简介：裂纹是结构组件中最具危险性的缺陷，在表面裂纹被探出后，对断裂分析和构件修复来说裂纹深度测试是非常重要的实际问题。电位法检测裂纹深度的原理是基于电位探针理论，当被测量金属表面两点间有裂纹存在时，其两点间电阻比无裂纹表面的电阻高。其特点是仅需从试件的一侧进行测量而不受背面条件的限制，适用于一切导电试件，且由于趋肤效应的存在，使交流电位法的测量精度较直流电位法高。

简介：摘要：超固结比是衡量土的固结状态的重要参数。地震波孔压静力触探(SCPTU)能够同时给出剪切波速测试与孔压静力触探(CPTU)测试。基于SCPTU黏土数据，建立基于BP神经网络的黏性土OCR预测模型，发现BP神经网络模型准确率高于传统经验公式，并分析了输入参数的选择对BP神经网络模型准确性的影响，最终筛选出最利于模型准确率的输入参数组合。

简介：摘要：底板破坏深度是影响到深部采区底板水害治理的关键指标之一，直接影响矿井防治水技术路线的确定及防治水措施的实施，是今后深部采区确定底板加固范围、突水危险性分析的关键依据。

简介：摘要本文就计算机软件测试的相关问题展开分析，从而满足当下的计算机应用的需要。在计算机软件的开发应用过程中，要把握好计算机应用的趋势，实现其深度开发体系的健全，以满足当下时代对于计算机的应用需要。

简介：为了正确测试铍材表面残余应力分布，建立了一种测试方法，并在X3000型应力分析仪上，采用悬臂梁加载实验，验证了该方法的可行性。

简介：摘要：计算机软件测试技术是为检测程序运行的缺陷，帮助软件安全运行。我国计算机软件在日常生活的使用当中发挥着巨大作用，计算机没有软件的配置无法正常运行，而计算机软件的安全性、稳定性等都是为了满足使用者的需求。为了加深计算机的运行多样化，方便进行相关操作，计算机的软件程序要进行精准的测试，确保软件运行程序的准确性，帮助检查软件运行的错漏，并进行程序的优化。除此之外，对计算机软件进行检测还可以解决其中存在的病毒，保证软件安全。因此进行其软件的深度开发，可以确保其运行的安全稳定，提升计算机的使用价值，否则计算机就只是一个空壳，该文从计算机软件测试技术与深度开发模式来分析。

简介：软件的图形用户界面(GUI)的视觉设计影响着用户的使用体验.在没有既定标准的情况下,测试人员对GUI评分的主观性和大量的重复性工作,会造成GUI测试的评分偏差和效率低下.针对上述问题,本研究工作构建了基于云平台的软件GUI自动测试系统,分别使用HOG+SVM模型和AlexNet模型对GUI图像进行特征提取并分类.考虑到软件GUI数据样本量小,提出利用迁移学习策略改善AlexNet网络的性能.针对用户的多样性和算法对计算性能的需求,GUI自动测试系统部署在云平台上,用户可以对软件GUI进行实时评估.实验证明,系统用于GUI自动测试具有良好的性能,并且可以避免主观因素的影响以及减轻软件测试员的工作量.

简介：摘要：深度学习是机器学习的一个分支，它是一种使用由非线性变换创建的复杂结构或处理层的数据处理方法。近年来，深度学习在计算机视觉，语音识别，自然语言处理，生物信息学等领域取得了进展。由于其在数据分析方面的巨大潜力，深度学习被选为十大技术进步之一。深度学习技术将人类神经网络与多层非线性处理相结合，逐层抽象原始数据，从不同数据层提取抽象特征，并将其用于可预测的分类。深度学习的优点是有效的函数学习算法和分层函数学习被非控制或半控制的函数学习所取代。创建支持人类决策的智能影像诊断平台，提高影像诊断的效率和水平。影像智能诊断通过将深度学习算法与人工智能相结合来实现。搭建智能影像诊断平台，实施智能影像诊断，减少误诊频率和误诊频率，改善医院应用程序的智能影像诊断，使用其平台来对医院的诊断能力和效率提高。

简介：《电脑迷》2010年11月下期杂志的技术沙龙栏目中已经为大家详细介绍了AMD最新款的RadeonHD6850/HD6870显卡产品的各项技术特点。本期杂志小编则要为大家献上两款产品的深度体验报告。

简介：摘要目的建立基于卷积神经网络的人工智能烧伤深度识别模型并测试其效果。方法在本诊断试验评价研究中，收集中南大学湘雅医院(下称笔者单位)2010年1月—2019年12月收治的符合入选标准的221例烧伤患者伤后48 h内创面照片484张，采用随机数字编号。采用图像查看软件圈出目标创面，由笔者单位烧伤整形科3名具有5年以上专科工作经验的主治医师判断烧伤深度，用不同颜色标记浅Ⅱ度、深Ⅱ度或Ⅲ度烧伤后，按224×224像素的尺寸切割得到完整大小的图像块5 637张。采用图片生成器将3种深度烧伤图像块均扩充至10 000张后，将每种烧伤深度图像块按7.0∶1.5∶1.5比例分为训练集、验证集和测试集。在Keras 2.2.4 Python 2.8.0版本下，采用卷积神经网络中的残差网络ResNet-50构建人工智能烧伤深度识别模型，输入训练集进行训练，利用验证集对模型进行调整、优化。利用测试集测试构建的模型识别各类烧伤深度的准确率，计算精确率、召回率及F1指数；通过降维工具tSNE将测试结果降维可视化生成二维tSNE云图，观察各类烧伤深度分布情况；根据模型对3种烧伤深度识别的敏感度及特异度，绘制出相应受试者工作特征(ROC)曲线，计算ROC曲线下面积。结果(1)经测试集测试，人工智能烧伤深度识别模型识别浅Ⅱ度、深Ⅱ度、Ⅲ度烧伤的精确率分别为84%(1 095/1 301)、81%(1 215/1 499)、82%(1 395/1 700)，召回率分别为73%(1 095/1 500)、81%(1 215/1 500)、93%(1 395/1 500)，F1指数分别为0.78、0.81、0.87。(2)tSNE云图显示，人工智能烧伤深度识别模型测试集测试结果中不同烧伤深度之间总体重叠较少，其中浅Ⅱ度与深Ⅱ度、深Ⅱ度与Ⅲ度烧伤之间重叠相对较多，而浅Ⅱ度与Ⅲ度烧伤之间重叠相对较少。(3)人工智能烧伤深度识别模型识别3种烧伤深度的ROC曲线下面积均≥0.94。结论采用ResNet-50网络建立的人工智能烧伤深度识别模型可较准确地识别烧伤患者早期创面照片中烧伤深度，特别是浅Ⅱ度与Ⅲ度烧伤，有望用于临床烧伤深度辅助诊断，提高诊断准确率。

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简介：假如有人新开发了一种中了奖会发出声音的自动售货机．当你购买售货机里的东西时，售货机上的特殊轮盘就会开始旋转，接着就可以知道是否会中奖。中奖时，自动售货机就会大叫“恭喜!您中奖了!”那么，在没中奖时。你认为它会说什么？

简介：近来国内一些软件公司越来越重视软件测试方面的工作，比如一些招聘网站对些相关职位的需求越来越多。一些以软件测试为中心的论坛也多了起来，一些工具也大量的涌现出来。笔者作为在这个行业从事一段时间的工程师，来谈谈自己的心得体会。本篇文章将力图在软件系统测试功能测试的自动化方面进行讨论。

简介：当前,语文课堂＂倡简＂之潮层叠涌动。如果说教学的简出是一种智慧,是对当前语文过于玩弄噱头的一种理性回归,那么由教育在线总版主干国祥团结一批网上精英打出的深度语文的旗帜,倡导教师＂深入＂研究文本,从而＂简出＂教学,则是对语文＂倡简＂另一层面的回应。这正如张庆老师所提出那样：

简介：摘要：在软件的全寿命周期内，软件的测试是对软件产品进行评估与改善的一个环节。高品质的软件测试，能够侦测到更多软体错误。由于在软件开发阶段，由于存在着大量的不确定因素，使得对其进行的测试没有参照物，所以对其进行评价是比较困难的。但在实际应用中，由于其复杂的性能，在实际应用中，其测试所需的时间将达到整个系统的40%，在某些对可靠性有极高需求的系统中，更是达到了60%以上。因而，寻求高质量的软件测试策略变得越来越紧迫。在此基础上，对软件研发过程的测试原理和测试策略进行了相应的探讨。

简介：摘要：软件测试是软件质量评价和改进的过程，也是软件质量保证的重要手段，贯穿整个软件开发生命周期。高质量的软件测试，能发现更多的软件缺陷。在软件开发过程中，软件缺陷未知，导致测试质量的评估没有参考标准，因此测试结果的评估具有一定的难度。然而，软件测试的工作量很大，据统计，测试时间会占到总开发时间的40%，一些可靠性要求非常高的软件，测试时间甚至占到开发周期的60%。因此，寻找软件测的优质策略日益迫切。本文后续就软件研发过程测试中测试原则及测试策略进行相关探究。