MTSC 2019 深圳站精彩议题第一波更新! | 七五折门票火热售票中

MTSC(中国移动互联网测试开发大会)到今年已经成功举办了五届,这四年里,TesterHome社区一直秉持着务实、能落地、有深度、高质量、重分享的原则,从讲师邀请到内容筛选都严格把控,只为将最能提升测试效率的技术介绍给参会者,会后,包括BAT,美团,小米,360等在内的一大批公司都在内部组织了专门的研讨会来学习大会的Topic,MTSC很荣幸能成为各大公司交流技术的平台。

2019年,科技革命将给互联网带来怎样的机遇和挑战?人工智能的发展又将对测试行业产生怎样的影响?这一年国内外又有哪些先进的测试技术可以帮助我们进一步提高软件质量?MTSC 2019-深圳站将邀请众多专家一起探讨这一年测试技术的新变革。

MTSC 2019 深圳站精彩议题第一波更新

自9月启动以来,已陆续收到软件绿色联盟、阿里UC、蚂蚁金服、小鹏汽车、PPmoney、小赢科技等多个国内知名互联网企业及组织的演讲 Topic 申请,目前选取部分有代表性的 Topic 主题公开:

  • 软件绿色联盟:如何获得智能终端的真实质量?
  • 阿里UC:对App崩溃SayNo!如何长期保持1%以下崩溃率
  • 蚂蚁金服:进化的覆盖率——代码实时染色系统
  • 小鹏汽车:智能车载系统自动化测试实践
  • 小赢科技:金融科技研发效能提升
  • PPmoney:基于金融系统的全流程质量保障实践
  • E签宝:构建基于持续集成的发布卡点

还有部分来自百度、腾讯、OPPO、腾讯wetest的热点议题还在内部审核中。关于议题的更详细信息,会在后续文章中同步,敬请期待。

也欢迎各位测试技术专家自荐议题 Topic 至 topic@testerhome.com 。议题成功过审后,讲师不仅可得在数百人大会上展示分享的机会,且到深圳的差旅住宿费用将全部报销,并获得一张大会免费门票。

MTSC 2019 深圳站七五折票正在火热售票中

本次深圳站仅剩400个不到的席位,目前七五折票正在火热售票中。优惠仅限10月,预购从速!

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关于 MTSC 测试开发大会

由 TesterHome 社区主办的中国移动互联网测试开发大会深圳站(Mobile Testing Summit China,以下简称MTSC-深圳站)将于2019年12月14日在深圳科兴科学园国际会议中心拉开帷幕,现已正式启动筹办。

MTSC大会是中国测试行业一年一度的顶尖峰会,已经成功举办过五届,每年夏季都会精挑细选出数十个优质的课题供来自全国各地的测试同行们交流学习,课题分别邀请到来自国内外各大公司优秀的团队和讲师前来分享,大会议题主要聚焦在现今测试行业多个方向的前沿技术和优秀实践,涉及到的主题涵盖了移动端、服务端、WEB、IoT智能硬件、持续集成、大数据、人工智能等多个领域,MTSC大会已经逐渐成为了国内外测试行业技术发展的重要风向标,也是国内外优秀测试从业者展示风采的绝佳舞台。

往届 MTSC 大会精彩回顾

中国移动互联网测试开发大会(Mobile Testing Summit China)是分享软件质量保障体系和测试开发技术的测试行业大型会议,主要聚焦于移动互联网应用和智能硬件测试方向,是国内测试技术创新发展的风向标。

MTSC 大会由中国知名的测试社区 TesterHome 发起并主办,每届大会都会邀请 Google、Facebook、BAT、TMD 等众多国内外顶尖技术专家分享最热门测试技术与最佳实践案例。从 2015 年举办第一届至今,已成功举办了 4 届,共有 1000+ 家企业,10000+ 测试工程师、测试经理、测试总监和 CTO 参会,受到了全行业的广泛关注。

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
内容概要:本文围绕电力系统状态估计中的异常检测与分类展开,重点介绍基于Matlab代码实现的相关算法与仿真方法。文章详细阐述了在状态估计过程中如何识别和分类量测数据中的异常值,如坏数据、拓扑错误和参数误差等,采用包括残差分析、加权最小二乘法(WLS)、标准化残差检测等多种经典与现代检测手段,并结合实际算例验证方法的有效性。同时,文档提及多种状态估计算法如UKF、AUKF、EUKF等在负荷突变等动态场景下的应用,强调异常处理对提升电力系统运行可靠性与安全性的重要意义。; 适合人群:具备电力系统基础知识和一定Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事电力系【状态估计】电力系统状态估计中的异常检测与分类(Matlab代码实现)统自动化相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握电力系统状态估计中异常数据的产生机制与分类方法;②学习并实现主流异常检测算法,提升对状态估计鲁棒性的理解与仿真能力;③服务于科研项目、课程设计或实际工程中的数据质量分析环节; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,配合电力系统状态估计的基本理论进行深入理解,重点关注异常检测流程的设计逻辑与不同算法的性能对比,宜从简单案例入手逐步过渡到复杂系统仿真。
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