翻译技术速递
人工智能和机器学习在测试中的兴起
利用人工智能算法识别既需要人工测试又需要自动测试的测试用例；
通过确定和消除不必要的测试用例来优化测试套件；
从需求跟踪矩阵中确定关键字的最优测试复盖率；
预测确定最终用户行为和确定重点领域的关键参数和衡量标准；和
检测与业务风险相关的应用领域和任何缺陷。
QAOps发展的意义
测试U0026amp；与CI/CD一起执行QA活动，以实现高质量和快速交货为目标。
QA工程师与开发团队并行工作，以加快产品上市速度。
物联网（IoT）测试促进数字连接智能设备
不断增长的大数据测试需求
QA测试自动化的整合
无代码测试自动化：这些测试工具是使用AI和可视化建模构建的，以方便测试场景的自动化，而不需要任何编码知识。
机器人过程自动化测试：这涉及自动化测试工具，帮助测试人员替代回归和负载测试，大量减少时间和手动输入需求；它对于处理大型和复杂的数据集特别有用。
敏捷和DevOps的融合：这种类型的自动化测试为敏捷团队提供了很高的测试覆盖率，帮助企业进行更快的部署和成本管理。
从性能测试转向性能工程
网络安全测试与风险合规
以上中文文本为机器翻译，存在不同程度偏差和错误，请理解并参考英文原文阅读。
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