Computerwissenschaften - Software-Entwicklung

Dieser Artikel hebt die Bedeutung von effektivem Software-Design in Unkrautrobotern hervor.

Effektives Requirements Engineering ist entscheidend für den Erfolg von KI-Technologien.

Finde heraus, wie LLMs die Zusammenfassung von Nutzerbewertungen in Apps automatisieren.

Lern, wie man Forschung effektiv mit strukturiertem wissenschaftlichem Schreiben kommuniziert.

Erforschung von Sicherheit und Compliance in KI-gesteuerten Gesundheitstechnologien.

Untersuchung der Herausforderungen, mit denen Entwickler beim Erstellen barrierefreier mobiler Anwendungen konfrontiert sind.

Untersuchung von Sicherheitsproblemen, mit denen Mobile-App-Entwickler auf Stack Overflow konfrontiert sind.

Die Vorteile eines modellenbasierten Ansatzes für das Management von Cybersecurity-Risiken erkunden.

Ein neuer Ansatz, um UI-Tests für Mobile Apps mit Machine Learning zu optimieren.

Lern die wichtigsten Strategien für den Umgang mit gemeinsamen Ressourcen in der nebenläufigen Programmierung.

Ein neuer Ansatz verbessert die symbolische Ausführung in Python mit einem grossen Sprachmodell.

Neue Methode verbessert Vertrauen und Klarheit in Softwareüberprüfungsprozesse.

Eine neue Methode verbessert das Testen von DNNs, indem sie Merkmalsauswahl mit unsicherheitsbasierter Priorisierung kombiniert.

Neue Methode verbessert die Erkennung von Produktfehlern in der Produktion mit Deep Learning.

Ein Blick darauf, wie man MCDC-Testmetriken in Rust-Programmierung anwenden kann.

Diese Studie hebt die Risiken hervor, die von Code-Klonen ausgehen, und deren Verwaltung.

Eine Studie zeigt, wie fehlerhafter Code die Qualität von Testfällen bei LLMs beeinflusst.

Harden hilft Nutzern, Verhaltensweisen und Gedanken zu verfolgen, um Sucht zu bekämpfen.

LLMs für ne genaue Schätzung von Kosten und Dauer bei Softwareprojekten nutzen.

Inkonsistente Code-Kommentare können zu Bugs und Softwareproblemen führen.

Wichtige Punkte, um dein NeurIPS-Paper für eine bessere Bewertung zu verbessern.

Diese Studie bewertet die Wirksamkeit verschiedener LLMs bei der Identifizierung von Code-Schwachstellen.

Untersuchung der Datenschutzprobleme im Zusammenhang mit Drittanbieter-SDKs in mobilen Anwendungen.

Ein neuer Massstab zur Bewertung grosser Code-Modelle bei realen Programmieraufgaben.

Die Analyse von WASI-Leistungsproblemen mit einem eBPF-basierten Framework für bessere Webanwendungen.

Erforsche die Ursachen und Lösungen für flaky Tests, die die Softwareentwicklung stören.

Das GPT-O1 Modell zeigt bessere Fähigkeiten beim Bugfixing im Vergleich zu früheren Versionen.

Dieser Artikel beleuchtet die Herausforderungen und Risiken von sensiblen Informationen in Software-Protokollen.

Ein schlaues System, das das Programmieren mit KI-gestützten Lösungen einfacher macht.

Eine neue RL-Umgebung soll die Code-Optimierung für den MLIR-Compiler verbessern.

Eine neue Methode verbessert automatisierte Code-Review-Kommentare mithilfe der Erfahrung von Rezensenten.

Die Untersuchung von Prompt-Programmierung und deren Einfluss auf die Softwareentwicklung und Nutzererfahrung.

Diese Studie bewertet die Effektivität von LLM bei statischen und dynamischen Programm-Slicing-Aufgaben.

Ein genauer Blick auf Arbeitslastmuster in Webanwendungen für besseres Ressourcenmanagement.

vMocks vereinfacht die formale Verifizierung und verbessert die Sicherheit und Zuverlässigkeit von Software.

Bots vereinfachen Aufgaben und verbessern die Zusammenarbeit in der Softwareentwicklung.

Eine Studie darüber, wie technische Schulden Deep-Learning-Projekte beeinflussen.

Dieser Artikel bewertet die neuen Programmiermodelle von OpenAI und deren Leistung in Webanwendungen.

Diese Studie bewertet die Leistung grosser Code-Modelle bei API-Vorschlägen.

RepoGenReflex verbessert die Codevervollständigung, indem es aus vergangenen Erfahrungen lernt und relevante Vorschläge liefert.