Jun, 2023

智能自动化软件测试框架 TestLab

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TL;DRTestLab 是一款智能自动化软件测试框架，它使用人工智能来收集一组测试方法并将其自动化，以允许对软件系统进行连续的多层级测试，包括从开发人员到最终用户的不同层次，增强了传统自动化软件测试，可以通过源代码分析自动生成测试用例，旨在加速软件开发周期并减少漏洞
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发现论文，激发创造
  • 软件测试中的人工智能：影响、问题、挑战和前景

    本研究旨在探讨人工智能技术在软件测试活动和方面中的影响，以及 AI 在软件测试领域未来的一些关键贡献和应用面临的挑战。

    Jan, 2022

  • 基于本体论的软件测试智能系统的开发

    通过本篇文章介绍的本体技术的应用，可以通过自然语言处理和元数据创建，构建支持多种环境的测试管理知识库来实现同时教授编程基础和测试概念，从而提高程序员的能力，以促进行业进步。

    Feb, 2013

  • 机器学习软件测试

    讨论机器学习的软件测试以确保其正确性和可靠性，尤其是在安全关键应用中存在欺骗和错误等挑战，探讨六个关键挑战领域及其局限，提出继续研究方向。

    Apr, 2022

  • 基于仿真的带机器学习组件的自动驾驶车辆对抗测试生成

    本文针对包含机器学习组件的自动驾驶系统，提出了一个测试框架，利用测试用例生成和自动实现方法进行评估，并演示了如何使用覆盖数组等测试用例生成方法以及需求实现方法来自动识别问题情景，从而提高自动驾驶系统的可靠性。

    Apr, 2018

  • 无人机系统级测试的自动化

    本文提出了一种利用模型测试和人工智能技术自动化生成、执行和评估各种测试场景的无人机系统级测试的新方法。通过对无人机自动驾驶系统和地面控制站驾驶舱显示系统的核心组件进行实证评估，结果显示该方法有效地生成了导致无人机自动驾驶仪行为异常的测试场景，并揭示了地面控制站驾驶舱显示系统的潜在缺陷。

    Mar, 2024

  • 具备机器学习组件的自动驾驶车辆需求驱动测试生成

    提出了一种使用信号时序逻辑（STL）的测试框架，以实现需求驱动的方法来测试自动驾驶汽车的复杂系统，该框架支持机器学习等深度神经网络组件，可以评估控制算法和包括车载环境的感应器模型，提供能够增强控制器设计调试和测试可靠性的测试用例。

    Aug, 2019

  • BugBlitz-AI: 一位智能 QA 助手

    软件测试从手动到自动化方法的演变在质量保证实践中产生了重大影响，BugBlitz-AI 是一种基于人工智能的验证工具包，旨在通过自动化结果分析和错误报告生成来增强端到端的测试自动化，提高产品质量和快速上市时间。

    May, 2024

  • 利用大型语言模型进行计算机科学教育中学生代码引导的测试用例生成

    我们提出了一种基于大型语言模型的自动测试用例生成方法，证明它们是衡量学生知识的良好指标，使用了一个包含学生编写的 Java 代码的公开数据集，并讨论了以测试用例帮助学生为中心的未来研究方向。

    Feb, 2024

  • 提升软件开发的智能软件工具

    通过利用大量的非结构化软件工程文档，探索深度学习技术如何改善软件开发过程。

    Oct, 2023

  • 基于两阶段生成模型的电信软件系统测试代码生成

    提出了一种自动化测试生成的框架，利用历史电信网络数据训练时间序列生成模型来生成测试案例输入数据，并结合自然语言编写的测试描述生成测试脚本，从而有效地生成全面的测试案例数据输入和有用的测试代码。

    Apr, 2024