Computerwissenschaften - Software-Entwicklung

Eine von Studierenden geleitete Initiative, die praktische Softwareerfahrung für zukünftige Ingenieure bietet.

Die Energieverwendung von Coding-Assistenten wie GitHub Copilot unter die Lupe nehmen.

Erforsche, wie die Summation von Gleitkommazahlen die Genauigkeit bei Berechnungen beeinflusst.

QNNs könnten ändern, wie Datensysteme im Gesundheitswesen getestet und verwaltet werden.

Mint erfasst und verwaltet Trace-Daten effizient für bessere Einblicke.

Schwache Verbindungen können Innovationen in Softwareprojekten anstossen.

Ein Blick auf das Potenzial von Coding-Camps, um das Lernen und die Karriereverbindungen zu verbessern.

Eine neue Methode verbessert die Erkennung von Sicherheitslücken in Smart Contracts.

Lern, wie Anomalieerkennung sensible Daten vor Bedrohungen schützt.

Ein Blick darauf, wie Softwareanfälligkeiten identifiziert, behoben und geteilt werden.

Ein tiefer Blick auf die Sicherheitsrisiken von VS Code-Erweiterungen.

Entwickler können die Privatsphäre von Apps verbessern, indem sie Nutzerbewertungen besser mit fortschrittlichen Techniken analysieren.

Eine Studie zeigt, wie CHIME die Antworten von ChatGPT auf Softwarefehlermeldungen verbessert.

Eine neue Methode verbessert das REST-API-Testing, indem sie intelligentes Lernen nutzt, um wichtige Operationen zu priorisieren.

AutoChecker vereinfacht die Erstellung von benutzerdefinierten statischen Code-Checkern für Entwickler.

Ein Tool zur Validierung von Testfällen, die von grossen Sprachmodellen generiert werden.

Lern was über metamorphe Tests und warum die wichtig für Softwareentwicklung sind.

KI verändert, wie Softwareteams arbeiten; die Menschen zu verstehen ist entscheidend.

Lern, wie Refactoring die Softwarestruktur verbessern und Risiken managen kann.

Forscher entwickeln ein selbstkorrektierendes Framework zur effizienten Testbench-Generierung im Hardware-Design.

Intelligentere Strategien nutzen, um Bugs beim Softwaretesten zu finden.

Untersuchen, wie Bots Softwareingenieuren helfen und wo es Verbesserungspotenzial gibt.

Lerne effektive Techniken, um Anfängern Programmdiagnose beizubringen.

KI-Tools wie ChatGPT haben Herausforderungen in der Energieeffizienz, für die Lösungen gefunden werden müssen.

Kleinere LLMs bieten Hilfe, haben aber massive Qualitätsprobleme bei der Codegenerierung.

Lern, wie sich Änderungen bei den Eingabeaufforderungen im Coding auf den Energieverbrauch auswirken und der Umwelt zugutekommen können.

Die Stärken von menschlicher versus automatisierter Code-Generierung erkunden.

Lern, wie Maschinen den Code-Review-Prozess für Entwickler erleichtern können.

Entdeck mal, wie IVR-Systeme sich mit KI-Technologie verändert haben.

Entdecke den Wippmechanismus für ein reibungsloseres Projektmanagement von Code.

Lern, wie Code-Refactoring Datenverunreinigung in der Softwareentwicklung reduziert.

Entdecke, wie aktuelle Vorfälle Schwachstellen in Linux-Paketen aufzeigen.

Schlechte Daten können zu mieser Modellleistung in Deep-Learning-Anwendungen führen.

Ein neuer Ansatz verbessert die Patch-Beschaffung für Software-Sicherheitslücken.

Lern, wie Zugriffskontrollrichtlinien deine Daten in Webanwendungen schützen.

Cuvis.ai macht hyperspektrale Bildgebung für jeden einfach und zugänglich.

Eine neue Methode verbessert Codierungsmodelle mit selbstgenerierten Tests.

HULA verbessert das Codieren, indem es menschliches Feedback in den Entwicklungsprozess integriert.

Eine neue Methode verbessert die Sicherheit des Codes, der von Sprachmodellen erzeugt wird.

Lern, wie Entwickler Bugs effektiv finden und beheben.