源自监测系统的警报的机器学习决策指导

    公开(公告)号:CN110546619A

    公开(公告)日:2019-12-06

    申请号:CN201880027188.5

    申请日:2018-04-06

    Abstract: 本文描述了用于确定计算系统中的检测到的问题是开发人员引入的bug还是间歇性问题的系统和方法。在检测到问题时,接收关于该问题的信息。然后,确定该问题是新问题还是先前已检测到的问题。当确定该问题是新问题时,将关于该问题的信息存储在存储设备中。针对该问题生成特征向量,并对其进行分析以确定该问题是bug的概率。当确定该问题是bug时,将该问题的发生报告给可以纠正该bug的系统的用户。一旦校正了bug,就将校正信息提供给系统,并使用其来训练系统。

    自动确定检测到的问题是否是bug的方法、系统和介质

    公开(公告)号:CN117112281A

    公开(公告)日:2023-11-24

    申请号:CN202311204168.X

    申请日:2018-04-06

    Abstract: 本文描述了用于确定计算系统中的检测到的问题是开发人员引入的bug还是间歇性问题的系统和方法。在检测到问题时,接收关于该问题的信息。然后,确定该问题是新问题还是先前已检测到的问题。当确定该问题是新问题时,将关于该问题的信息存储在存储设备中。针对该问题生成特征向量,并对其进行分析以确定该问题是bug的概率。当确定该问题是bug时,将该问题的发生报告给可以纠正该bug的系统的用户。一旦校正了bug,就将校正信息提供给系统,并使用其来训练系统。

    自动确定检测到的问题是否是bug的方法、系统和介质

    公开(公告)号:CN110546619B

    公开(公告)日:2023-09-12

    申请号:CN201880027188.5

    申请日:2018-04-06

    Abstract: 本文描述了用于确定计算系统中的检测到的问题是开发人员引入的bug还是间歇性问题的系统和方法。在检测到问题时,接收关于该问题的信息。然后,确定该问题是新问题还是先前已检测到的问题。当确定该问题是新问题时,将关于该问题的信息存储在存储设备中。针对该问题生成特征向量,并对其进行分析以确定该问题是bug的概率。当确定该问题是bug时,将该问题的发生报告给可以纠正该bug的系统的用户。一旦校正了bug,就将校正信息提供给系统,并使用其来训练系统。

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