Computerwissenschaften - Software-Entwicklung

WELL vereinfacht die Fehlersuche mit schwach überwachtem Lernen.

Eine Erkundung von Software-Ökosystemen, ihren Arten und der Interaktion von Entwicklern.

Eine Untersuchung, wie Software-Ökosysteme gedeihen und warum sie verfallen.

Neues System automatisiert die Erkennung und Behebung von Race-Conditions in Embedded-Software.

Die Notwendigkeit für ethische und vertrauenswürdige KI-Entwicklung erkunden.

Forschungen zeigen Wege, um Fehlerberichte besser Entwicklern zuzuordnen.

Oasis macht die Störungsbehebung für Ingenieure einfacher und verbessert die Effizienz und Geschwindigkeit.

Diese Technik verbessert die Generierung von Testfällen für Deep-Learning-Anwendungen.

Lern was über den ReCO-Prozess für ne coole Anwendungsintegration.

Untersuchung der Rolle von Vertrauen in Technologie und persönlichen Interaktionen.

Dieses neue Tool vereinfacht die Erstellung von KI-Pipelines mit Low-Code-Programmierung und natürlicher Sprache.

Ein Blick darauf, wie Datenerweiterung die Trainingsmethoden für Quellcode verbessert.

Ein Überblick über das aufstrebende Feld der Quanten-Softwareentwicklung und ihre Herausforderungen.

KI hilft Entwicklern, Fehlerberichte effizient zu verwalten und zu reproduzieren.

SourceP verbessert die Erkennung von Ponzi-Schemata in Smart Contracts durch die Analyse des Quellcodes.

Ein neues Konzept verbessert die Schwachstellenerkennung mithilfe fortschrittlicher Graphtechniken.

Bewertung, wie gut ChatGPT Softwareprotokolle analysieren kann.

Eine neue Methode nutzt emotionale Hinweise, um die Erfassung von Softwareanforderungen zu verbessern.

Ein neuer Ansatz zur Testung von Bildunterschriftensystemen für bessere Genauigkeit.

Diese Studie untersucht die Beziehung zwischen Mikrodiensten anhand logischer Kopplungsmetriken.

Dieser Artikel untersucht, wie Mikrodienste die Entwicklungsgeschwindigkeit im Vergleich zu monolithischen Ansätzen beeinflussen.

Ein Verfahren zur Wiederherstellung sinnvoller Variablennamen in der Softwareanalyse.

Eine neue Technik verbessert die Fehlererkennung in der Softwareentwicklung.

Diese Studie zeigt, wie effektiv massgeschneiderte Sprachmodelle mit Stack Overflow-Daten sind.

Erfahre, wie nachhaltige adaptive Sicherheit smarte Häuser vor neuen Bedrohungen schützt.

Die Verbesserung der Code-Analyse durch ein besseres Verständnis von Entwicklerpraktiken und Cloning.

Ein neues Rahmenwerk zur Bewertung der Genauigkeit von Codevervollständigung mithilfe von statischen Analysewerkzeugen.

Rohdaten in Werte umwandeln, damit man in Unternehmen besser versteht, was da abläuft.

Diese Studie untersucht, wie Screenshots die Genauigkeit von Aufgabenverteilungen verbessern können.

TestLab automatisiert Softwaretests mit KI, um Qualität und Sicherheit zu gewährleisten.

Ein neuer Datensatz von COBOL-Projekten unterstützt die Forschung an wichtigen Systemen.

Bauern nutzen maschinelles Lernen und IoT für bessere Erntevorhersagen.

Git-Theta vereinfacht das Modellmanagement und die Teamarbeit in Machine-Learning-Projekten.

Das HornFuzz-Tool verbessert das Testen für CHC-Solver, indem es Bugs effektiv identifiziert.

Überprüfen, wie sich die Updates von Solidity auf die Sicherheitsanfälligkeiten von Ethereum-Smart-Contracts auswirken.

Erforschen von Prompt-Injection-Bedrohungen in LLM-integrierten Anwendungen.

Analyse von Klon- und Schattierungsmethoden zur Verbesserung der Softwaresicherheit.

Ein Blick auf die Bedeutung der Konstruktvalidität in Softwaretechnik-Studien.

Automatisierte Systeme verbessern die Programmierausbildung, indem sie den Studierenden zeitnahes Feedback geben.

Ein Rahmenwerk zur Verbesserung der Softwarequalität in Machine-Learning-Anwendungen.