Eine Fallstudie zu funktionalen und Lasttests für Mikrodienste-Systeme.
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Computerwissenschaften - Software-Entwicklung
RSSEine Studie zur Effektivität von LLMs, um Anfängern bei Programmierproblemen zu helfen.
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Dieser Artikel behandelt eine kombinierte Methode für effektives automatisiertes Code-Editing.
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Ein Tool, das Code mit Kommentaren mithilfe von KI ausrichtet, um die Software-Dokumentation zu verbessern.
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Diese Studie analysiert Bugs in Quantum-Maschinenlernsoftware, um die Zuverlässigkeit zu verbessern.
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Eine neue Methode verbessert die Genauigkeit bei Softwareleistungsprognosen mit gezielten Datengruppen.
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Eine präzise Messung der IT-Emissionen ist entscheidend, um den Klimawandel zu bekämpfen.
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Eine automatische Methode, um Fehler in neuronalen Netzen effizient zu erkennen und zu beheben.
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Ein neues Verfahren kombiniert die Analyse von Code-Text mit dem Verhalten zur Laufzeit für bessere Einblicke.
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Neuronale Einbettungen verbessern das Web-Testing, erhöhen die Code-Abdeckung und erkennen ähnliche Seiten.
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Eine Methode zur Automatisierung der Erstellung von Anwendungsfalldiagrammen aus User Stories.
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Neue Methoden verbessern die Erkennung und Klassifizierung von Softwareanfälligkeiten.
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Lern, wie Compiler-Fuzzing hilft, die Zuverlässigkeit und Sicherheit von Software zu verbessern.
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Maschinelles Lernen nutzen, um die Fehlersuche bei Mikrodiensten zu beschleunigen.
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Einfache Änderungen untersuchen, um neurodivergente Lernende in der Hochschule zu unterstützen.
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Eine Übersicht über die Vorteile von ChatGPT und ethische Überlegungen in der Softwareentwicklung.
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Identifizierung von Verletzungssymptomen, um die Qualität der Softwarearchitektur zu erhalten.
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Eine Methode, um häufige Fehler beim Zugriff auf JavaScript-Properties zu finden.
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Ein Blick auf die Bedeutung und Herausforderungen der Softwarebewertung in der Wissenschaftsgemeinschaft.
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Untersuchen, wie die Teamzusammenstellung das Lernen in Software Engineering-Kursen beeinflusst.
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Untersuchen, wie Code-Reviews den Informationsaustausch in Softwareentwicklungsteams fördern.
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Die Bedeutung und die häufigen Fehlanwendungen von Sicherheits-APIs in Software untersuchen.
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Bewertung, wie fortgeschrittene Sprachmodelle Programmierbewertungen und Bildung beeinflussen.
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Das Potenzial von Quantencomputing wächst durch zugängliche Servicemodelle für Unternehmen.
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Diese Studie bewertet die Wirksamkeit von Selbstkorrekturen bei Programmieraufgaben mit fortgeschrittenen Sprachmodellen.
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FLITSR hilft, mehrere Softwarefehler effizienter durch iterative Testreduktion zu identifizieren.
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Eine Studie zu Qualitätssicherungspraktiken in beliebten Open-Source-Projekten zeigt Lücken in der Integration auf.
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Ein Leitfaden zum Aufbau robuster IoT-Systeme, die Bedrohungen standhalten können.
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OpenSBT bietet ein flexibles Framework für effizientes Testen von automatisierten Fahrzeugsystemen.
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Eine neue Methode zur Aufgabenvergabe und Klassifizierung in der Softwareentwicklung mithilfe von maschinellem Lernen.
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DataDesc verbessert die Softwarebenutzbarkeit für Forscher durch detaillierte Metadaten und bessere Dokumentation.
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Ein Blick darauf, wie Entwickler mit Abhängigkeitszyklen im Code umgehen.
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Erforschen, wie SAFA.ai die Softwarerückverfolgbarkeit für sicherheitskritische Projekte automatisiert.
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Die Datenschutz-Nährwertetiketten sollen helfen, die eigenen Datenpraktiken besser zu verstehen.
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MutateNN verbessert die DNN-Modellbewertung über verschiedene Hardware-Setups hinweg.
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Mobile Apps fehlen oft die Klarheit bei der Datensammlung, was das Vertrauen der Nutzer beeinträchtigt.
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In diesem Artikel geht's um Ressourcenlecks und die Vorteile von automatischen Inferenztechniken.
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Ein Überblick darüber, was Software-Systeme komplex macht und warum Definitionen wichtig sind.
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Die Forschung konzentriert sich darauf, prädiktive Werkzeuge zu entwickeln, die ihre Entscheidungen erklären.
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Neue Ansichten helfen Code-Reviewern, persönliche Daten in Software effizient zu verwalten.
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