浅谈数据驱动测试设计方法
浅谈基于ERP和Labview的生产测试系统
浅谈基于ERP和Labview的生产测试系统作者：李峰来源：《中国高新技术企业》2015年第13期摘要：文章介绍了ERP和生产测试系统的一系列概念，着重探讨了ERP和生产测试系统的结合，阐述了ERP和生产测试系统的融合对企业运营的意义和优势。
关键词：ERP；SQL Labview；生产测试系统；企业运营；模块化文献标识码：A中图分类号：TP391 文章编号：1009-2374（2015）13-0062-02 DOI：10.13535/ki.11-4406/n.2015.13.032一个公司发展到一个比较大的规模，日常的运营管理如果不进行标准化和规范化，很难满足发展的需要，如何进行规范和标准化的管理来提高企业经营的效率和质量，增加企业的经营效益成为一个新的问题。
而随着计算机科技的发展，ERP应运而生，ERP（Enterprises Resources Plan，企业资源计划）是一种通过计算机网络系统进行了固化的一种管理方案，通过将业务和ERP软件的结合，使企业的日常运营标准化和规范化，以数据为根据，从客户端到供应端的每个过程都全程受控，以实现响应最快、效益最佳、成本最低的目标。
随着制造业和市场需求的进一步发展，产品的更新换代周期越来越短，客户对产品的各种定制化的要求对产品的品种要求越来越多，传统的单一品种的大规模生产的模式逐步被小批次多品种的生产模式取代，在工控行业也不例外，产品专业化的要求层出不穷，以变频器为例就有电梯专用、风机水泵专用、磕头机专用、空压机、卷帘机、拉丝机等，按照传统的方法，接到客户特殊订单，研发必须要进行重新设计，将设计要求发给供应链，供应链增加新的SOP 等维护进生产制造流程中，花费周期长，中间需要大量的沟通和协调工作，很难及时响应各种产品的需求，花在沟通的成本很高，沟通质量不高，周期很长，维护新品种需要很多时间，而在市场竞争激励的今天，新产品的开发周期短交付快是市场竞争中的利器，ERP的引进有效地规范了公司的管理，企业可以通过ERP这个载体强制流程和数据的标准化和规范化，信息通过系统实时传递，合理地规范和优化了企业运营的流程，充分利用了企业内部的资源，降低了生产成本，使企业得到进一步的发展。
浅谈电梯平衡系数测试
浅谈电梯平衡系数测试摘要：“平衡系数”这个词对于从事电梯相关行业的同行们来说应该是非常的熟悉。
尤其是曳引驱动电梯的检验更是将“平衡系数试验”这个项目作为了所有试验项目的一个前提，只有平衡系数符合要求了才能进行其他的试验项目，因而“平衡系数试验”更被戏称为电梯“B类”检验项目中的“A类”项目，可见平衡系数在曳引驱动电梯里面的重要程度。
本文笔者将从“平衡系数”的基本含义谈起，并简单介绍现有的一些测试方法以及他们的优缺点，最后提出自己的一些测试设想以供同行们探讨。
关键词：平衡系数试验曳引驱动电梯空载功率法1.平衡系数的含义和意义平衡系数指的是一台曳引驱动电梯的轿厢与对重处于同一水平时，该电梯对重侧的质量减去轿厢侧的质量然后再除以该电梯的额定载重量所得的值。
每台曳引驱动电梯平衡系数的数值大小直接影响到该电梯的曳引能力，平衡系数过小或过大都有可能导致电梯无法正常的提升或者悬停轿厢，甚至有些电梯平衡系数不符还会导致电梯出现运行故障。
此外，合理设定电梯平衡系数数值还能使得电梯更加节能。
目前我们住宅里面常常乘坐的电梯大多属于曳引驱动的电梯，从根本上来讲就是依靠悬挂装置（如钢丝绳、钢带）与驱动电机上面的曳引轮之间的曳引力（俗称摩擦力）来使得我们乘坐的轿厢上下移动。
那么如果曳引轮两侧的重力差超过了曳引轮与悬挂装置之间的曳引力时，电梯将无法实现正常的移动轿厢。
因而，平衡系数的其中一个非常重要的作用就是为了保证轿厢即使在空载或极端重载时，曳引轮两侧的重力差也不会超过曳引轮与悬挂装置之间的曳引力从而发生失控的危险。
1.现有的平衡系数测试方法对于曳引驱动电梯平衡系数的测试，从开始的称量定义法，到后来的电流测试法，再到现在比较流行的空载功率法，有的方法已经少有人使用，但有的方法仍然被大家所熟知，下面就简单的叙述几种笔者认为比较有代表性的方法。
1.电流测试法：依次在轿厢内放置额定载重量的30%、40%、45%、50%、60%的砝码做上下运行，测量轿厢与对重处于同一水平时曳引电机的电流值，绘制负荷-电流曲线图，以上下运行曲线的交点确定平衡系数值。
浅谈人工智能背景下的设计
浅谈人工智能背景下的设计1. 引言1.1 介绍人工智能在设计中的重要性在当今数字化智能化的时代，人工智能已经逐渐渗透到设计领域中，并且发挥着越来越重要的作用。
人工智能在设计中的重要性主要体现在以下几个方面：人工智能为设计带来了更高效和智能化的设计工具。
通过机器学习和深度学习等技术，人工智能能够提供更快速和准确的设计解决方案，大大提高了设计效率和质量。
人工智能在人机交互设计中扮演着重要的角色。
通过分析用户数据和行为，人工智能可以帮助设计师更好地理解用户需求，从而设计出更符合用户体验的产品和服务。
基于大数据的设计决策也成为人工智能在设计中的重要应用。
人工智能能够通过分析海量的数据，帮助设计师做出更科学和有效的决策，提高设计的可行性和成功率。
人工智能在设计中的重要性不仅体现在提高了设计效率和质量，更在于拓展了设计的边界和可能性，为设计带来了更多的创新和前景。
随着人工智能的不断发展和完善，相信它将继续为设计领域带来更多的机遇和挑战。
1.2 探讨人工智能对设计领域的影响人工智能在设计领域的影响是不可忽视的，它为设计师们带来了许多新的可能性和挑战。
人工智能技术的应用让设计过程更加高效和智能化。
通过机器学习和数据分析等技术，设计师可以更快速地获得设计灵感和方案，并且可以根据大数据的支持来做出更准确的决策。
这极大地提高了设计的效率和质量。
人工智能还可以为设计领域带来更加个性化和智能化的设计体验。
智能化设计工具可以根据用户的喜好和需求实时调整设计方案，使用户获得更符合自己需求的设计作品。
人工智能还可以帮助设计师更好地理解用户的行为和需求，从而设计出更加贴近用户需求的作品。
人工智能还可以与创意设计相结合，为设计师们提供更多的灵感和创意。
通过机器学习和算法优化，人工智能可以分析大量的设计数据和趋势，从中挖掘出新的设计理念和风格，为设计师提供新的创意思路。
人工智能对设计领域的影响是全方位的，它不仅提高了设计的效率和质量，还为设计师们带来了更多的设计可能性和创意灵感。
浅谈建筑企业财务管理面临的问题、机遇及优化方案
浅谈建筑企业财务管理面临的问题、 机遇及优化方案□于 娜财务管理涉及企业的经济效益、资金利用、风险控制等方面，对企业的生存与发展具有重要影响。
由于建筑行业的特殊性和复杂性，建筑企业财务人员需要处理大量繁杂的财务数据和信息。
因此，建筑企业应抓住数字化转型的发展机遇，通过引入先进的财务管理理念、构建财务风险预警体系、建立完善的预算管理体系、保持财务部门的独立性等策略，提高财务管理效率和质量，从而为企业的可持续发展提供有力支持。
一、财务管理的作用财务管理包括原始数据核对及记录、资金管理、会计核算、资产管理、“两金”管理等环节。
作为企业管理的核心，财务管理与企业各项生产经营活动有着紧密联系。
在企业运营过程中，财务管理具有以下作用。
（一）提高经济效益科学、有效的财务管理活动有助于企业控制成本费用，提高资金使用效率，加速资金周转，从而提高企业的经济效益。
（二）优化决策从宏观层面来看，通过科学的财务管理活动，企业管理者可以准确分析市场环境和企业资源，制订合理的企业战略规划，从而推动企业发展壮大。
从具体的经营活动来看，通过科学的财务管理活动，企业管理者可以及时了解企业的运营情况，调整资金使用规划，以确保企业稳健运行。
（三）防范风险一方面，企业在生产经营过程中会面临各种风险，包括市场风险、信用风险和流动性风险等。
科学的财务管理活动有助于企业管理者及时发现和评估风险，并采取有效的风险应对措施，从而减少企业的经济损失。
另一方面，企业在生产经营过程中必须遵守相关法律法规和会计准则。
而科学的财务管理活动有助于规范企业的财务行为，确保企业的财务报告和信息披露符合相关要求，从而消除企业的违法违规风险。
（四）协调各部门的经济活动企业的经营活动是由购、产、供、销等环节组成的，而这些活动均涉及资金的筹集、分配和使用。
科学的财务管理活动有助于企业管理者合理配置资源，为各部门提供资金和资源支持，从而协调各部门的经济活动。
二、建筑企业财务管理存在的问题（一）财务部门缺乏独立性由于财务部门不直接创造经济效益，因此，部分建筑企业不重视财务管理，没有建立健全财务管理体系，导致相关财务管理制度难以落实，财务管理环节存在较多失误。
浅谈企事业单位软件测试体系的建立
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收集待测软件 的各种相关文 档及 《 需求分析》 软件设 计规范》 《 和上一级 《 试报告 》 测
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１ 软 件 测 试 方 法 ． ３
１３１ 黑 盒 测 试 方 法 ＿ ．
数据治理系列5：浅谈数据质量管理
数据治理系列5：浅谈数据质量管理“数据质量管理是对数据从计划、获取、存储、共享、维护、应用、消亡生命周期的每个阶段里可能引发的数据质量问题，进行识别、度量、监控、预警等一系列管理活动，并通过改善和提高组织的管理水平使得数据质量获得进一步提高。
数据质量管理的终极目标是通过可靠的数据提升数据在使用中的价值，并最终为企业赢得经济效益。
”——以上内容摘自百度百科。
笔者观点：“数据质量管理不单纯是一个概念，也不单纯是一项技术、也不单纯是一个系统，更不单纯是一套管理流程，数据质量管理是一个集方法论、技术、业务和管理为一体的解决方案。
通过有效的数据质量控制手段，进行数据的管理和控制，消除数据质量问题进而提升企业数据变现的能力。
在数据治理过程中，一切业务、技术和管理活动都围绕这个目标和开展”。
一、数据质量问题盘点接下来我们盘点下企业一般都会遇到哪些数据质量问题：•数据真实性：数据必须真实准确的反映客观的实体存在或真实的业务，真实可靠的原始统计数据是企业统计工作的灵魂，是一切管理工作的基础，是经营者进行正确经营决策必不可少的第一手资料。
•数据准确性：准确性也叫可靠性，是用于分析和识别哪些是不准确的或无效的数据，不可靠的数据可能会导致严重的问题，会造成有缺陷的方法和糟糕的决策。
•数据唯一性：用于识别和度量重复数据、冗余数据。
重复数据是导致业务无法协同、流程无法追溯的重要因素，也是数据治理需要解决的最基本的数据问题。
•数据完整性：数据完整性问题包括：模型设计不完整，例如：唯一性约束不完整、参照不完整；数据条目不完整，例如：数据记录丢失或不可用；数据属性不完整，例如：数据属性空值。
不完整的数据所能借鉴的价值就会大大降低，也是数据质量问题最为基础和常见的一类问题。
•数据一致性：多源数据的数据模型不一致，例如：命名不一致、数据结构不一致、约束规则不一致。
数据实体不一致，例如：数据编码不一致、命名及含义不一致、分类层次不一致、生命周期不一致……。
浅谈人工智能背景下的设计
浅谈人工智能背景下的设计一、人工智能的背景随着科技的不断进步和人类对数据的深入研究，人工智能已经成为了当今世界的一个热门话题。
人工智能技术已经应用于各个领域，如医疗、金融、制造业等。
人工智能不仅可以通过学习和分析大量的数据来预测未来趋势，还可以模拟人类的思维和决策过程。
这些技术的发展对于设计行业来说也是一个巨大的挑战和机遇。
二、人工智能对设计的影响1. 自动化设计人工智能技术的应用使得设计领域的许多工作可以自动化。
传统上需要设计师花费大量时间和精力来完成的一些任务，如草图绘制、平面设计等，现在可以通过人工智能来完成。
这一方面减轻了设计师的工作负担，另一方面也提高了设计的效率和质量。
2. 数据驱动设计人工智能可以帮助设计师分析大量的用户数据，从而更好地了解用户需求和行为模式。
这样的数据驱动设计可以帮助设计师更准确地把握用户的需求，并且通过分析数据来优化设计方案。
这种以数据为基础的设计方法可以更好地满足用户的需求，提高设计的成功率。
1. 增强技术的理解能力在人工智能背景下，设计师需要增强对技术的理解能力，以更好地发挥人工智能在设计中的作用。
设计师需要了解人工智能技术的基本原理、应用场景和特点，在此基础上可以更好地利用人工智能工具来完成设计工作。
2. 保持创意和创新尽管人工智能技术已经在设计领域发挥了重要作用，但创意和创新仍然是设计师必须保持的核心能力。
设计师需要不断开拓思维，利用人工智能技术来实现更加创新和颠覆性的设计方案。
只有不断地保持创意和创新，设计师才能在人工智能背景下保持竞争力。
3. 加强与技术团队的合作设计师需要加强与技术团队的合作，共同探索人工智能技术在设计中的应用。
设计师和技术团队可以共同分析和理解用户数据，从而更好地把握用户需求，通过技术手段来实现更好的设计方案。
4. 重视用户体验在人工智能背景下，设计师需要更加重视用户体验。
设计师可以利用人工智能技术来更加深入地了解用户需求、优化设计方案，从而更好地满足用户的需求。
浅谈工业设计发展现状及未来发展趋势
浅谈工业设计发展现状及未来发展趋势工业设计是指将科学技术与艺术美学相结合，以满足人们对产品功能和美感的需求，提高产品的使用价值和竞争力的一种设计活动。
随着科技的不断进步和人们对产品体验的要求不断提高，工业设计在现代社会中扮演着越来越重要的角色。
本文将就工业设计的发展现状以及未来发展趋势进行浅谈。
一、工业设计的发展现状1. 工业设计在产品设计中的重要性工业设计在产品设计中起着关键的作用。
它不仅关注产品的功能性和实用性，还注重产品的外观设计和用户体验。
通过工业设计，可以使产品更加符合人体工程学原理，提高产品的易用性和舒适性，从而增强用户对产品的满意度。
2. 工业设计在企业竞争中的地位随着市场竞争的加剧，企业越来越意识到工业设计的重要性。
优秀的工业设计可以使产品在同类产品中脱颖而出，提高产品的品牌价值和市场份额。
因此，越来越多的企业开始注重工业设计，将其作为提升竞争力的重要手段。
3. 工业设计的发展趋势随着科技的不断进步，工业设计也在不断发展。
以下是工业设计的发展趋势：（1）智能化设计：随着人工智能、物联网等技术的发展，智能化设计成为了工业设计的重要方向。
通过将智能技术应用于产品设计中，可以使产品更加智能化、便捷化，提升用户体验。
（2）可持续发展：随着环境问题的日益严重，可持续发展成为了全球关注的焦点。
工业设计也在朝着可持续发展的方向发展，注重减少资源消耗、降低环境污染，推动绿色生产和消费。
（3）个性化设计：人们对个性化产品的需求越来越高，工业设计也在朝着个性化设计的方向发展。
通过灵活的设计手法和定制化生产，可以满足不同用户的个性化需求。
（4）跨界合作：工业设计与其他领域的跨界合作也越来越多。
例如，工业设计与人机交互、材料科学等领域的合作，可以推动创新设计的产生，提高产品的竞争力。
二、工业设计的未来发展趋势1. 人机交互技术的应用未来，随着人机交互技术的进一步发展，工业设计将更加注重人机交互的设计。
例如，虚拟现实、增强现实等技术的应用，可以为用户提供更加沉浸式的产品体验。
浅谈信息技术之“任务驱动”
浅谈信息技术之“任务驱动”浅谈信息技术之“任务驱动”一、引言信息技术的发展对人类社会产生了深远的影响，其中任务驱动成为了信息技术领域的一种重要方法和理论。
本文将对任务驱动的概念、原理、应用以及未来发展进行浅谈。
二、任务驱动概述任务驱动是一种通过明确的任务目标来指导和推动系统行为和功能设计的方法。
它将系统的需求与任务目标相结合，通过任务分解和组织，以及任务间的依赖关系来实现系统的整体功能。
⑴任务驱动的原理任务驱动的原理在于将系统的功能、任务目标和需求相互关联起来，通过任务间的依赖关系来达成整体的系统功能。
它注重任务的优先级和顺序，以及任务之间的协作和交互。
⑵任务驱动的特点任务驱动具有以下特点：灵活性高，系统功能能够根据任务目标进行调整。
可扩展性强，系统功能能够随着任务的增删变化而变化。
可用性好，用户可以通过任务来实现对系统的操作和控制。
三、任务驱动的应用领域任务驱动方法广泛应用于各个信息技术领域，例如、机器学习、自动化控制等。
⑴中的任务驱动领域中，任务驱动的思想被应用于机器学习和智能决策系统中。
通过明确的任务目标，机器能够学习和优化模型，以实现更好的任务完成效果。
⑵自动化控制中的任务驱动在自动化控制领域，任务驱动的方法被广泛应用于生产线的控制和优化中。
通过明确的任务目标，系统能够自动调整参数和策略，以实现更高效的生产。
四、任务驱动的未来发展任务驱动方法是信息技术领域的一种重要思维方式和方法论。
随着信息技术的不断发展和创新，任务驱动的方法也会不断演进和完善，为各个领域的应用提供更强大的支持。
⑴任务驱动与人类交互的未来随着人机交互技术的不断改进，任务驱动方法在人机交互中的应用也将得到进一步的拓展。
人们将能够通过明确的任务目标与机器进行更自然、高效的交互。
⑵任务驱动与自主系统的未来随着自主系统的发展和应用，任务驱动的思想将被广泛运用于自主系统的设计和控制中。
自主系统能够通过明确的任务目标来做出决策和行动，以实现更好的任务完成效果。
浅谈计算机软件测试技术与深度开发模式
致力于打造高品质文档浅谈计算机软件测试技术与深度开发模式一、关于计算机软件测试环节的分析软件测试过程中，为了满足实际工作的需要，展开相关测试模式的协调是非常重要的，比如自动化测试模式、人工测试模式及其静态测试模式等，通过对上述几种模式的应用，确保计算机软件测试体系的健全，实现其内部各个应用环节的协调。
该文就白盒测试及其黑盒测试的相关环节展开分析，以满足当下工作的需要。
黑盒测试。
黑盒测试也被我们称之为功能测试，其主要是利用测试来对每一功能是否能够被正常使用进行检测。
在测试的过程中，我们将测试当做一个不可以打开的黑盒，完全不考虑其内部的特性及内部结构，只是在程序的接口测试。
在日常黑盒测试模式中，我们要根据用户需要，展开相关环节测试，确保其输入关系、输出关系、用户需求等满足，确保其整体测试体系健全。
但是在现实生活中，受到其外部特性的影响，在黑盒测试模式中，其普遍存在一些漏洞，较常见的黑盒测试问题主要有界面错误、功能的遗漏及其数据库出错问题等，更容易出现黑盒测试过程中的性能错误、初始化错误等。
在黑盒测试模式中，我们需要进行穷举法的利用，实现对各个输入法的有效测试，实现其程序测试过程中的各个错误问题的避免。
因此，我们不仅要对合法输入进行测试，还要对不合法输入进行测试。
完全测试是不可能实现的，实际的工作中我们多使用针对性测试，这主要是通过测试案例的制订来指导测试的实施，进而确保有组织、按步骤、有计划的进行软件测试。
在黑盒测试中，我们要做到能够加以量化，只有这样才能对软件质量进行保障，上文中提到的测试用例就是软件测试行为量化的一个方法。
在白盒测试模式中，我们需要明确好其结构测试问题及其逻辑驱动测试问题，这是非常重要的一个应用问题。
通过对程序内部结构的测试模式的应用，可以满足当下的程序检测的需要，实现其综合应用效益的提升。
在程序检测过程中，通过对每一个通路工作细节的剖析，以满足当下的通路工作的需要。
该模式需要进行被测程序的应用，利用其内部结构做好相关环节的准备工作。
浅谈自动化测试的发展趋势
浅谈自动化测试的发展趋势自动化测试是软件开辟过程中的重要环节，它通过使用自动化工具和脚本来执行测试任务，以提高测试效率和准确性。
随着软件开辟的不断发展，自动化测试也在不断演进和改进。
本文将从以下几个方面来浅谈自动化测试的发展趋势。
一、测试工具的发展趋势1. 开源工具的普及：开源测试工具的使用越来越广泛，如Selenium、Appium 等。
开源工具具有成本低、灵便性高等优势，能够满足不同项目的测试需求。
2. AI和机器学习的应用：随着人工智能和机器学习的发展，自动化测试也开始应用这些技术。
通过分析测试数据和历史记录，AI可以自动识别潜在的问题，并提供更准确的测试结果。
3. 容器化和云测试：容器化技术的兴起使得测试环境的搭建更加简单和灵便。
同时，云测试也成为了一种趋势，可以提供更高的可扩展性和灵便性。
二、测试策略的变化1. 敏捷和DevOps的兴起：敏捷开辟和DevOps模式的普及，要求测试过程更加快速和高效。
因此，自动化测试在敏捷和DevOps环境下的应用越来越广泛。
2. 挪移端测试的重要性：随着挪移设备的普及，挪移应用的测试变得尤其重要。
自动化测试工具也相应地针对挪移应用进行了改进和优化。
3. 多平台和多浏览器兼容性测试：随着用户使用不同的操作系统和浏览器，软件的兼容性测试变得更加复杂。
自动化测试工具也需要支持多平台和多浏览器的测试。
三、测试流程的改进1. 持续集成和持续交付：持续集成和持续交付要求测试过程与开辟过程的密切结合。
自动化测试在持续集成和持续交付中发挥着重要作用，可以提供及时的反馈和可靠的测试结果。
2. 数据驱动的测试：数据驱动的测试可以提高测试的覆盖率和可靠性。
通过自动生成测试数据和测试用例，可以更好地发现潜在的问题。
3. 自动化测试与其他测试方法的结合：自动化测试不是万能的，有些测试任务仍然需要手动进行。
因此，自动化测试与其他测试方法的结合将成为一个趋势，以实现更全面的测试覆盖。
浅谈军用软件测试技术
浅谈军用软件测试技术作者：范淑霞聂万胜陶青竹来源：《科技创新导报》 2011年第25期范淑霞聂万胜陶青竹(装备指挥技术学院北京 101416)摘要:本文重点介绍了现阶段军用软件开发过程中基本的测试技术:软件测试常用分类、软件测试过程模型、软件测试常用工具;并结合我军软件测试现状提出相关改进意见。
关键词:军用软件软件测试中图分类号:TP311 文献标识码:A 文章编号:1674-098X(2011)09(a)-0023-01引言在现代科学技术迅猛发展的今天,武器装备系统尤其是其控制系统大量采用了各类微处理器及相应的控制软件,而且规模越来越大、结构越来越复杂。
软件及软件密集系统的广泛使用,大大提高了武器装备的性能,使其作战效能倍增,改变了作战模式,软件已成为现代武器系统的灵魂。
而军用软件又不同于普通的民用软件,其最显著的特点之一便是:如果出现故障或缺陷,轻则造成巨大经济损失,重则导致人员伤亡。
所以,军用软件在研发过程中必须根据标准实施,在交付使用之前必须经过严格的测试。
1 软件测试技术基本概念及常用的软件测试方法1.1 软件测试基本概念所谓软件测试,是通过对源程序及其实际执行所产生的结果进行检查分析,以找出程序中可能隐藏的错误的过程,即为了发现程序错误而执行程序的过程[1]。
它是软件开发过程中一个非常关键的环节,在软件的生存周期中占有重要的位置,通过测试可以确认软件产品是否达到了指标和可靠性要求,并了解软件的实际水平。
1.2 软件测试常见的分类1.2.1 黑盒测试与白盒测试[1]软件测试一般分为静态测试方法和动态测试方法,其中动态测试方法根据测试用例设计方法不同,分为黑盒测试和白盒测试两类。
软件的黑盒测试也称功能测试或数据驱动测试,是最常用的测试方法,主要用于软件系统测试和确认测试。
具体的测试方法有:等价类划分、正交试验设计法、因果图,边值分析、判定表驱动法、功能测试等,功能测试在进行通过测试时,实际上是确认系统能做什么,而不会去考验其能力如何。
浅谈数据驱动测试(DDT)在银行系统中的应用
浅谈数据驱动测试(DDT)在银行系统中的应用中国农业银行研发中心 刘跃光 刘建伟随着互联网和移动通信等信息技术的飞速发展，人们的生活和工作变得更加便捷和智慧。
信息技术使用过程中产生的大量数据也为大数据应用提供了发展空间，促进了数据挖掘、机器学习、人工智能和云计算等新技术的发展。
麦肯锡的报告就曾指出：数据已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。
人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。
科技正从IT时代进入DT（Data Technology）时代。
伴随金融科技的创新发展，银行系统也逐步累积了大量数据，成为银行自身的核心资产。
这些数据在客户群体划分、精准客户营销、业务风险管控和内部运营管理等业务领域得到了广泛应用。
而测试作为银行信息科技领域的一项专业工作，在这些数据应用方面实践却较少。
本文基于数据驱动测试（Data Driven Testing，DDT）的理念，结合自动化测试技术实现，阐述银行数据在测试过程中的应用和探索。
一、数据驱动测试数据驱动测试是以数据为核心要素，围绕数据特性开展各项测试活动，并辅之以自动化技术手段，通过大量数据与自动化脚本结合，提高测试效率和测试灵活性，扩大测试覆盖面。
节数据驱动测试的典型实现框架如图1所示。
图1 节数据驱动测试的典型实现框架二、银行数据在数据驱动测试中的应用由于行业特点，银行业的数据强度远高于其他行业。
据相关报告显示，每创收100万美元，银行会产生820GB的数据。
而传统印象中更加依靠数据流量的电信行业，该项数据仅为460GB。
因此，从某种意义上说，银行业是一种数据密集型产业，数据既是银行的生产资料又是银行的产品。
银行业务不断推陈出新、快速发展进而获得更大利润的过程，就是不断消费数据、加工数据和生产数据的过程。
在这个过程中，银行系统数据库中不仅保存了数以亿计的客户信息、产品合约等结构数据，还产生了业务发生的渠道、方式和时间等交易过程信息。
浅谈任务驱动法在中学物理教学中的运用
浅谈任务驱动法在中学物理教学中的运用
任务驱动法是一种以学生为主体，通过制定学习任务来激发学生学习兴趣和主动性，促进知识的习得和能力的提高的教学方法。
在中学物理教学中，任务驱动法可以有效地激发学生的学习兴趣，提高学习效果。
在中学物理教学中运用任务驱动法可以使学生更加积极主动地参与到学习当中。
传统的教学方法往往是教师以讲解为主，学生以被动接受为主。
而任务驱动法则是以学生为主体，通过制定任务让学生主动参与到课堂中，积极探索和解决问题。
在学习光学知识时，可以设置任务要求学生通过实验设计和数据分析来验证光的直线传播特性，从而引导学生思考和实践，激发学生的学习兴趣和学习动力。
任务驱动法有利于培养学生的问题解决能力和创造性思维。
通过设置任务，学生需要运用所学知识和技能来解决问题。
这既提高了学生运用知识解决实际问题的能力，又培养了学生的创新思维。
在学习力学时，可以设置任务要求学生设计一个能够用最简单材料制作的起重装置，然后通过实际制作和实验测试来验证设计的可行性，这样既锻炼了学生的实践能力，又培养了学生的创新意识和工程思维。
任务驱动法有助于培养学生的合作精神和团队意识。
在任务驱动的学习过程中，学生通常需要进行小组合作，共同解决问题。
这样不仅能够促进学生之间的相互交流和合作，还能培养学生的团队意识和合作精神。
在学习热学知识时，可以设置任务要求学生分小组进行温度测量，然后通过数据比较和讨论，总结温度测量的要点和技巧，从而培养学生的团队合作能力和探究精神。
浅析软件测试技术与测试管理
３ 软 件 测 试 技 术 的地 位
程 序 是 由人完成 的 ，并且软 件开 发 是个 很复 杂的过程 ，期间很容易产生错误 ，无论是 软件 从业 人员还是专家、学者都无法避免的产 生错 误 ，因此，软件 中存 在错误 和 Ｂ Ｕ Ｇ是正 常 的、无法 改变 的。所 以 ， 软 件测试的 目的是 通过 测试 技术尽 可能的发现软件在研 发和使用 中的漏洞 ，并且找 到解决 问题 的办法 ，以期提 高软件 的质量 。一个成功 的测试 用例 在于发现 了至今 尚未 发现 的缺陷。其实 ，。软件 编程的 过程也会 出现一些不 可避免 的错误，例如 ： 对 于用户需求 的错误分析和编程 出现的一 些语 法 错误 ，如果软件与 发票费用相 关更是 与测试 密 不可分 。软件不断地接近成熟和 完成 以及投入 使用阶段 ，软件测试工程师必须更加谨慎的检 测每一部分程序 ，一段程序的完成 ，测试工作 量 占有总工作量 ４ ０ ％ 以上 ，这就给 我们说 明 ： 测试 是软件 开发成 功的重要组成部分。
１下面介绍几种测试 的方法
１ ． １静态测试和动 态测试
（ １ ）静态 是指被 测试程序 不在机器 上运 行 ，而是采用人工检 测和计 算机辅助静态分析 的手段 对程序进行检 测，主 要方法包括人工测 试 和计 算机辅助静态分析 。静态分析 的查错和 分析功 能是其他方法所不能替 代的 ，静态分析 能 发现文档中 问题 。目前 ，静 态测试已被当做 种 自动 化的、主要的代码校验方法 。但静态 测试 不能检测程序的实 际执行情 况 ，无法得到 参考文献 ２ ． ２组 装 测 试 程序 的执 行结 果。 ［ １ ］陈会 霞 ，周 利 华 ．关 于软 件 测 试 的 浅议 （ ２ ）动态测 试是实 际运行被 测程序 ，输 ［ Ｊ ］ ．中国测试技 术 ， ２ ０ ０ ５ （ ０ ４ ） ． 在 模块 的基 础上 ，需 要将所 有 模块 的功 入相应 的测试 用例 ，判定执行结果 是否符合要 ［ ２ 】王 晓 华 ．软 件 测 试 技 术 应 用 研 究 ［ Ｊ ］ ．国 求 ，从而检验程序 的正确性 、可靠性和有效性 。 能全部 测试 完成后组装成为系统 ，组装测试 的 防科技工业 ， ２ ０ １ ２ （ ０ ３ ） ． 目的在 于，连接所有模块之后 ，模块之 间的接 般意 义上的测试主要是指动 态测试。动态测 ［ ３ 】钟 百成 ，张 言上 ．关于软件测试技 术的探 试是一种 经常运 用的测试方法 ，无论在单 元测 口、触 发器是否 能正常运行 ，并且计算显示的 讨 ［ Ｊ ］ ．数 字技 术 与应 用 ． ２ ０ １ ２ （ ０ ２ ） ． 数据是否正确 ， 模块之 间的功能是否互相冲突 ， 试、 集成测试 中， 还是在系统测试 、 验 收测试中 ， ［ ４ ］李 雪梅 ， 高媛 ， 杨 立 波 ．浅谈 软 件 测 试 都是一种有效 的测试方法。但动态测试不 能发 是否达 到预 期的 目的和结果显示 ，是否构成正 【 Ｊ 】 ． 太原 大学学报 ， ２ Ｏ １ ２ （ ０ １ ） ． 确的 、预期 的数据结 构。不同模 块之间的误差 现文档 问题 ，必 须等待程序代码完成后进行 ， 有多少 ，有多少可 以解决 ，有多少 不能解决 。 发现 问题相对迟得 多 ，一旦发现 问题 ，必须 重
课堂教学效果即时反馈系统的设计
课堂教学效果即时反馈系统的设计课堂教学效果的即时反馈系统设计随着信息技术的发展和教学方法的改进，课堂教学效果的提升成为教育领域关注的焦点之一。
为了更好地评估和改进教学效果，设计一套即时反馈系统是非常重要的。
本文将就课堂教学效果的即时反馈系统的设计进行浅谈，包括系统的功能、技术实现和应用前景等方面。
一、系统功能1. 学生反馈功能：学生可以通过系统进行实时的课堂反馈，包括对教学内容的理解程度、教学方法的评价以及自身对学习目标的达成情况等。
这可以帮助教师及时了解学生的学习状况，发现问题和改进教学方法。
2. 教师评估功能：教师可以通过系统查看学生的反馈信息，对学生的学习情况进行评估，了解教学效果，并根据学生的反馈进行相应的调整。
同时，教师也可以通过系统进行自我评价，查看学生对自身教学的评价，找出不足之处并进行改进。
3. 实时数据分析功能：系统可以对学生的反馈数据进行实时分析，从而帮助教师评估教学效果和学生学习状况。
系统可以提供多种数据分析指标，如学生反馈的平均分、学习差异的分析、知识点理解的难易程度等，以帮助教师全面了解学生的学习状况。
4. 个性化指导功能：通过分析学生的反馈数据，系统可以提供个性化的学习指导，根据学生的学习情况，对学生进行针对性的辅导，帮助学生更好地理解教学内容和达到学习目标。
二、技术实现1. 学生端：可以通过手机APP或者电脑网页等不同形式的终端，学生可以在课堂上实时进行反馈，通过按钮、手势或者文字等方式进行选择或填写相应的反馈信息。
2. 教师端：教师可以通过电脑的网页或者手机APP等终端查看学生的反馈信息，并进行相应的评估和调整。
同时，教师可以进行数据分析和个性化指导的管理，根据学生的反馈结果进行相应的操作。
3. 数据处理和分析：系统需要对学生的反馈数据进行处理和分析，可以采用机器学习、数据挖掘或者统计分析等方法，从而提供可视化的数据分析结果。
这样可以为教师提供直观、全面的教学效果和学生学习状况的分析。
浅谈人工智能带来的适航挑战——EASA,AI,Roadmap,2.0,发布
1. 中国商飞上海飞机设计研究院适航工程中心，上海2012102. 中规(北京)认证有限公司，苏州215300摘要：为了应对数据驱动的学习方法的挑战，EASA开发了一个人工智能可信度框架，该框架围绕四个主要组成部分，即人工智能可信度分析、学习保证、人工智能可解释性和人工智能安全风险缓解。
本文围绕着人工智能在航空领域应用的进展，重点介绍了被认为是AI技术导入民航业监管和适航认证核心概念的AI可信度和学习保证，对EASA人工智能路线图的演变进行了多个维度的分析，并对OEM需要关注的问题进行了概括总结，对人工智能技术带来的适航挑战进行了分析。
关键词：人工智能；EASA AI路线图；AI可信度；学习保证1人工智能(AI，Artificial Intelligence)正在引领第四次工业革命，包括航空业在内的众多工业领域，都期望于其助力带来变革机遇。
欧盟航空安全局(EASA)依托MLEAP(Machine LEarning applications APproval)项目分阶段三步走的计划和成果提供AI在适航领域的借鉴，于2023年5月发布AI路线图2.0版本——航空领域以人为中心的人工智能路径(Human-centric approach to AI in aviation)，主要针对最新的GPT类AI技术进展做了全面更新。
1EASA AI路径2018年10月，EASA成立了一个人工智能内部工作组，旨在开发一个人工智能路线图，以识别EASA受人工智能的影响领域：（1）在航空领域中引入人工智能所带来的机遇和挑战；（2）对EASA在组织、流程和法规方面的影响；（3）为应对上述挑战而应采取的行动。
2020年2月，EASA发布AI路线图（Artificial Intelligence Roadmap）1.0版本[1]——以人为本的航空业人工智能方法（A human-centric approach to AI in aviation），提出了适航领域“人工智能可信度(AI Trustworthiness)”的概念；2023年5月，EASA发布AI路线图2.0版本[2]——航空领域以人为中心的人工智能路径（Human-centricapproach to AI in aviation），主要针对最新的GPT类AI技术进展做了全面更新，确定了适用于适航审定的学习保证(Learning Assurance)[3]框架。
浅谈光网络传输设备的自动化测试
浅谈光网络传输设备的自动化测试蔡伦【摘要】随着通讯产业的飞速发展,企业对光网络传输设备产品的开发投入越来越多,设备生产商为了更好的适应这种发展和用户的需求,逐步增加了设备的容量,为了光网络传输设备质量满足相关需求,应该选用自动化测试,使人工测试的各种问题得到妥善的解决.本文阐述了光网络传输设备的自动化测试及其问题和改进,以供参考.【期刊名称】《数字技术与应用》【年(卷),期】2017(000)008【总页数】2页(P26,28)【关键词】光网络;传输设备;自动化测试【作者】蔡伦【作者单位】武汉贝斯特通信集团股份有限公司,湖北武汉430023【正文语种】中文【中图分类】TN929白盒测试也被称为逻辑驱动或结构测试,指的是在已知产品内部工作过程的基础上,对其内部工作是否按照相关规定进行检测,并根据内部结构测试程序,对程序内根据预定需求工作是否正确的通路进行检验,对其功能并没有过多的关注;黑盒测试也被称为数据驱动或功能测试,指的是在已知产品功能的基础上,对其功能使用是否正常进行测试,测试的过程中把程序看做打不开的黑盒子,对程序内部结构和特性不进行考虑,测试者只检测程序功能有无根据相关规定使用正常,并且程序对输入数据的接受是否合理并能输出正确的信心,使文件或数据库等外部信息的完整性得以保持。
光网络传输设备测试和黑盒测试相接近,因此可以对软件测试的理论框架进行一定的借鉴(如图1所示)。
由图得出,两种测试出来问题的方式具有一致性,所以光网络传输设备测试阶段的对应关系可进一步定义如图2所示。
其中依靠分析其需求的定义和硬件的设计对产品缺陷进行判断,依靠传统的测试验证开发软件代码和系统集成。
对于测试本身的评定,测试的方案不同,其流程和结果也应该有其对应的质量管理评估,但是目前仍然只有通用的方案,缺乏统一的评估标准。
因为光网络传输设备研发测试有非常大的工作量,所以许多光网络传输设备的研发公司已经着手自动测试系统的研发。
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浅谈数据驱动测试设计方法
摘要：软件测试的核心是测试用例的编写，所以测试用例的编写对于软件测试的过程来说是十分重要的，也是每个测试人员必须掌握的技能。
本文主要介绍了数据驱动测试的测试方法。
尤其重点介绍了数据驱动测试中的逻辑覆盖。
并结合实例给出具体说明。
关键词：测试用例;数据驱动测试;逻辑覆盖
软件测试是软件开发过程中必不可少的部分。
从根本上说，测试过程的质量决定了软件测试的质量和有效性。
软件测试作为软件生存周期的一个重要组成部分，受到重视程度越来越高。
软件测试的本质是针对要测试的内容确定一组测试用例。
测试用例是测试工作的指导，是软件测试的必须遵守的准则。
更是软件测试质量稳定的根本保障。
所以对于软件测试的过程来讲，测试用例的设计是其中最关键的环节。
软件测试分功能性测试和结构性测试。
功能性测试又称黑盒测试，结构性测试又称白盒测试。
下面仅详细介绍功能性测试用例的设计方法。
一、数据驱动测试用例设计
功能性测试又称黑盒测试Black-box Testing或数据驱动测试，是把测试对象看作一个黑盒子。
利用黑盒测试法进行动态测试时，需要测试软件产品的功能，不需测试软件产品的内部结构和处理过程。
黑盒测试注重于测试软件的功能性需求，也即黑盒测试使软件工程师派生出执行程序有功能需求的输入条件。
黑盒测试试图发现以下类型的错误：
1、功能错误或遗漏;
2、界面错误;
3、数据结构或外部数据库访问错误;
4、性能错误;
5、初始化和终止错误。
二、数据驱动测试的测试用例设计方法
数据驱动测试的测试用例设计方法一般有等价类划分方法，边界值分析方法，错误推测方法，因果图方法，判定表驱动分析方法，正交实验设计方法，功能图分析方法几种。
下面详细介绍几种比较重要的黑盒测试方法。
1、等价类划分。
是把所有可能的输入数据，即程序的输入域划分成若干部分子集，然后从每一个子集中选取少数具有代表性的数据作为测试用例。
该方法是一种重要的，常用的黑盒测试用例设计方法。
1划分等价类：等价类是指某个输入域的子集合。
在该子集合中，各个输入数据对于揭露程序中的错误都是等效的。
并合理地假定：测试某等价类的代表值就等于对这一类其它值的测试。
因此，可以把全部输入数据合理划分为若干等价类，在每一个等价类中取一个数据作为测试的输入条件，就可以用少量代表性的测试数据。
取得较好的测试结果。
等价类划分可有两种不同的情况：有效等价类和无效等价类。
2有效等价类：是指对于程序的规格说明来说是合理的，有意义的输入数据构成的集合。
利用有效等价类可检验程序是否实现了规格说明中所规定的功能和性能。
3无效等价类：与有效等价类的定义恰巧相反。
设计测试用例时，要同时考虑这两种等价类。
因为，软件不仅要能接收合理的数据，也要能经受意外的考验。
这样的测试才能确保软件具有更高的可靠性。
2、边界值分析法。
边界值分析方法是对等价类划分方法的补充。
长期的测试工作经验告诉我们，大量的错误是发生在输入或输出范围的边界上，而不是发生在输入输出范围的内部。
因此针对各种边界情况设计测试用例，可以查出更多的错误。
使用边界值分析方法设计测试用例，首先应确定边界情况。
通常输入和输出等价类的边界，就是应着重测试的边界情况。
应当选取正好等于，刚刚大于或刚刚小于边界的值作为测试数据，而不是选取等价类中的典型值或任意值作为测试数据。
基于边界值分析方法选择测试用例的原则：
1如果输入条件规定了值的范围，则应取刚达到这个范围的边界的值，以及刚刚超越这个范围边界的值作为测试输入数据。
2如果输入条件规定了值的个数，则用最大个数，最小个数，比最小个数少一，比最大个数多一的数作为测试数据。
3根据规格说明的每个输出条件，使用前面的原则1。
4根据规格说明的每个输出条件，应用前面的原则2。
5如果程序的规格说明给出的输入域或输出域是有序集合，则应选取集合的第一个元素和最后一个元素作为测试用例。
6如果程序中使用了一个内部数据结构，则应当选择这个内部数据结构的边界上的值作为测试用例。
7分析规格说明，找出其它可能的边界条件
3、错误推测法。
错误推测法：基于经验和直觉推测程序中所有可能存在的各种错误，从而有针对性
的设计测试用例的方法。
错误推测方法的基本思想：列举出程序中所有可能有的错误和容易发生错误的特殊
情况，根据他们选择测试用例。
例如，在单元测试时曾列出的许多在模块中常见的错误。
以前产品测试中曾经发现的错误等，这些就是经验的总结。
还有，输入数据和输出数据
为0的情况。
输入表格为空格或输入表格只有一行。
这些都是容易发生错误的情况。
可
选择这些情况下的例子作为测试用例。
综上所述，测试用例的编写对于计算机测试人员来说是一项必须掌握的能力。
但有效
的设计和熟练的编写却是一个十分复杂的技术，它需要测试人员对整个软件不管从业务还
是从功能上都有一个明晰的把握。
需要测试人员在实践中不断总结经验，然后结合测试理论，这样才能设计出更加有效的测试用例。
[参考文献]
[1]周文莱，马珊国，最新实用软件测试过程[M]，北京，机械工业出版社，2021第一版
[2]温凤飞，杨大伟，实用软件工程设计[M]，北京：长城出版社，2021第一版
[3]孙燕燕，软件使用中应注意的三个问题[J]，计算机光盘软件与应用，2021，11
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