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关键词： 智慧道路   示范区   软件测试   测试用例   性能  

摘要： 2019年在武汉经济开发区立项的智慧道路示范区,是一项集国家新能源和智能网联汽车于一体的综合效能示范区,同时也是全国规模最大的基于"5G+北斗"的车路协同自动驾驶示范区,该示范区项目,肩负着重要的政治责任和历史使命。为了完美地完成项目的开发,项目组开展了极尽苛刻的软件测试。文章从软件全生命周期管理的角度,介绍该项目的软件测试方案。文章的目的主要在于分析项目中的软件测试经验,为后期项目做准备。

关键词： 嵌入式计算机   软件测试   关键技术   研究  

摘要： 随着计算机行业的不断发展,嵌入式计算机软件测试技术得到了普遍应用与推广。虽然嵌入式计算机功能强大,但是相比较其他计算机内部结构非常复杂。因此,嵌入式计算机的测试难度比较高。本文通过分析嵌入计算机软件测试特点,探究相关技术使用和优化措施,保证计算机软件测试系统的正 常运行。

关键词： 软件测试   新技术应用   发展趋势  

摘要： 软件测试是软件开发的重要环节,是主动发现系统缺陷、提高软件质量的重要手段,长期以来受到软件公司的高度重视。本文首先总结了当前软件测试行业中存在的主要问题,然后对软件测试自动化、云端软件测试、脚本测试技术以及大数据技术应用等新方向进行了分析,可以为软件测试行业的发展提供借鉴。

关键词： 软件测试   现代学徒制   高职  

摘要： 本文概述了软件测试的起源、发展现状及软件测试专业方向课程体系,分析了当前高职软件测试人才培养中遇到的认知、师资、教学内容碎片化以及缺乏贯穿实训项目等问题,提出引入现代学徒制、企业全程参与教学过程是解决高职软件测试人才培养中存在问题的最佳途径。

关键词： 软件测试   面向对象   单元测试   自动化测试工具  

摘要： 软件测试是最常见的软件验证方法,彻底的软件测试是一个非常需要资源的活动,因此软件测试自动化在学术界和工业界都受到高度重视。近年来测试用例的自动化执行已非常普遍,并且自动生成测试用例或测试输入作为研究热点,已经衍生出众多测试用例自动生成技术,一些工具建立在这些技术的基础上开发出来并已尝试将其应用于工业实践。研究目前应用于面向对象单元测试领域的主流自动化测试用例生成技术以及这些技术在学术界和工业界的应用。

关键词： 风险管理   软件测试   风险识别   应用方法  

摘要： 电子信息软件测试风险管理是软件质量管理体系中的重要环节,由于软件项目和产品在研发过程中存在一定的不确定性,这便是许多风险出现的原因.因此就需要对软件进行不断的测试,从风险的识别、分析、控制等方面保证软件的质量水平能够提高.因为风险具有不可预测性,风险一旦发生就会给项目造成巨大的损失,这就体现了风险管理的重要性.

关键词： 软件测试   高效可信   敏捷   赋能  

摘要： 产品软件测评和质量管控是通过软件研发过程控制和软件测试验证等手段和措施来保证最终产品软件质量。在瀑布模型、V字模型等传统的软件研发流程中,软件测试往往作为设计开发后的一个阶段,难以适应当前军工电子装备软件边研边产、多批次多型号产品交叉并行、流程敏捷化等新特点,本文以高效可信、灵活赋能为目标,利用高可信、敏捷化等理念,构建新的雷达软件测评框架体系,打造雷达软件测评能力中心,提升软件测评工作质量和效率。

关键词： 通信设备   嵌入式   软件测试   改进方案  

摘要： 随着我国科学技术的发展以及我国经济水平的提升,通信工程业逐渐受到国家的重视,我国的通信技术产业得到了飞速的发展.其中,通信技术的发展得益于通信设备嵌入式软件的不断更新与创新,但是在通信设备嵌入式软件的朝着智能化的发展的过程中,相关的软件缺陷和弊端也一点一点的暴露出来,影响了正常的生产研究的过程以及产品的质量.因此,本文结合日前通信设备嵌入式软件测试所存在的问题出发,就如何改进通信设备嵌入式软件测试流程提出合理性建议,以促进我国的通信软件业又好又快发展.

关键词： 高职软件工程   专业软件测试   课程教学改革  

摘要： 近几年,国外软件市场越来越大,而国内的软件行业也在不断发展,软件测试成为软件在上市时必须经历的一个环节,有关软件工程人才的培养,也成为了我国高职院校在开展相关课程教学时所需要考虑的内容之一。根据当下企业的发展实际状况进行分析,很多软件企业,在实际工作中缺乏相关的测试人才,软件测试人才已经成为了社会中紧缺的人才。高职院校需要根据市场的实际需求不断加强软件人才的培养,这是高职院校的重要任务,也是高职院校在实际工作中不可忽略的内容之一。

关键词： 软件测试   知识图谱   命名实体识别   双向长短期记忆网络   条件随机场  

摘要： 命名实体识别是构建知识图谱的重要阶段。基于国军标及软件测试文档,完成了实体类型分类以及数据集的构建和标注。在软件测试领域,针对字词联合实体识别方法准确率不高的问题,进行字符级特征提取方法的改进,提出了CWA-BiLSTM-CRF识别框架。该框架包含两部分:第一部分构建预训练的字词融合字典,将字词一起输入给双向长短期记忆网络进行训练,并加入注意力机制衡量词内各字对特征的语义贡献,提取出字符级特征;第二部分将字符级特征与词向量等特征进行拼接,输入给双向长短期记忆网络进行训练,再通过条件随机场解决标签结果序列不合理的问题,识别出文中的实体。实验结果分别与三种常用的深度学习字符级特征提取方法进行比较,准确率和召回率均有提升,最优F1值为88.93%。实验表明,改进后的方法适用于军用软件测试领域命名实体识别任务,为下一步知识图谱的构建打下了基础。