庞大的石油和天然气传输管道需要定期监测维护和危险检查，以避免设备故障和潜在事故。严重的Covid-19大流行情况迫使公司缩小了他们的团队的规模。面对现场的一种风险由不受控制的油气和天然气的不受控制的释放来表示。在许多检测方法中，无人驾驶飞行器系统含有柔韧性和稳定性。无人驾驶飞行器可以实时转移数据，而他们正在进行监控任务。本文专注于配备光学传感和人工智能的无人机车辆，尤其是具有深入学习技术的图像识别，用于管道监测。无人驾驶飞行器可用于定期巡逻职责，以识别和捕获感兴趣领域的图像和视频。难以达到的地方将进入更快，更便宜，风险较少。目前的论文基于捕获基于无人机的检验视频和图像的想法，这可能在危险之前发现几个潜在的危险问题。由于外管绝缘材料的包层弱化，损坏可以出现。当通过外部腐蚀的管道厚度可能发生时，也可能存在这种情况。本文介绍了石油和天然气行业专家完成的调查，用于寻找所提出的系统的功能和非功能性要求。
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大多数自动化软件测试任务可以从测试用例的抽象表示中受益。传统上，这是通过基于测试案例的代码覆盖范围来完成的。规范级别的标准可以替换代码覆盖范围以更好地表示测试用例的行为，但通常不具有成本效益。在本文中，我们假设测试用例的执行痕迹可以使其在自动测试任务中抽象其行为的好选择。我们提出了一种新颖的嵌入方法Test2VEC，该方法将测试执行映射到潜在空间。我们在测试案例的优先级（TP）任务中评估了此表示形式。我们的默认TP方法基于嵌入式向量与历史失败测试向量的相似性。我们还根据测试向量的多样性研究了一种替代方案。最后，我们提出了一种决定给定测试套件的方法，以决定选择哪种TP。该实验基于几个真实和种子故障，具有超过一百万个执行痕迹。结果表明，就第一个失败测试案例（FFR）的中位数等级而言，我们提议的TP将最佳替代品提高了41.80％。就中位数APFD和中位数归一化FFR而言，它的表现优于传统代码覆盖范围的方法25.05％和59.25％。
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政策规划有可能为发展中国家的战略发展和经济多样化做出贡献，即使没有相当的结构性变化。在这项研究中，我们分析了一系列以人为本的尺寸，旨在改善与卡塔尔建筑业有关的能源政策。考虑到不同金融和文化背景的高百分比和移民社区与GCC联盟的当地社区相比，有不同的金融和文化背景和行为模式，需要调查人类方面以提出适当的能源政策。本研究探讨了社会经济，行为和人口统计尺寸的相关性，以确定能源使用，职责，动机，习惯和整体福祉差异背后的主要因素。该样本包括卡塔尔的2,200人，它被聚集成两个消费类别：高低。特别是，该研究侧重于探索人类室内舒适感依赖性，具有建筑功能。根据行为模式，探讨了需求计划和能源补贴的金融司机。随后，数据分析导致对干预措施，社会福祉和意识的能源政策的影响。机器学习方法用于执行特征重要性分析以确定人类行为的主要因素。本研究的调查结果表明人类因素如何影响住宅和工作环境，规范，习惯，自责，后果意识和消费的舒适感。该研究对开发有针对性的策略具有重要意义，旨在提高能源政策和可持续性绩效指标的疗效。
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