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Top Q半導體 IC設計 軟體開發部 軟體測試工程師求教 2
請問軟體測試時的Test case是指什麼? 與Test plan有什麼差異?
ncMUFCMU • 2019-10-08 14:10粉讚 2收藏 0
Test Case:測試案例,為某種特定情境下設計的一連串操作路徑(ex:特定操作下會出現bug),若跑完符合我們的預期即為pass.
Test Plan:一本完整的測試計畫書,涵蓋軟體所該有的測試,測試環境,測試時程,綜合性的目標等,方向大。
3樓
[+] 1 回應 • 2019-10-08 10:29
Top Q金融業 商業銀行 行銷處 行銷規劃主管求教 1
銀行的行銷規劃部之下編制了廣告規劃組、專案整合組、公關活動組,能否簡單介紹下屬分組的工作內容? 謝謝!
ncMUFCMU • 2019-02-22 11:48粉讚 1收藏 0
專案整合組:先釐清專案目的、洞察消費者需求、修正專案機制 (可尋求商情分析科的分析客戶行為)。
廣告規劃組:審核廣告視覺、分配規劃行內可曝光資源、與媒體代理商共同規劃外部媒體資源 (可尋求客戶關係科以電話接觸高潛力客戶,告知商品及活動)。
公關活動組: (1)協助商品和活動的曝光。包括新聞稿或記者會等各種方式。(2)CSR負起社會責任,透過協助他人,回饋社會,亦提升企業形象。(3)各項活動增強客戶黏著度和關係。如VIP高爾夫或演唱會。
3樓
[+] 1 回應 • 2019-02-20 10:40
Top Q半導體 DRAM廠 工程部 DRAM製程工程師求教 2
請問在崗位關係裡所提到後端製程的數據的「跨部門協調」,是指哪些方面的工作?
【小礦工】 • 2018-06-04 19:14粉讚 0收藏 0
半導體主要可分為四個module(模組),分別為:擴散、薄膜、黃光、蝕刻等模組,每個模組各自有一個工程部(包含:擴散工程部、黃光工程部、蝕刻工程部及薄膜工程部)。一般而言,根據產品需求大約會有600道(或更多道)的製程,持續地在前述的四個模組中以循環或穿插的方式進行。當產品離開本工程部門的站別,即進入其他部門的站別,本部門站別之前的製程站別稱為前站、反之稱為後站,製程整合即是在這四個工程部門中進行溝通、協調、問題的釐清及解決。
3樓
[+] 1 回應 • 2018-06-04 19:13
Top Q醫療業 牙醫診所 診療室 牙醫助理求教 2
請問「植牙跟刀助手」是指哪方面的工作呢?
【小礦工】 • 2018-03-17 10:07粉讚 1收藏 0
植牙手術時,由醫師執行切開、放入植體、縫合的動作,因手術要無菌環境,所以跟刀手必須要有無菌的概念(不可碰觸到無消毒的物品),跟刀手工作主要為手術前的消毒、輔助醫師更換器械、吸口水、和醫師討論植體放入角度。
3樓
[+] 1 回應 • 2018-03-16 10:06
Top Q生技業 美妝保養 行銷部 通路營運管理人員求教 1
通路營運管理人員與行銷企劃人員對一家自有品牌公司來說,就像是陸軍與空軍的概念。空戰要與陸戰搭配,陸戰也需要空軍支援,才能發揮最佳的戰鬥力。通路運營主管就好像陸軍司令官,分派人員與資源至多個戰場,如何在取得整場戰爭的戰略優勢,是戰場司令官的主要課題。
2樓
[+] 回應 • 2021-05-12 15:16
Top Q生技業 臍帶血銀行 幹細胞實驗室 幹細胞實驗室主管求教 1
請問幹細胞採集與儲存是由技術人員負責嗎? 還是有不同的分工? 技術人員需要相關證照或認證嗎?
【小礦工】 • 2019-04-05 00:08粉讚 1收藏 1
處理幹細胞之技術專員爲醫檢師,每年需修習足夠學分並維持其證照。新進技術專員須經專業訓練,確認處理過的幹細胞之無污染率及細胞活性等指標符合實驗室規定之標準才可上線。實驗室主管會定期針對各技術專員之檢體處理結果進行考核。
3樓
[+] 1 回應 • 2019-04-02 22:57
Top Q傳產業 機械零件 設計部 機械製圖人員求教 2
請問立體圖與平面圖是在圖紙上手繪的嗎? 每個零件都要有手繪圖與電腦圖嗎?
【小礦工】 • 2019-05-03 18:10粉讚 0收藏 0
立體圖和平面都都是用電腦繪圖產生出來的,例如:主管給我們一個螺絲,我們就要用游標卡尺量測這個零件的尺寸,之後再從電腦用solidworks這個軟體先畫出立體圖,在從立體圖轉成平面圖。每個零件不需要有手繪圖,手繪圖只是我們要用電腦繪圖畫之前簡單的畫出形狀草稿,主要是要讓自己知道該怎麼從電腦繪圖上畫出第一步,但是每個零件一定都要有電腦繪圖的圖檔,以方便之後要此張圖檔就不用重畫。
3樓
[+] 1 回應 • 2019-05-02 10:06
Top Q軟體業 雲端服務 資料中心 AI演算法工程師求教 2
當AI演算法的模型訓練或試驗時發生準確度問題時,除了調整參數外,還有其他改善方法嗎?
【小礦工】 • 2018-12-14 09:43粉讚 2收藏 0
有時需要重新轉換數值的型態、或是針對數值(Raw Data)進行加工處理或預處理,再進行模型的訓練。例如可針對數值的一些雜訊先進行特定的過濾與清除,再進行訓練,甚至需要採取不同演算法進行或搭配多種的演算法結合來進行模型的訓練以提升準確度。但在調整準確度時,一方面雖然要讓準確度能夠提升,但另一方面也要注意不可造成over fitting。
3樓
[+] 1 回應 • 2018-12-13 09:38
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