7、搜索式软件工程十年回顾与移动应用测试套件生成研究

搜索式软件工程十年回顾与移动应用测试套件生成研究

在软件领域,搜索式软件工程(SSBSE)一直是研究的热点。下面将为大家详细介绍SSBSE相关研究的进展以及移动应用测试套件生成的新探索。

1. SSBSE研究进展

在SSBSE研究中,不同的计算智能(CI)技术在论文中的应用情况有所变化。自2012年以来,群体智能在SSBSE论文中未被应用,进化算法的应用也随时间减少,而其他CI技术和机器学习算法的使用则日益增多。

在实验严谨性方面,大部分SSBSE论文都呈现了评估结果,其中相当比例的论文进行了统计分析。作者们在评估时使用了广泛的主题,包括:
- 学术主题 :如Arcade Game Maker、Microwave Oven Software等小型计算机程序,通常用于教育目的或概念验证。
- 现实世界软件 :涵盖桌面(如Microsoft Word和ReleasePlanner)、Web(如Tudu、Oryx和Softslate Commerce)、移动(如Sony Mobile和Android程序)、嵌入式软件(如Adaptive headlight control、door lock control和electric windows control模块)以及MATLAB Simulink模型等不同平台的软件。
- 开源项目 :主要来自SourceForge、GitHub、SPLOT和Google Play等仓库,例如Eclipse、Mozilla、Apache Commons项目等。
- 公开可用的数据集和基

内容概要:本文围绕新一代传感器产品在汽车电子电气架构中的关键作用展开分析,重点探讨了智能汽车向高阶智能化演进背景下,传统传感器无法满足感知需求的问题。文章系统阐述了自动驾驶、智能座舱、电动化网联化三大趋势对传感器技术提出的更高要求,并深入剖析了激光雷达、4D毫米波雷达和3D-ToF摄像头三类核心新型传感器的技术原理、性能优势现存短板。激光雷达凭借高精度三维点云成为高阶智驾的“眼睛”,4D毫米波雷达通过增加高度维度提升环境感知能力,3D-ToF摄像头则在智能座舱中实现人体姿态识别交互功能。文章还指出传感器正从单一数据采集向智能决策升级,强调车规级可靠性、多模态融合成本控制是未来发展方向。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶、传感器研发等相关领域的工程师和技术管理人员,具备一定专业背景的研发人员;; 使用场景及目标:①理解新一代传感器在智能汽车系统中的定位技术差异;②掌握激光雷达、4D毫米波雷达、3D-ToF摄像头的核心参数、应用场景及选型依据;③为智能驾驶感知层设计、多传感器融合方案提供理论支持技术参考; 阅读建议:建议结合实际项目需求对比各类传感器性能指标,关注其在复杂工况下的鲁棒性表现,并重视传感器整车系统的集成适配问题,同时跟踪芯片化、固态化等技术演进趋势。
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