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公开(公告)号：CN115564043B
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202211269688.4
申请日：2022-10-18
Applicant: 上海计算机软件技术开发中心
IPC: G06N3/082 , G06N3/0464 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种图像分类模型剪枝方法、装置、电子设备及存储介质，涉及人工智能领域，该方法包括获取训练T个周期后的待剪枝的图像分类模型的参数序列；参数序列包括T个网络参数集合；网络参数集合由训练一个周期后的待剪枝的图像分类模型的网络参数组成；利用累计变化算子对参数序列中的网络参数变化进行统计，得到T个周期内网络参数的累计变化数组；根据累计变化数组和参数序列对图像分类模型进行参数剪枝或参数冻结，得到稀疏神经网络模型；将稀疏神经网络模型部署至图像分类便携式智能终端。本发明能够提高图像分类模型训练性能和训练效率。
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公开(公告)号：CN119046424A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411104009.7
申请日：2024-08-13
Applicant: 上海计算机软件技术开发中心
IPC: G06F16/332 , G06N3/008 , G06F18/214 , G06F18/2415
Abstract: 本申请公开了一种大语言模型测试数据集生成方法、系统、设备及介质，涉及自然语言处理领域，该方法包括：多个对话智能体基于提示语生成对话链：每个对话智能体根据提示语生成回答，并对其他对话智能体生成的回答进行质疑和评分，根据其他智能体给出的质疑和评分重新生成回答，最终将评分最高的回答作为最优回答；关键词提取智能体和关键词判断智能体基于提示语及最优回答生成判断链：关键词提取智能体从最优回答中提取关键词集合，关键词判断智能体对关键词集合进行质疑，关键词提取智能体根据质疑重新提取关键词集合，最终得到最优关键词集合；将提示语、最优回答及最优关键词集合存入数据库。本申请提高了大语言模型测试数据集的生成效率。
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公开(公告)号：CN105320589B
公开(公告)日：2017-12-22
申请号：CN201410331910.8
申请日：2014-07-14
Applicant: 上海计算机软件技术开发中心 , 上海市信息网络有限公司
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明公开了一种云测试环境中测试脚本自动解析系统，包括：测试脚本输入模块；测试脚本自适应配置模块；测试脚本依赖关系分析模块；测试脚本参数生成模块；测试脚本分发模块；云测试环境模块。本发明能够根据云测试环境的实际情况以及用户自定义的需求灵活配置测试脚本，使测试脚本具有自适应能力。同时对于有参数的测试脚本，根据用户需求自动生成多组数据值作为测试输入，实现参数化测试，并能根据用户指定的依赖关系，将测试脚本分配到云测试环境中并行执行。用户无需为每一个测试环境重新录制或者编写测试脚本，也无需为每个测试输入数据重复编写测试脚本，没有依赖关系的测试脚本也可并行执行，加快了测试脚本的执行速度，提高了测试效率，减轻了用户编写测试脚本的复杂度。本发明还公开了一种云测试环境中测试脚本自动解析的实现方法。
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公开(公告)号：CN103425472B
公开(公告)日：2016-08-24
申请号：CN201210162008.9
申请日：2012-05-23
Applicant: 上海计算机软件技术开发中心
Abstract: 本发明公开了一种基于云计算的软件测试环境动态生成系统，包括：请求与反馈模块；全局控制模块；测试环境动态调度模块；测试环境模板库；测试环境资源监控模块；云端软件测试环境模块。本发明通过云计算中的虚拟化技术，实现测试环境的动态生成、快速生成及可复用，使用户可以按需远程搭建测试环境，不必购买数量庞大的计算机以及在搭建软件测试环境上投入过多精力，从而达到了降低测试成本、提高测试效率的目的。本发明还公开了一种基于云计算的软件测试环境动态生成系统的实现方法。
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公开(公告)号：CN105320589A
公开(公告)日：2016-02-10
申请号：CN201410331910.8
申请日：2014-07-14
Applicant: 上海计算机软件技术开发中心 , 上海市信息网络有限公司
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明公开了一种云测试环境中测试脚本自动解析系统，包括：测试脚本输入模块；测试脚本自适应配置模块；测试脚本依赖关系分析模块；测试脚本参数生成模块；测试脚本分发模块；云测试环境模块。本发明能够根据云测试环境的实际情况以及用户自定义的需求灵活配置测试脚本，使测试脚本具有自适应能力。同时对于有参数的测试脚本，根据用户需求自动生成多组数据值作为测试输入，实现参数化测试，并能根据用户指定的依赖关系，将测试脚本分配到云测试环境中并行执行。用户无需为每一个测试环境重新录制或者编写测试脚本，也无需为每个测试输入数据重复编写测试脚本，没有依赖关系的测试脚本也可并行执行，加快了测试脚本的执行速度，提高了测试效率，减轻了用户编写测试脚本的复杂度。本发明还公开了一种云测试环境中测试脚本自动解析的实现方法。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113032243A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202110116469.1
申请日：2021-01-28
Applicant: 上海计算机软件技术开发中心
Abstract: 本发明涉及一种移动应用程序GUI智能测试方法及系统，该方法包括：根据打图形元素标签的GUI截图训练目标检测模型；根据同时打图形元素标签和交互标签的GUI交互事件序列训练深度强化学习模型；获取移动应用程序当前状态的GUI截图；根据训练完成的目标检测模型，获得打图形元素标签的当前状态的GUI截图；检测图形元素标签中是否存在GUI缺陷；根据训练完成的深度强化学习模型，获得打图形元素标签和交互标签的当前状态的GUI截图；根据打图形元素标签和交互标签的当前状态的GUI截图，施加操作动作到被操作的图形元素，更新移动应用程序的状态；根据深度强化学习模型中奖励函数判断是否停止测试。本发明提高了移动应用程序GUI自动化测试的自动化水平及效率。
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公开(公告)号：CN111782536A
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN202010649204.3
申请日：2020-07-08
Applicant: 上海计算机软件技术开发中心
Abstract: 本发明涉及一种基于区块链技术的众测逻辑测试链系统及方法，包括：请求与反馈模块、逻辑测试链控制模块、测试群组管理模块、评价群组选举模块、众测任务包控制模块、测试需求及奖励管理模块、测试通过准则管理模块、区块链基础设施、众测流程控制模块及众测报告及奖励管理模块，采用区块链技术，实现了数据隔离、动态创建及复用、测试群组自动组建及评价群组公平选举的逻辑测试链；基于区块链去中心化的特性和不可篡改性，使不同的测试人员自由选择加入众测任务，在逻辑测试链中提交测试结果并验证有效性，解决了众测人员地理分散性问题，提高了众测任务逻辑整体性、众测报告整合的效率及一致性，保证了众测任务测试结果公平性。
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公开(公告)号：CN108846066B
公开(公告)日：2020-01-24
申请号：CN201810576090.7
申请日：2018-06-06
Applicant: 上海计算机软件技术开发中心
IPC: G06F16/903 , G06F16/9038 , G06F16/2457
Abstract: 本发明公开一种可视化的数据分析方法及系统。该分析方法包括：获取待分析数据；获取用户定义的数据格式和查询条件；根据分析数据、用户定义的数据格式和查询条件，生成可视化结果；获取用户定义的第二查询条件和可视化参数；根据可视化结果、用户定义的第二查询条件和可视化参数，生成第二可视化结果；根据历史查询条件采用推荐算法生成推荐查询条件，供用户选择；根据用户选择的推荐查询条件，生成最终可视化结果。采用本发明的分析方法或系统，可以在原有用户查询的基础上生成新的可能感兴趣的查询，引导用户快速了解数据中隐含的知识；分析结果以可视化的方式呈现给用户，更加直观、清晰、易理解，且能够以多种图形显示结果。
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公开(公告)号：CN117827660A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202410000593.5
申请日：2024-01-02
Applicant: 上海计算机软件技术开发中心
IPC: G06F11/36 , G06F40/30 , G06F40/242 , G06F40/289
Abstract: 本发明公开了一种自然语言处理测试用例生成方法、系统、设备及介质，涉及自然语言处理测评领域，该方法包括：根据用户需求和应用场景确定词典；根据词典、用户的测试类型和测试项目，确定掩膜语言模板；掩膜语言模板中的掩膜为词典中的键或掩码符号；基于词典和预训练语言模型对掩膜语言模板中的掩膜进行预测，生成初步的测试用例；预训练语言模型采用训练集对深度学习模型进行训练得到；训练集包括：随机挖去若干词的中文文本和对应的完整中文文本；采用自然语言处理算法对初步的测试用例进行扩充，将扩充后的测试用例中语言通顺的测试用例确定为最终的测试用例。本发明能自动生成中文自然语言处理测试用例，适用于中文语境下的场景的测试。
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公开(公告)号：CN115564043A
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202211269688.4
申请日：2022-10-18
Applicant: 上海计算机软件技术开发中心
IPC: G06N3/08 , G06N3/04 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种图像分类模型剪枝方法、装置、电子设备及存储介质，涉及人工智能领域，该方法包括获取训练T个周期后的待剪枝的图像分类模型的参数序列；参数序列包括T个网络参数集合；网络参数集合由训练一个周期后的待剪枝的图像分类模型的网络参数组成；利用累计变化算子对参数序列中的网络参数变化进行统计，得到T个周期内网络参数的累计变化数组；根据累计变化数组和参数序列对图像分类模型进行参数剪枝或参数冻结，得到稀疏神经网络模型；将稀疏神经网络模型部署至图像分类便携式智能终端。本发明能够提高图像分类模型训练性能和训练效率。
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