Computerwissenschaften - Software-Entwicklung

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.

Der SWE-Agent verbessert die Leistung von LM-Agenten bei Software-Engineering-Aufgaben mit einer spezialisierten Schnittstelle.

Untersuchen, wie Emotionen, Kommunikation und Teamarbeit die Softwareerstellung beeinflussen.

Untersuchen, wie Kotlin und Java zusammenarbeiten und welche Herausforderungen Entwickler damit haben.

Granit-Modelle verbessern Codierungsaufgaben und steigern die Effizienz für Entwickler.

Gamification steigert das Engagement und die Motivation von Studierenden in Software-Engineering-Programmen.

Forschung hebt die sich wandelnde Rolle der Softwareentwicklung in der kommenden 6G-Technologie hervor.

CrashJS bietet einen Datensatz, um gegen JavaScript-Abstürze in Node.js-Anwendungen vorzugehen.

LLMs einsetzen, um die Anpassung im MLOps zu verbessern.

Diese Studie bewertet, wie gut LLMs technische Schulden erkennen und klassifizieren können.

Analyse der Einführung und Herausforderungen von Sandboxing in Software-Paketen.

CodeCompass hilft Entwicklern, direkt in ihrer IDE auf Dokumentationen zuzugreifen, um den Code besser zu verstehen.

Diese Studie untersucht Methoden, um die Sicherheit von Plugins in der Softwareentwicklung zu verbessern.

Die Kombination aus statischer und dynamischer Analyse verbessert die Genauigkeit bei der Vorhersage von Bugs in der Softwareentwicklung.

Eine Studie über die Leistung von fünf statischen Analysewerkzeugen für JavaScript.

Ein Framework, um moderne C++-Features zu nutzen und gleichzeitig die Kompatibilität mit älteren Systemen zu gewährleisten.

Eine innovative Methode zur Verbesserung automatischer Codevervollständigungswerkzeuge vorstellen.

Typhon verbessert die Codevorschläge für Entwickler, die Jupyter Notebooks nutzen, durch fortschrittliche Techniken.

Dieser Bericht behandelt Methoden zur Verbesserung der Speichersicherheit in KI-Neuronalen Netzen.

Ein neuartiger Ansatz zur Verbesserung der Graphkonsistenz durch Transformationsregeln und Anwendungsbedingungen.

BARO bietet fortschrittliche Lösungen zur Erkennung von Problemen in Mikrodienstsystemen an.

Hier ist Themis, ein automatisches Tool zur Fehlererkennung in Deep-Learning-Systemen.

Ein neuer Ansatz mit Verstärkungslernen zur Verbesserung der Anpassungsfähigkeit von Benutzeroberflächen.

Untersuchen, wie kleine Änderungen die Softwarequalität und Wartung verbessern.

KI-Profis teilen ihre Meinungen zu vertrauenswürdiger KI und ihren Herausforderungen.

Die wichtige Rolle von Infrastruktur-Ingenieuren in der wissenschaftlichen Forschung hervorheben.

In diesem Artikel geht's um die Notwendigkeit besserer Bewertungsmethoden in der Fuzzing-Forschung.

Lerne, wie LLMs die Effizienz von Webformular-Tests verbessern.

Untersuchung der Effektivität grosser Sprachmodelle bei der Übersetzung von echtem Code in Rust.

Ein detaillierter Blick auf die aktuellen Praktiken in der medizinischen Bildgebungssoftware und Bereiche, in denen man sich verbessern kann.

Untersuchen von Community-Engagement und Modellannahme in der Open-Source-AI-Entwicklung.

PathOCL verbessert die Genauigkeit und Effizienz der OCL-Generierung für UML-Klassenmodelle.

Lern, wie prädiktive Modelle die Effizienz von Softwarebewertungen mit weniger Beispielen steigern können.

Erforschen, wie IR statische Analyse-Tools und Softwarequalität verbessert.