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自动化游戏测试!自动写代码!深度学习可视化!生产力大会召开

会议之眼 31

前言:

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会议之眼A类,CCF A类自动化软件工程会议ASE 2019于11月11日至15日在美国圣地亚哥举行。ASE每年都会汇集来自学术界和工业界的研究人员和从业人员,讨论自动化大型软件系统的分析,设计,实现,测试和维护等方向的基础研究,技术和工具。

第34届ASE内容满满。以3大主题演讲拉开序幕,涵盖91篇正式会议论文演讲、23篇期刊论文演讲、36项先进工具演示(含油管视频)、6项行业经验演示、17项最新成果跟踪以海报形式展示。同时设立ACM学生竞赛,共有14篇学生论文入围!本届会议动态将会实时更新在脸书(facebook.com/aseconf)和推特(@ASEconf2019)上。官网地址、论文递交及收录日期可通过小程序会议之眼plus进行查看!

Distinguished Papers

91篇收录论文中,有6篇文章脱颖而出,被评选为杰出论文。


网易伏羲人工智能实验室联手天津大学等研究机构发布自动化游戏测试框架Wuji,利用深度强化学习进行自动在线战斗游戏测试。
传统游戏测试一般使用脚本测试和手动测试相结合的形式。原因在于玩游戏是一个持续决策的过程,而游戏缺陷往往隐藏较深,只有完成某些中间任务时才有可能被触发。现如今的深度强化学习关注于赢得游戏,而不是游戏测试,导致其可能无法广发覆盖需要测试的分支场景。Wuji框架融合深度强化学习、进化算法和多目标优化来执行自动游戏测试。

对4款网易游戏的1349个真实bug进行了深入分析。并对一个简易游戏和两个大型商业游戏进行了大规模评估。结果证明了Wuji在空间探索和检测错误方面的有效性。此外,Wuji在商业游戏中发现了3个以前的未知错误,已经被开发人员确认。

Tool demonstrations


作为软件工业界的扛把子,ASE的工具演示部分一点也不逊色于主会模块。满屏的开源代码和油管视频透漏着浓厚的生产力气息。宣告着科研成果的真正落地化应用!
工具是第一生产力,不论是相关领域的研究人员还是从业人员,把本环节公开的代码从头到尾复现一遍,从此鸟枪换炮,不再是梦!小助手也为大家精心挑选了两篇报告进行解读。
Lancer: Your Code Tell Me What You NeedShufan Zhou, Beijun Shen, Hao Zhong
上海交通大学开发的Lancer可以作为Interlli J IDEA插件感知上下文代码,分析不完整代码意图,并推荐相关可重复使用的代码示例。为了支持此插件,作者实现了一个由多个组件组成的后端服务器。这些组件是用不同的编程语言编写的,可以在多个集群运行,并通过HTTP请求交互。软件分别由爬虫模块、代码分析器、存储库、自动发送推荐请求并显示结果的插件、可视化服务器5部分组成。目前,该项目的代码可以在github上获取测试:。大会鼓励参赛团队上传演示视频,视频地址为:。


NeuralVis: Visualizing and Interpreting Deep Learning ModelsXufan Zhang, Ziyue Yin, Yang Feng, Qingkai Shi, Jia Liu, Zhenyu Chen

深度神经网络(DNN)目前已被嵌入在多软件应用程序中,但是分析和理解其行为对于软件工程师是一项艰巨的任务。南京大学新型软件技术国家重点实验室领衔开发的NeuralVis可以实现对DNN的可视化。NeauralVis设计用于:可视化DNN模型的结构;可视化数据的转换过程;集成现有的对抗攻击算法作为生存测试的输入;比较不同实例的中间输出。该工具以网站的形式进行呈现,地址为,视频地址:https : //youtu.be/hRxCovrOZFI。

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标签: #自动化ase考试内容