南京大学计算机软件新技术国家重点实验室

摘 要：
随着物联网、5G、及人工智能技术的发展与普及，包含智能组件的软件系统逐渐被广泛应用于包括车辅助驾驶、人脸识别支付、自动物流等领域。由于该类系统可能会对安全、交通、能源乃至土地使用等产生重大影响，世界各国均投入了大量的资源进行研发。然而，与传统软件系统不同，应用于实际任务的智能软件系统通常是信息-物理融合系统，需要通过对外界物理环境，用户输入与反馈，系统内部交互等多源信息进行融合，以完成各类复杂的预定义任务。这些特性为智能软件系统的测试带来了新的机遇与挑战，也使得智能软件系统系统测试技术的研究，成为了软件工程领域关注的一个热点问题。本报告主要从智能软件系统的质量保障问题角度，总结了当前智能软件系统测试技术研发的难点与挑战，并汇报了我们提出的针对对话系统，自动驾驶系统，翻译系统等智能软件系统的数据驱动测试技术与方法。

报告人简介：
冯洋，加州大学欧文分校软件工程专业博士。主要研究方向为软件分析与测试，具体研究课题包括智能软件系统的质量保障技术，复杂软件系统的分析与优化技术，以及软件工程的智能化辅助方法等。近年来在软件工程领域的ICSE、FSE、ASE、ISSTA、TSE、TOSEM、ICST、中国科学，软件学报等期刊与会议发表学术论文30余篇，申请发明专利多项，部分专利成果已经在百度、阿里、华为等知名软件公司转化；担任多个期刊审稿人及国际会议程序委员会成员。

时间：12月29日 14:10-14:50
地点：计算机科学技术楼111室
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