利用IEEEAI-ESTATE标准化诊断信息

随着人工智能诊断推理机及其各种工具的迅速发展，有必要建立这些工具和正式数据规范之间的标准接口，以便捕捉将由这些工具处理的相关信息。现有的测试标准在测试应用中几乎没有提供使用AI技术的指导，拟用的AI标准（例如LIF）没有明确地论述测试委员会所关心的问题。因此，目前还没有论述AI系统在测试环境中应用的标准。AI-ESTATE试图填补这项空白。本文将提供关于所有AI-ESTATE标准的状态以及它们所支持的多种诊断工具和潜在应用的最新资料。     

数字电路自动测试设备（ATE）的下一代测试生成器（NGTG）接口

虽然目前海军自动测试设备（ATE）环境中对数字和模拟电路的测试方法很多。但这些方法是有所限制或存在缺陷的，这可能源于电路板设计与测试之间缺乏信息沟通以至于电路不可测试，这使得生成测试将消耗大量的时间和经费。下一代的测试生成器（NGTG）已研制出一种利用发生算法和神经网络生成测试和诊断数据的方法。本论文将描述用于连接NGTG和ATE的方法，NGTG将在CASS系统（统一的自动支持系统）上进行演示，CASS环境使用数字测试单元（DTU）对数字电路进行检测。这个环境要求使用独特的语言L200表示诊断数据进行信息处理。NGTG系统必须使用AT-LAS（适用于所有系统的缩略测试语言）代码与DTU接口，ATLAS使用一个功能外扩程序（FEP）与DTU连接，本文将对这两个方案进行论述并描述在CASS系统上演示NGTG的必要步骤，这些方案包括拟用的IEEE-P1445标准中的诊断数据，DTIF格式（数值测试交换格式）文件以及新的NGTG/FEP接口。