Computerwissenschaften - Software-Entwicklung

Lerne, wie du Sicherheitslücken effektiv in Open-Source-Software beheben kannst.

Ein Werkzeug zur Messung der Daten-Shuffling-Performance in Stream-Processing-Frameworks.

Issue-Tracker helfen Software-Teams, Aufgaben, Bugs und Anfragen effizient zu managen.

Ein neues Datenset hat das Ziel, die Qualität von automatisierten Commit-Nachrichten für Entwickler zu verbessern.

Untersuchen, wie und warum sich die Bug-Prioritäten in Softwareprojekten verschieben.

Neues AST-basiertes Tool verbessert die Genauigkeit beim Codevergleich und die Zusammenarbeit der Entwickler.

Eine neue Methode verbessert die Genauigkeit bei Themenempfehlungen für Softwareprojekte.

Ein System entwickeln, um Bibliotheken in verschiedenen Programmiersprachen effektiv zu vergleichen.

Ein neues Framework verbessert die Code-Vervollständigung, indem es den Kontext des Repositories nutzt.

Eine Studie über statische Analysewerkzeuge zur Wiederherstellung von Microservice-Architekturen.

Erfahre, wie die NLP4RE-Tools das Requirements Engineering vereinfachen.

Ein Blick auf Smart Contracts, ihre Mechanik, Vorteile und Sicherheitsbedenken.

Neue Methoden verbessern die Effizienz der Softwareverifikation mit Hilfe von zusätzlichen Invarianten.

Einführung einer Programmiersprache, um die Entscheidungsfindung und Aufgabenausführung von Robotern zu verbessern.

JupyLabel bietet eine bessere Möglichkeit, Codeabschnitte in Jupyter-Notebooks zu klassifizieren und zu kennzeichnen.

Neue Datensätze und Benchmarks sollen die Codierungsausgabe von KI-Modellen verbessern.

Dieser Artikel untersucht, wie crowd-sourced Kompatibilitätsbewertungen bei der Verwaltung von Softwareabhängigkeiten helfen.

Dieser Artikel untersucht Probleme mit Code-Smells in der Qualität von ML-Software.

AutoDev optimiert den Softwareentwicklungsprozess durch fortschrittliche KI-Automatisierung.

Diese Forschung bewertet die Nutzung von LLMs für realistische Selbstfahrauto-Szenarien.

Die Sicherheit von Helm-Charts mit Tools und KI analysieren, um mögliche Lösungen zu finden.

Lern, wie KI-Modelle die Qualität von User Stories in der agilen Softwareentwicklung verbessern.

Ein neues Framework verbessert die Datenflussanalyse in der Softwaregestaltung für mehr Sicherheit.

Untersuchung von PEFT-Methoden in LLMs für Code-Generierung und Zusammenfassung in R.

FuseFL verbessert die Fehlerlokalisierung, indem es verschiedene Datenquellen kombiniert, um klarere Erklärungen zu liefern.

Eine Analyse der Interaktionen von Entwicklern mit ChatGPT auf GitHub.

Eine neue Methode verbessert die Codevervollständigung, indem sie unnötige Informationsabfragen reduziert.

Lern, wie man komplexe Systeme effizient mit modernen Methoden überprüft.

Ein Framework vereinfacht Peephole-Optimierungen für bessere Leistung in Java-Anwendungen.

Ein neues Framework vereinfacht das Testen von JIT-Compilern, indem es automatisierte Testfälle generiert.

SliSE verbessert die Erkennung von Reentrancy-Sicherheitslücken in komplexen Smart Contracts.

Erfahre, wie digitale Zwillinge das Monitoring und die Effizienz in verschiedenen Bereichen revolutionieren.

HDLdebugger automatisiert und vereinfacht den Prozess des Debuggens von HDL-Code für Ingenieure.

Linguacodus übersetzt natürliche Sprache in Computer-Code für maschinelles Lernen.

UMBRELLA ist ein lebendes Labor, um IoT-Technologie in echten Umgebungen zu testen.

FastFlip hilft Entwicklern, schnell Softwarefehler zu finden und zu analysieren.

Verstärkendes Lernen verbessert die Testmethoden für die Sicherheit beim autonomen Fahren.

Der Model Openness Framework legt Standards für Transparenz und Vertrauen in die KI-Entwicklung fest.

Ein Blick auf die Herausforderungen und Praktiken von OSS-Lizenzierung in der Softwareentwicklung.

Q-COSMIC bietet eine neue Möglichkeit, die Grösse von Quanten-Software effektiv zu messen.