银钱包POS机服务商电话是什么

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对于测试来说，最基本的测试，图灵测试，我们可以看到，评估者不知道的一面墙，响应A是人类，响应B是机器，看看评估者能不能判断是机器还是人，这是最基本的测试。

但是对于ICT生态系统支持的AI系统应该包括这么几个链条，第一是数据源，包括图像、文字、IoT，第二个是计算环境，包括边缘，包括云。第三个是AI引擎，或者是单独的AI引擎，第四个是AI服务和应用。对于AI和大数据的测试，也包括了这四个方面。

四个方面，因为AI当中总会存在一些失败点，对于任何AI系统的测试策略都必须仔细构建来降低失败的风险。为此，首先必须确定一个AI框架是处于哪个部分和阶段，然后定义一个跨整个框架要采用哪些特定的测试技术的综合测试策略，为确保AI系统正常发挥作用，一般有四种常见的测试。第一是基本认知测试，就是单项测试，比如说自然语言处理，语音识别，图像识别，光学字符识别，根据不同的能力和应用的要求给出相应的指标，这是第一项测试。第二是AI平台测试，比如说华为的Atlas，百度的PaddlePaddle，腾讯的TI-ONE，IBM的Watson，Azure的ML Studio等等，这都属于平台。第三是基于ML的分析模型的测试。第四是AI驱动的解决方案的测试。除了平台测试以外，这三个测试都比较好理解，我们下面专门说一下平台的测试，实际上也包括了四个部分。

第一是数据源和整理测试。一要核查不同系统来的数据质量——数据正确性、完整性和适合性，以及格式检查、数据溯源和样式分析。二要核查加到原始数据的转换规则和逻辑，是不是能得到期望的输出格式，任何性质的数据、表格、纯文本或者是大数据，测试方法和自动框架是不是都能起作用。核查输出查询或程序可提供想要的数据输出，还有就是正面和负面的场景测试。第二是算法测试，这个我就不再详细说了。第三是API的完整性测试，核查每个API的输入请求和响应，包括相应对是不是完整，测试部件间通信，执行API和算法的完整性测试。第四是系统和回归测试。

欧洲对AI的测试框架制定了相应的标准，我们就不一一详细说了，希望我们能够在不久的将来建立我们自己的测试平台和相应的评估办法。