Computerwissenschaften - Software-Entwicklung

Ein neuartiges System zur Bewertung von Software-Schwachstellen auf mehreren Ebenen.

Einsatz von Sprachmodellen zur Verbesserung der Effizienz und Genauigkeit von automatischer Programmreparatur.

Ein neues System kombiniert Abruf und Klassifizierung, um doppelte Fehlerberichte zu reduzieren.

Diese Studie untersucht, wie KI Agile Meetings bei der Österreichischen Post verbessern kann.

Diese Arbeit untersucht die Bugs in vier klassischen Super Mario Spielen und ihre Bedeutung.

Gegenteilige Überlegungen helfen, die Schwachstellen im Code besser zu verstehen.

Diese Studie untersucht die Auswirkungen von Code-Klonen auf Deep-Learning-Frameworks und Softwarequalität.

Untersuchung der Herausforderungen, mit denen blinde und sehbehinderte Softwareprofis bei der Karriereentwicklung konfrontiert sind.

Erkunde Veränderungen, um die Qualität von Tests in natürlicher Sprache zu verbessern.

Eine neue Methode zielt darauf ab, das Testen in sich verändernden Compiler-Umgebungen zu automatisieren.

Ein einheitliches Rahmenwerk zur Verbesserung der Software-Debugging-Prozesse.

Ein Überblick über Testmethoden für Deep-Learning-Bibliotheken und deren Bedeutung.

Eine Studie zu Nutzerbewertungen gibt Einblicke in die Effektivität von Kontaktverfolgungs-Apps.

Lerne, wie dynamische Logik dabei hilft, das Verhalten von Programmen effektiv zu überprüfen.

Eine Studie zur Effektivität von SAST-Tools für Smart Contracts.

Dieses Tool verbessert die Umwandlung von Code in Rust und legt dabei Wert auf Sicherheit und Lesbarkeit.

Ein Blick auf die Komplexitäten von Systemen-von-Systemen in der modernen Softwareentwicklung.

Untersuche die Rolle der menschlichen Aspekte in der Softwaremodellierung und deren Auswirkungen.

Bewertung von Bildübersetzungstechniken beim Testen von selbstfahrenden Autos.

Neue Methoden verbessern die Sicherheit, indem sie das Vertrauen in die Entscheidungen von selbstfahrenden Fahrzeugen messen.

Dieser Artikel untersucht die Voreingenommenheit in Code-Generierungsmodellen über verschiedene Sprachen hinweg.

Bewertung der Zuverlässigkeit von KI-erstellten Zusammenfassungen für verbesserte Softwarewartung.

Delm verbessert die Effizienz von App-Tests, indem es Deep Links für bessere Abdeckung und Zuverlässigkeit verwendet.

Ein Überblick über Code-Halluzinationen in LLMs und deren Auswirkungen auf die Softwareentwicklung.

Neue Metriken sollen die Code-Sicherheit und -Korrektheit mit LLMs verbessern.

Eine Studie über die Nutzung von Bazel für schnellere CI-Bauten.

Lern, wie Stack-Traces die Fehlersuche in der Softwareentwicklung verbessern können.

Ein neuer Ansatz zur Verbesserung der Erkennung von Codeklonen über Softwareprojekte hinweg.

Ein neues Modell soll die rechtlichen und technischen Lücken in der Software-Compliance schliessen.

KI verändert, wie wir Code schreiben und die Korrektheit nachweisen.

Erforschen, wie grosse Sprachmodelle die Behebung von Softwarefehlern verändern.

Entdeck den SOPA-Rahmen für die Bewertung von Umweltauswirkungen in Geschäftsprozessen.

Eine neue Methode verbessert die Abfrage von Graphen, indem sie sich auf relevante Teile konzentriert.

Die Herausforderungen und zukünftigen Rollen beim automatischen Programmieren mit LLMs untersuchen.

Eine neue automatisierte Methode vereinfacht das Einfügen von Deep-Learning-Kernen in Modelle.

Untersuchung der Herausforderungen, mit denen Frauen und nicht-binäre Studierende im Bereich Software Engineering konfrontiert sind.

Diese Studie untersucht die Rolle von LLMs bei der Erstellung effektiver Testorakel für Software.

Eine klare Anleitung zur Softwarearchitektur und ihrem Einfluss auf Designentscheidungen.

Die Studie bewertet die Energieeffizienz von Code von Code Llama im Vergleich zu menschlich geschriebenen Lösungen.

PAFOT verbessert die Sicherheitstests für selbstfahrende Autos durch fortschrittliche Simulationstechniken.