速减少；当epoch值从30到50的过程中，中间融合模型的训练准确率和验证准确率基本保持不变，训练对数损失缓慢下降；综合分析图17和图18的准确率和对数损失变化曲线，选取epoch的较优值为30。确定模型的训练迭代数为30后，进行了10折交叉验证实验。中间融合模型的10折交叉验证的准确率是％，对数损失是，混淆矩阵如图19所示，规范化后的混淆矩阵如图20所示。中间融合模型的roc曲线如图21所示，auc值为，已经非常接近auc的**优值1。(7)实验结果比对为了综合评估本实施例提出融合方案的综合性能。江苏第三方软件评测实验室艾策医疗检测中心为体外诊断试剂提供全流程合规性验证服务。

    每一种信息的来源或者形式，都可以称为一种模态。例如，人有触觉，听觉，视觉，嗅觉。多模态机器学习旨在通过机器学习的方法实现处理和理解多源模态信息的能力。多模态学习从1970年代起步，经历了几个发展阶段，在2010年后***步入深度学习(deeplearning)阶段。在某种意义上，深度学习可以被看作是允许我们“混合和匹配”不同模型以创建复杂的深度多模态模型。目前，多模态数据融合主要有三种融合方式：前端融合(early-fusion)即数据水平融合(data-levelfusion)、后端融合(late-fusion)即决策水平融合(decision-levelfusion)以及中间融合(intermediate-fusion)。前端融合将多个**的数据集融合成一个单一的特征向量空间，然后将其用作机器学习算法的输入，训练机器学习模型，如图1所示。由于多模态数据的前端融合往往无法充分利用多个模态数据间的互补性，且前端融合的原始数据通常包含大量的冗余信息。因此，多模态前端融合方法常常与特征提取方法相结合以剔除冗余信息，基于领域经验从每个模态中提取更高等别的特征表示，或者应用深度学习算法直接学习特征表示，然后在特性级别上进行融合。后端融合则是将不同模态数据分别训练好的分类器输出决策进行融合，如图2所示。

    没有满足用户的需求1未达到需求规格说明书表明的功能2出现了需求规格说明书指明不会出现的错误3软件功能超出了需求规格说明书指明的范围4软件质量不够高维护性移植性效率性可靠性易用性功能性健壮性等5软件未达到软件需求规格说明书未指出但是应该达到的目标计算器没电了下次还得能正常使用6测试或用户觉得不好软件缺陷的表现形式1功能没有完全实现2产品的实际结果和所期望的结果不一致3没有达到需求规格说明书所规定的的性能指标等4运行出错断电运行终端系统崩溃5界面排版重点不突出，格式不统一6用户不能接受的其他问题软件缺陷产生的原因需求错误需求记录错误设计说明错误代码错误兼容性错误时间不充足缺陷的信息缺陷id缺陷标题缺陷严重程度缺陷的优先级缺陷的所属模块缺陷的详细描述缺陷提交时间缺陷的严重程度划分1blocker系统瘫痪异常退出计算错误大部分功能不能使用死机2major功能点不符合用户需求数据丢失3normal**功能特定调点断断续续4Trivial细小的错误优先级划分紧急高中低。艾策检测针对智能穿戴设备开发动态压力测试系统，确保人机交互的舒适性与安全性。

    以备实际测试严重偏离计划时使用。在TMM的定义级，测试过程中引入计划能力，在TMM的集成级，测试过程引入控制和监视活动。两者均为测试过程提供了可见性，为测试过程持续进行提供保证。第四级管理和测量级在管理和测量级，测试活动除测试被测程序外，还包括软件生命周期中各个阶段的评审，审查和追查，使测试活动涵盖了软件验证和软件确认活动。根据管理和测量级的要求，软件工作产品以及与测试相关的工作产品，如测试计划，测试设计和测试步骤都要经过评审。因为测试是一个可以量化并度量的过程。为了测量测试过程，测试人员应建立测试数据库。收集和记录各软件工程项目中使用的测试用例，记录缺陷并按缺陷的严重程度划分等级。此外，所建立的测试规程应能够支持软件组终对测试过程的控制和测量。管理和测量级有3个要实现的成熟度目标:建立**范围内的评审程序，建立测试过程的测量程序和软件质量评价。(I)建立**范围内的评审程序软件**应在软件生命周期的各阶段实施评审，以便尽早有效地识别，分类和消除软件中的缺陷。建立评审程序有4个子目标:1)管理层要制订评审政策支持评审过程。2)测试组和软件质量保证组要确定并文档化整个软件生命周期中的评审目标，评审计划。5G 与物联网：深圳艾策的下一个技术前沿。呼市第三方软件测评公司

从传统到智能：艾策科技助力制造业升级之路。昆明软件检测报告电话

    图书目录第1章软件测试描述第2章常见的软件测试方法第3章设计测试第4章程序分析技术第5章测试分析技术第6章测试自动化的优越性第7章测试计划与测试标准第8章介绍一种企业级测试工具第9章学习一种负载测试软件第10章软件测试的经验总结附录A常见测试术语附录B测试技术分类附录C常见的编码错误附录D有关的测试网站参考文献软件测试技术图书4书名:软件测试技术第2版作者：徐芳层次：高职高专配套：电子课件出版社：机械工业出版社出版时间：2012-06-26ISBN:978-7-111-37884-6开本：16开定价:目录第1章开始软件测试工作第2章执行系统测试第3章测试用例设计第4章测试工具应用第5章测试技术与应用第6章成为***的测试组长第7章测试文档实例词条图册更多图册。昆明软件检测报告电话