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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：CN115687115B
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202211344156.2
申请日：2022-10-31
Applicant: 上海计算机软件技术开发中心
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明涉及一种移动应用程序自动化测试方法及系统。该方法包括：获取待测移动应用程序的业务交互流程图，并利用不同格式表示每个页面中表单的页面表单属性；业务交互流程图中输入输出属性约束信息包括输入流流向的方向以及对所述输入属性进行的逻辑处理；通过行为克隆利用监督学习算法从所述状态‑动作对中学习不同状态下采用不同的动作分布；基于深度强化学习算法结合应用的业务逻辑流，更有效的理解业务需求，快速触及到复杂的核心业务场景中，检测页面本身的异常，从而获取整个测试过程中的异常日志文件以及代码覆盖率，评估待测移动应用程序的性能。本发明能够提高测试大型应用程序时的测试效率。
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公开(公告)号：CN117253094B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202311411509.0
申请日：2023-10-30
Applicant: 上海计算机软件技术开发中心
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0475 , G06N3/084 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开一种图像分类系统对抗性样本生成方法、系统及电子设备，涉及黑盒对抗攻击技术领域，所述方法包括：根据预设下游任务，获取i种类别的图像；每种类别均包括j张图像；将各类别的图像分别求均值，得到对应类别的均值图像；基于各类别的均值图像确定对应类别的类别敏感补丁区域；获取目标图像；基于目标图像、微调后的替代图像分类模型和攻击区域修正网络，确定实例敏感补丁区域；基于类别敏感补丁区域和实例敏感补丁区域确定待填充补丁区域；基于目标图像和微调后的替代图像分类模型，确定补丁纹理；基于待填充补丁区域、补丁纹理和目标图像，得到对抗性样本。本发明提高了图像分类系统对抗性样本的迁移性。
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公开(公告)号：CN117453563A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311524483.0
申请日：2023-11-15
Applicant: 上海计算机软件技术开发中心
IPC: G06F11/36 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开一种应用程序GUI测试方法、系统、电子设备及存储介质，涉及移动应用测试技术领域，该方法包括：判断当前GUI图像是否存在缺陷；存在则将缺陷种类存入当前轨迹记忆中开启下一轨迹记忆，判断是否达到测试停止条件；不存在则判断当前轨迹记忆是否截止；截止则开启下一轨迹记忆，判断是否达到测试停止条件；若不截止或未达到测试停止条件，则从记忆仓库中搜索重要记忆；将重要记忆、图像信息记忆、目标设定和探索倾向输入多模态大模型得到当前探索倾向和当前操作，并分别添加到记忆仓库和当前轨迹记忆中，将当前操作施加到当前GUI上；更新当前GUI图像为下一GUI图像并进行测试。本发明提高了应用程序GUI测试的效率。
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公开(公告)号：CN115687115A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211344156.2
申请日：2022-10-31
Applicant: 上海计算机软件技术开发中心
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明涉及一种移动应用程序自动化测试方法及系统。该方法包括：获取待测移动应用程序的业务交互流程图，并利用不同格式表示每个页面中表单的页面表单属性；业务交互流程图中输入输出属性约束信息包括输入流流向的方向以及对所述输入属性进行的逻辑处理；通过行为克隆利用监督学习算法从所述状态‑动作对中学习不同状态下采用不同的动作分布；基于深度强化学习算法结合应用的业务逻辑流，更有效的理解业务需求，快速触及到复杂的核心业务场景中，检测页面本身的异常，从而获取整个测试过程中的异常日志文件以及代码覆盖率，评估待测移动应用程序的性能。本发明能够提高测试大型应用程序时的测试效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111782536B
公开(公告)日：2022-03-11
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：CN113032243B
公开(公告)日：2021-12-17
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：CN111782537B
公开(公告)日：2021-12-17
申请号：CN202010649265.X
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流程管理系统及方法，包括：请求与反馈模块、评价群组模拟执行及签名模块、数据同步模块、区块链基础设施、测试群组签名验证及记录模块及共识排序模块。本发明通过采用区块链中的技术，实现了一个可信的众测流程管理平台，众测流程管理被分为三个简单的部分，使得系统可以更流畅的运行；测试结果的有效性由所有系统中的参与用户决定，保证了众测测试结果及奖励获取的公平性；基于区块链技术中的私人数据特性，测试人员的隐私数字资产存储于本地而不用提交给中心数据库，既减轻了中心数据库的存储压力，隐私数据也得以更安全地保护。
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公开(公告)号：CN112331353A
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN202011244759.6
申请日：2020-11-10
Applicant: 上海计算机软件技术开发中心
IPC: G16H50/70
Abstract: 本发明涉及一种基于区块链的医疗人工智能模型训练系统，包括：模型分发模块、参数收集模块、模型训练模块、模型同步模块、区块链基础设施、医疗人工智能模型库、用户信息库、模型更新过程库以及模型发布模块。本发明中的上述系统能够打通各医疗机构的数据孤岛，并降低各医疗机构私有数据泄露的风险。系统中只传递模型及参数，因此可在私有数据保护的情况下，让人工智能模型在更多的数据样本下学习，提高模型准确率与泛化能力。此外，在系统中模型训练更新过程可追溯，从而实现模型的安全、可信与可控。
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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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