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挑战与机遇并存
亚里士多德曾说过:"整体大于部分之和."测试验证和评价自动驾驶的安全性是一项复杂的整体系统工程,没有"部分"的支撑,"整体"便无从谈起.自动驾驶的应用场景复杂,难以保障全场景覆盖和逻辑覆盖等测试需求,功能安全与预期功能安全的措施更多停留在理论阶段,距离落地还有一定距离,且自动驾驶高度依赖AI技术,而算法的难以解释限制着算法的优化提升.以上问题的解决对提高自动驾驶的整体安全至关重要. 相似文献
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提出了一种基于流形学习与隐条件随机场(hidden conditional random fields,简称HCRF)的动作识别方法.算法提取人体剪影作为输入特征,采用有监督的保持邻域嵌入(neighborhood preserving embedding,简称NPE)的子空间学习算法获得高维运动特征的低维流形表示,基于HCRF建模运动特征与动作语义之间的映射关系.在降维过程中,通过保持数据的局部邻接关系,NPE可以获取动作特征在低维流形空间上的本质分布特性.与HMM(hidden Markov model)等产生式模型相比,HCRF侧重从样本数据中抽取共有特征以获取正确的分类边界,不需要假定观测过程条件独立,可以更加自然地对动作的时空邻域关系进行建模.实验结果表明,即便对于特征差异较大或存在噪声干扰的动作序列,算法也能取得较好的识别效果. 相似文献
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智能移动终端应用软件综合测试服务平台 总被引:1,自引:0,他引:1
智能移动终端软件产业正在经历飞速发展,与之不相适应的是,国内的智能移动终端软件测试领域尚缺乏通用易用的测试环境和测试工具,安全测试能力的不足也导致各;绅恶意欺诈行为逐渐猖獗。针对上述问题,本文提出了基于界面虚拟化和云服务模式的智能移动终端应用软件综合测试服务平台,提供真实终端设备和网络运营环境下的多种类型的软件在线测试服务能力,包括远程交互式测试、基于脚本的自动化测试、系统资源监控以及二进制代码逆向分析测试,并通过原型工具集印证了该平台的可行性。该平台具有全面、易用、高效、经济等特点,有利于发挥资源整合优势,使测试人员专注于被测软件本身,能够有效降低测试成本,快速提高智能移动终端软件产品的内在质量。 相似文献
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