Computerwissenschaften - Programmiersprachen

Ein Blick auf die polynomialen Zeiten und deren Zusammenhang mit Typsystemen in der Informatik.

Kausale Trennungsdiagramme erleichtern das Verständnis von kausalen Beziehungen in parallelen Systemen.

Lern, wie du die Summen von binären Bäumen mit Parallelprogrammierungstechniken verbessern kannst.

Lerne, wie probabilistisches Programmieren Unsicherheit in die Berechnung einbezieht und welche Rolle die symbolische Ausführung spielt.

Dieser Artikel behandelt die Wichtigkeit, Datenrennen in nebenläufiger Software zu managen.

Innovative Editoren vereinfachen das Programmieren, indem sie die Benutzerinteraktion mit JSON-basierten Sprachen verbessern.

Approximate Computing balanciert Qualität und Effizienz in der heutigen Tech-Welt.

Approximate Computing verbessert die Effizienz und spart Strom in verschiedenen Anwendungen.

Untersuchung der Schwierigkeiten beim Finden starker Invarianten für polynomiale Schleifen und deren Auswirkungen.

Die Rolle von saturierenden Automaten beim Verständnis von nebenläufiger Programmierung erkunden.

Ein Überblick über wichtige Ideen für eine effektive Prozessentwicklung.

Lern, wie asynchrone Programmierung die Effizienz und den Code-Aufbau verbessert.

Ein Überblick über die Bedeutung und Anwendung von parametrischem Subtyping in der Programmierung.

Diese Studie betrachtet die API-Vertragsanforderungen, die in Online-Diskussionen von Entwicklern zu finden sind.

Dieser Artikel untersucht, wie Sprachmodelle effektiv Verilog-Code generieren.

Dieser Artikel bewertet den Einfluss des RRTF-Frameworks auf die Leistung von Code LLMs.

Erfahre, wie lintcstubs die Sicherheit und Korrektheit von OCaml-C-Code verbessert.

nelli macht die Arbeit mit MLIR einfacher für Entwickler.

Eine neue Methode verbessert die Verifizierung von ereignisgesteuerten Multi-Thread-Anwendungen.

Dieser Artikel behandelt reguläre Sprachen und ihre Bedeutung in formalen Systemen.

Lern was über schrittweises Sensitivitäts-Typing und wie es die Programmier-Sicherheit verbessert.

Lern, wie reaktives probabilistisches Programmieren sich an Unsicherheiten in dynamischen Umgebungen anpasst.

Einführung einer Programm-Logik zur Verbesserung des Denkens für komplexe, zustandsbehaftete Software.

Diese Arbeit zeigt eine Methode, um das Verständnis von Code in LLMs durch Symmetrie zu verbessern.

Neue Methoden zur Überwachung komplexer Systeme mit Hilfe von Präfix-Transducern verbessern die Echtzeitüberprüfung.

Anpassungen an MicroPython führen zu besserer Leistung auf CHERI-Plattformen.

Eine systematische Methode zum Erstellen und Manipulieren von nicht wohlfundierten Syntaxen in Programmiersprachen.

Web-Automatisierung wird einfacher mit einem System, das aus den Aktionen der Nutzer lernt.

Optimiere die Ursachenanalyse mit Tetrad in Kombination mit Python und R.

Ein neues Typsystem soll Datenrennen in der Programmierung verhindern.

Ein neues Tool ermöglicht es Nutzern, KI-Entscheidungen durch kontrafaktische Erklärungen zu verstehen.

Einführung einer Unterrichtssprache für diskrete Mathematik mit Schwerpunkt auf funktionaler Programmierung.

Modulares Design verbessert die Effizienz und Skalierbarkeit der Programmsynthese.

SEER automatisiert effizientes Hardwaredesign aus hochgradig softwarebasierten Programmen.

In diesem Artikel geht's darum, wie man das Lernen von KI durch höherwertige Abstraktionen effizienter machen kann.

Eine neue Programmiersprache konzentriert sich auf Dimensionen, um wissenschaftliche Modelle zu verbessern.

WasmFX bietet neuen Tools für Entwickler, um fortgeschrittene Programmierfunktionen in WebAssembly zu verwalten.

Ein frischer Ansatz, der ICL und Code-Generierung kombiniert für bessere Vorhersagen.

Neuer Tokenizer verbessert die Leistung von Sprachmodellen für Hochleistungsrechnen.

Diese Arbeit stellt innovative Techniken vor, um komplexe reaktive Programme effektiv zu managen.