論文の概要: Energy Systems Test Case Discovery Enabled by Test Case Profile and Repository

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.06451v1
• Date: Tue, 10 Oct 2023 09:23:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-23 03:44:02.806645
• Title: Energy Systems Test Case Discovery Enabled by Test Case Profile and Repository
• Title（参考訳）: テストケースプロファイルとリポジトリでエネルギシステムテストケース発見を可能にする
• Authors: Petra Raussi, Jirapa Kamsamrong, Alexandros Paspatis, Kai Heussen, Tesfaye Amare Zerihun, Edmund Widl, Filip Pr\"ostl Andr\'en, Jawad H Kazmi, Thomas I. Strasser, Felipe Castro, Luigi Pellegrino
• Abstract要約: この研究は、テストケース発見とそれらの構造的生成を改善するために、テストケースプロファイルの概念を提案する。 提案手法とともに,提案概念のさらなる応用を動機付けるために,4つの異なるユースケースが導入された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.80398595318491
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Smart energy systems comprise multiple domains like power, thermal, control, information, and communication technology, which increases the complexity of research and development studies. This expansion also requires larger and ever so complex experimental pilot environments driving the demand for geographically distributed multi-research infrastructure tests. The Holistic Test Description approach supports the design of multi-domain and multi-research infrastructure tests by organizing the test cases into comprehensive segments, ensuring all relevant items for testing are covered. These test cases eventually form a pool, which to understand holistically would require studying and reading all the descriptions. This work proposes therefore the concept of Test Case Profiles to improve test case discovery and the structured creation of them. Test Case Profiles add further structure to the indexing in test case repositories. Along with the proposed indexing method, four different use cases are introduced to motivate additional applications of the proposed concept.
• Abstract（参考訳）: スマートエネルギーシステムは、電力、熱、制御、情報、通信技術といった複数の領域から構成されており、研究と開発研究の複雑さを増大させている。 この拡張はまた、地理的に分散したマルチリサーチインフラストラクチャテストの需要を駆動する、より大きく、より複雑な実験環境を必要とする。 Holistic Test Descriptionアプローチは、テストケースを包括的なセグメントに整理し、テストに関連するすべての項目を確実にカバーすることで、マルチドメインおよびマルチリサーチインフラストラクチャテストの設計をサポートする。 これらのテストケースは最終的にプールを形成し、全体を理解するにはすべての記述を勉強し、読む必要がある。 この研究は、テストケース発見とそれらの構造的生成を改善するためのテストケースプロファイルの概念を提案する。 テストケースプロファイルは、テストケースリポジトリのインデクシングにさらに構造を追加する。 提案手法とともに,提案概念のさらなる応用を動機付けるために,4つの異なるユースケースが導入された。

関連論文リスト

• Leveraging Large Language Models for Enhancing the Understandability of Generated Unit Tests [4.574205608859157]
  我々は,検索ベースのソフトウェアテストと大規模言語モデルを組み合わせたUTGenを導入し,自動生成テストケースの理解性を向上する。 UTGenテストケースで課題に取り組む参加者は、最大33%のバグを修正し、ベースラインテストケースと比較して最大20%の時間を使用できます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-21T15:35:34Z)
• Large Search Model: Redefining Search Stack in the Era of LLMs [63.503320030117145]
  我々は,1つの大言語モデル(LLM)で検索タスクを統一することにより,従来の検索スタックを再定義する,大規模検索モデルと呼ばれる新しい概念的フレームワークを導入する。 全てのタスクは自動回帰テキスト生成問題として定式化され、自然言語のプロンプトを使ってタスクをカスタマイズできる。 提案フレームワークは,LLMの強力な言語理解と推論能力を活用し,既存の検索スタックを簡素化しつつ,検索結果の質を向上させる能力を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-23T05:52:09Z)
• Test Case Recommendations with Distributed Representation of Code Syntactic Features [2.225268436173329]
  本稿では,ソースコード手法とテストケースの構造的・意味的特性を利用する自動手法を提案する。 提案するアプローチは、当初、メソッドレベルのソースコードとユニットテストを分散表現に変換するためにニューラルネットワークをトレーニングする。 このモデルは、メソッドの埋め込みと以前に組み込まれたトレーニングインスタンスのコサイン類似性を計算します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-04T21:42:01Z)
• Building Interpretable and Reliable Open Information Retriever for New Domains Overnight [67.03842581848299]
  情報検索は、オープンドメイン質問応答(QA)など、多くのダウンストリームタスクにとって重要な要素である。 本稿では、エンティティ/イベントリンクモデルとクエリ分解モデルを用いて、クエリの異なる情報単位により正確にフォーカスする情報検索パイプラインを提案する。 より解釈可能で信頼性が高いが,提案したパイプラインは,5つのIRおよびQAベンチマークにおける通過カバレッジと記述精度を大幅に向上することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-09T07:47:17Z)
• Generalizable Metric Network for Cross-domain Person Re-identification [55.71632958027289]
  クロスドメイン(ドメインの一般化)シーンは、Re-IDタスクにおいて課題となる。 既存のほとんどのメソッドは、すべてのドメインのドメイン不変またはロバストな機能を学ぶことを目的としています。 本稿では,サンプルペア空間における標本類似性を調べるために,GMN(Generalizable Metric Network)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-21T03:05:25Z)
• SIERRA: A Modular Framework for Research Automation and Reproducibility [6.1678491628787455]
  本稿では,研究の加速と成果向上のための新しいフレームワークであるSIERRAを紹介する。 SIERRAは、独立変数上のクエリから実行可能な実験を生成するプロセスを自動化することで研究を加速する。 個々の研究者のニーズに応じてカスタマイズと拡張が容易なモジュラーアーキテクチャを採用している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-16T15:36:34Z)
• Discovering Boundary Values of Feature-based Machine Learning Classifiers through Exploratory Datamorphic Testing [7.8729820663730035]
  本稿では,データ型テスト手法の枠組みとして,機械学習アプリケーションをテストするための一連のテスト戦略を提案する。 探索戦略の3つの変種は、自動データモルフィックテストツールMorphyで実装されたアルゴリズムで示される。 クラス間の境界を見つける能力とコストは、手動で設計した被験者による一連の制御実験と、実際の機械学習モデルによるケーススタディによって評価される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-01T11:47:56Z)
• Text Summarization with Latent Queries [60.468323530248945]
  本稿では,LaQSumについて紹介する。LaQSumは,既存の問合せ形式と抽象的な要約のための文書から遅延クエリを学習する,最初の統一テキスト要約システムである。 本システムでは, 潜伏クエリモデルと条件付き言語モデルとを協調的に最適化し, ユーザがテスト時に任意のタイプのクエリをプラグイン・アンド・プレイできるようにする。 本システムでは,クエリタイプ,文書設定,ターゲットドメインの異なる要約ベンチマークにおいて,強力な比較システムの性能を強く向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-31T21:14:58Z)
• Test and Evaluation Framework for Multi-Agent Systems of Autonomous Intelligent Agents [0.0]
  人工知能を組み込んだサイバー物理システムの複雑なアンサンブルのための統一的なテストと評価フレームワークを開発することの課題について考察する。 本稿では,開発ライフサイクルだけでなく,システムが学習し,適応するにつれて,テストと評価を実施できるフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-25T21:42:27Z)
• Answering Complex Open-Domain Questions with Multi-Hop Dense Retrieval [117.07047313964773]
  複雑なオープンドメインの質問に答えるために, 単純で効率的なマルチホップ高密度検索手法を提案する。 本手法では,文書間ハイパーリンクやアノテートされたエンティティマーカーなど,コーパス固有の情報へのアクセスは不要である。 提案システムでは,HotpotQA上でのベストパブリッシュ精度と,推論時の10倍の速度で,より優れた効率・精度のトレードオフも実現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-27T06:12:29Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。