Eine Übersicht über hybrides Arbeiten und seine Verbindung zu agilen Softwarepraktiken.
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Computerwissenschaften - Software-Entwicklung
RSSLLMs nutzen, um die Effektivität von Mutationstests und die Softwarequalität zu verbessern.
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Ein neues Tool bietet flexible Definitionen von Fairness für die Analyse von maschinellem Lernen.
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Ein neuer Datensatz, um die Code-Generierung mit visuellen Elementen zu verbessern.
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Dieser Artikel untersucht die Rolle von LLMs bei der Behebung von Alloy-Spezifikationen.
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Studenten für Softwaretests begeistern mit teamorientiertem Lernen und Open-Source-Projekten.
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3DGen nutzt KI, um lockere Datenbeschreibungen in sicheren Code zu verwandeln.
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AID nutzt LLMs und differenzielle Tests, um die Fehlersuche in Software zu verbessern.
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Lern, wie undefiniertes Verhalten Rust-Bibliotheken beeinflusst, wenn man mit fremden Funktionen arbeitet.
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Neues Framework verbessert die Genauigkeit beim Bugfixing mithilfe von Token-Level-Analyse und kontextuellen Informationen.
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LogSD verbessert die Anomalieerkennung in Log-Daten, indem es sich auf seltene Ereignisse konzentriert.
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Ein Blick darauf, wie man Sprachmodelle nutzen kann, um die Zufriedenheit mit Softwareanforderungen zu bewerten.
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Diese Arbeit präsentiert eine Strategie, wie Agenten selbstständig Probleme diagnostizieren und lösen können.
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KI nutzen, um die Erstellung von PowerShell-Code für Cybersicherheit einfacher zu machen.
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Dieser Artikel stellt eine Methode vor, um Test-Szenarien aus Anforderungen in natürlicher Sprache zu erstellen.
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Dieser Artikel untersucht die Installationsprobleme, die Anfängersoftwareentwickler haben.
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Dieser Artikel untersucht, wie Invarianten die Sicherheit von Smart Contracts gegen Angriffe verbessern können.
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Die Bedenken beim Einsatz von Code für das Training von KI-Modellen erkunden.
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Ein visuelles Analyse-Tool verbessert die Analyse der Microservices-Leistung.
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MACH bietet einen klaren Weg für effektives Softwaremanagement und Teamzusammenarbeit.
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Ein Blick auf Mutation Testing und seine Rolle bei der Verbesserung der Softwarequalität.
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Eine neue Methode verbessert das Software-Testing, indem sie sich auf echte Interaktionen und Umgebungen konzentriert.
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Ein Blick darauf, wie MLLMs die Tests für Bildverkennungssysteme verbessern.
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Lern, wie wichtig es ist, verteilte Programmabläufe mit den Spezifikationen zu validieren.
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Ein neuartiges System zur Bewertung von Software-Schwachstellen auf mehreren Ebenen.
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Einsatz von Sprachmodellen zur Verbesserung der Effizienz und Genauigkeit von automatischer Programmreparatur.
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Ein neues System kombiniert Abruf und Klassifizierung, um doppelte Fehlerberichte zu reduzieren.
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Diese Studie untersucht, wie KI Agile Meetings bei der Österreichischen Post verbessern kann.
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Diese Arbeit untersucht die Bugs in vier klassischen Super Mario Spielen und ihre Bedeutung.
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Gegenteilige Überlegungen helfen, die Schwachstellen im Code besser zu verstehen.
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Diese Studie untersucht die Auswirkungen von Code-Klonen auf Deep-Learning-Frameworks und Softwarequalität.
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Untersuchung der Herausforderungen, mit denen blinde und sehbehinderte Softwareprofis bei der Karriereentwicklung konfrontiert sind.
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Erkunde Veränderungen, um die Qualität von Tests in natürlicher Sprache zu verbessern.
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Eine neue Methode zielt darauf ab, das Testen in sich verändernden Compiler-Umgebungen zu automatisieren.
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Ein einheitliches Rahmenwerk zur Verbesserung der Software-Debugging-Prozesse.
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Ein Überblick über Testmethoden für Deep-Learning-Bibliotheken und deren Bedeutung.
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Eine Studie zu Nutzerbewertungen gibt Einblicke in die Effektivität von Kontaktverfolgungs-Apps.
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Lerne, wie dynamische Logik dabei hilft, das Verhalten von Programmen effektiv zu überprüfen.
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Eine Studie zur Effektivität von SAST-Tools für Smart Contracts.
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Dieses Tool verbessert die Umwandlung von Code in Rust und legt dabei Wert auf Sicherheit und Lesbarkeit.
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