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基于蒙特卡洛失活的贝叶斯神经网络施行旋转电子学测试
Bayesian Neural Networks (BayNNs) and uncertainty estimation in spintronics-based computation-in-memory architectures ar
PDF6 months ago
地球是平的吗？揭示大型语言模型中的事实错误
我们引入了一种名为 FactChecker 的新型自动化测试框架，通过构建事实知识图谱、生成包括不同类型问题和正确答案的测试用例，以及使用匹配策略评估大型语言模型的响应准确性，从而揭示了大型语言模型中的事实错误，并展示了测试用例对提高模型的
PDF6 months ago
DiverGet：基于搜索的深度神经网络量化评估软件测试方法
本文提出基于搜索的 DiverGet 测试框架，通过定义一组模拟数据失真的变形关系空间，优化地探索这些关系来揭示不同算术精度的 DNN 之间的差异，对 Hyperspectral Remote Sensing 图像的最新 DNN 进行评估，
PDF2 years ago
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。
PDF5 years ago
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。
PDF6 years ago