論文の概要: A Comprehensive Study on Automated Testing with the Software Lifecycle

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.01608v1
• Date: Thu, 2 May 2024 06:30:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-06 15:04:28.165021
• Title: A Comprehensive Study on Automated Testing with the Software Lifecycle
• Title（参考訳）: ソフトウェアライフサイクルによる自動テストに関する総合的研究
• Authors: Hussein Mohammed Ali, Mahmood Yashar Hamza, Tarik Ahmed Rashid,
• Abstract要約: この研究は、自動テストがソフトウェアの品質を評価するのをいかに簡単にするか、手動テストと比べてどのように時間を節約するか、そして利点と欠点の観点から、それぞれのテストとどのように違うかを調べる。 ソフトウェアアプリケーションのテストプロセスは、単純化され、特定のテスト状況に合わせてカスタマイズされ、自動テストツールを使用してうまく実行される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6144680854063939
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The software development lifecycle depends heavily on the testing process, which is an essential part of finding issues and reviewing the quality of software. Software testing can be done in two ways: manually and automatically. With an emphasis on its primary function within the software lifecycle, the relevance of testing in general, and the advantages that come with it, this article aims to give a thorough review of automated testing. Finding time- and cost-effective methods for software testing. The research examines how automated testing makes it easier to evaluate software quality, how it saves time as compared to manual testing, and how it differs from each of them in terms of benefits and drawbacks. The process of testing software applications is simplified, customized to certain testing situations, and can be successfully carried out by using automated testing tools.
• Abstract（参考訳）: ソフトウェア開発ライフサイクルはテストプロセスに大きく依存します。 ソフトウェアテストは、手動と自動の2つの方法で行うことができる。 ソフトウェアライフサイクルにおける主要な機能、一般にテストの関連性、それに伴う利点に重点を置いて、この記事では、自動テストの徹底的なレビューを行う。 ソフトウェアテストのための時間と費用効率のよい方法を見つける。 この研究は、自動テストがソフトウェアの品質を評価するのをいかに簡単にするか、手動テストと比べてどのように時間を節約するか、そして利点と欠点の観点から、それぞれのテストとどのように違うかを調べる。 ソフトウェアアプリケーションのテストプロセスは、単純化され、特定のテスト状況に合わせてカスタマイズされ、自動テストツールを使用してうまく実行される。

関連論文リスト

• Harnessing the Power of LLMs: Automating Unit Test Generation for High-Performance Computing [7.3166218350585135]
  ユニットテストは、品質を保証するために、ソフトウェア工学において不可欠です。 並列処理や高性能計算ソフトウェア、特に科学応用では広く使われていない。 本稿では,このようなソフトウェアを対象としたユニットテストの自動生成手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-06T22:45:55Z)
• Survey of Computerized Adaptive Testing: A Machine Learning Perspective [66.26687542572974]
  コンピュータ適応テスト (Computerized Adaptive Testing, CAT) は、試験の熟練度を評価するための効率的で調整された方法である。 本稿では,この適応テスト手法に対する新たな視点を提示し,機械学習に着目したCATに関する調査を行うことを目的とする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-31T15:09:47Z)
• Software Testing and Code Refactoring: A Survey with Practitioners [3.977213079821398]
  本研究の目的は,ソフトウェアテストのコンテキストにおいて,このプラクティスのメリットと限界を理解するために,ソフトウェアテスト専門家がコードを扱う方法を検討することである。 ソフトウェアテストの文脈では、自動テストのメンテナンスのサポートや、テストチームのパフォーマンス向上など、いくつかのメリットがある、と私たちは結論付けました。 本研究は,テスト専門家が自動テストのコードに実装することの重要性について議論し,コーディング能力の向上を可能にするものである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-03T01:07:39Z)
• Using Machine Learning To Identify Software Weaknesses From Software Requirement Specifications [49.1574468325115]
  本研究は、要求仕様からソフトウェア弱点を特定するための効率的な機械学習アルゴリズムを見つけることに焦点を当てる。 ProMISE_exp. Naive Bayes、サポートベクターマシン(SVM)、決定木、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アルゴリズムをテストした。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-10T13:19:10Z)
• Towards Automatic Generation of Amplified Regression Test Oracles [44.45138073080198]
  回帰テストオラクルを増幅するためのテストオラクル導出手法を提案する。 このアプローチはテスト実行中にオブジェクトの状態を監視し、以前のバージョンと比較して、SUTの意図した振る舞いに関連する変更を検出する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-28T12:38:44Z)
• TestLab: An Intelligent Automated Software Testing Framework [0.0]
  TestLabは、一連のテストメソッドを収集し、人工知能を使ってそれらを自動化しようとする自動ソフトウェアテストフレームワークである。 最初の2つのモジュールは、異なる視点から脆弱性を特定することを目的としており、3番目のモジュールは、テストケースを自動的に生成することで、従来の自動ソフトウェアテストを強化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-06T11:45:22Z)
• SUPERNOVA: Automating Test Selection and Defect Prevention in AAA Video Games Using Risk Based Testing and Machine Learning [62.997667081978825]
  従来の手法では、成長するソフトウェアシステムではスケールできないため、ビデオゲームのテストはますます難しいタスクになります。 自動化ハブとして機能しながら,テスト選択と欠陥防止を行うシステム SUPERNOVA を提案する。 この直接的な影響は、未公表のスポーツゲームタイトルの55%以上のテスト時間を減らすことが観察されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-10T00:47:46Z)
• Towards Human-Like Automated Test Generation: Perspectives from Cognition and Problem Solving [13.541347853480705]
  テスターの認知過程を特定するための認知科学に基づくフレームワークを提案する。 私たちの目標は、人間がテストケースを作成する方法を模倣し、人間のような自動テスト生成システムを設計することです。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-08T13:43:55Z)
• On Introducing Automatic Test Case Generation in Practice: A Success Story and Lessons Learned [7.717446055777458]
  本稿では,中規模企業におけるシステムテストスイートの自動生成技術の導入経験について報告する。 自動テストケース生成を導入する際に直面する技術的および組織的障害について説明する。 弊社が開発したテストケースジェネレータ ABT2.0 を紹介します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-28T11:31:50Z)
• Machine Learning for Software Engineering: A Systematic Mapping [73.30245214374027]
  ソフトウェア開発業界は、現代のソフトウェアシステムを高度にインテリジェントで自己学習システムに移行するために、機械学習を急速に採用している。 ソフトウェアエンジニアリングライフサイクルの段階にわたって機械学習の採用について、現状を探求する包括的な研究は存在しない。 本研究は,機械学習によるソフトウェア工学(MLSE)分類を,ソフトウェア工学ライフサイクルのさまざまな段階に適用性に応じて,最先端の機械学習技術に分類するものである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-27T11:56:56Z)
• Beyond Accuracy: Behavioral Testing of NLP models with CheckList [66.42971817954806]
  CheckList は NLP モデルをテストするためのタスクに依存しない方法論である。 CheckListには、包括的なテストのアイデアを促進する一般的な言語機能とテストタイプのマトリックスが含まれている。 ユーザスタディでは、CheckListのNLP実践者が2倍の数のテストを作成し、それのないユーザの約3倍のバグを発見しました。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-08T15:48:31Z)

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。