在快速变化的软件开发环境中，人工智能（AI）正在变革软件测试。AI通过自动化常规任务、提高测试精度和预测缺陷，增强质量保证团队的能力。生成式AI不仅能自动生成测试脚本，还能识别复杂模式，提升测试效率、准确性和可扩展性，未来将成为软件测试的核心。
本文介绍了联邦蒸馏（FD）和联邦增强（FAug）算法，这两种方法显著减少了通信开销并提高了测试精度。研究表明，FD和FAug可将通信成本减少约26倍，同时实现95-98%的准确率。此外，提出了一种结合集中式与分散式联邦学习的框架，以应对物联网中的数据异构性和通信瓶颈，提升模型性能。
本文介绍了ADC和DAC的故障排除方法，包括提高测试精度的技巧和降低基础噪声的方法。直方图法可用于实际测量ADC的增益误差。在DAC测试中，只需要满足奈奎斯特分辨率即可。
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