Niclas Mummert研究：动态调整UI按钮的AI系统性能评估

资源摘要信息:"研究项目由斯图加特DHBW（Duale Hochschule Baden-Württemberg）和Bertrandt Technologie GmbH合作，由学生Niclas Mummert负责完成，题为“系统集成系统的性能评估”。项目目标是利用两个AI系统对UI按钮进行动态调整，以提升用户界面的适应性和功能性。 首先，项目中介绍了一个AI系统专门用来分析道路表面类型，包括柏油碎石路、石路和土路。这个分析对于确保系统能够根据当前道路状况为用户提供最佳的驾驶体验至关重要。然后，第二个AI系统基于第一个系统的分析结果，向用户提供合适的悬挂类型建议，包括正常、舒适、运动和运动+等模式。 在实现这两个AI系统的过程中，项目选择了使用Microsoft Azure云作为第一个AI系统的基础平台，该系统将保持不变。而第二个AI系统在初始阶段将采用预先训练的k-最近邻（k-nearest neighbor，简称knn）模型来解释前15个驾驶情况。随着用户与系统交互的深入，每次完成35种驾驶情况后，系统会利用用户的最后15次决策来更新和训练新的knn模型，从而不断优化推荐给用户的悬挂类型。 为了确保系统的可靠性和稳定性，研究项目还涵盖了质量保证的各个方面。包括棉绒测试、单元测试和代码覆盖率测试，这些都是软件开发过程中确保代码质量的重要测试类型。通过这些测试，研究人员可以确保UI和AI系统的正确行为，并能够有效地发现和修复潜在的错误或问题。 此外，项目还提到了使用Azure DevOps Pipeline来自动化测试流程。Azure DevOps Pipeline能够实现持续集成和持续部署（CI/CD）的目标，它可以在每个星期日或需要时自动执行测试，确保代码的及时更新和质量控制。 从标签“HTML”可以推断，研究项目可能涉及了与用户界面（UI）的交互部分，尽管在描述中未具体提及，但通常这类项目会使用HTML来构建前端界面，以便用户能够与系统进行交互，并接收来自AI系统的实时反馈。 文件名称列表中的“studienarbeit2021-main”可能是指主文件或者是包含研究成果的主文档，这表明项目的研究成果将被整理并记录在该文件中。 综上所述，这份研究项目深入探讨了AI系统在动态调整UI按钮方面的应用，并通过云平台、机器学习模型的训练、以及严格的质量保证流程来实现和验证系统性能。项目结果将通过用户反馈和各种测试来评估，并通过Azure DevOps Pipeline自动化测试流程，以确保系统的质量和可靠性。"