Computerwissenschaften - Software-Entwicklung

Entdecke, wie Praktika die Erfahrungen und Karrieren von Studierenden in der Computerbranche prägen.

Entdecke, wie selektives Shot-Learning die Code-Erklärungen für Entwickler verbessert.

Automatisierte Tools revolutionieren Sicherheitsbewertungen in digitalen Landschaften.

Untersuche, wie Varianztheorien die Ergebnisse der Softwareentwicklung und die Forschungssynthese beeinflussen.

Ein neuer Ansatz verbessert die statische Analyse mit Sprachmodellen für bessere Softwareentwicklung.

Entwickler stehen vor selbstzugegebenem technischen Schulden; es werden Tools benötigt, um das effektiv zu managen.

Entdecke, wie das Generative AI Toolkit die Entwicklung von LLM-Anwendungen vereinfacht.

Untersuchung der Effektivität von automatisierten Testgenerierungstools in der Softwareentwicklung.

Ein Blick auf Fairness-Toolkits in der Technik und ihre Bedeutung.

SimADFuzz verbessert die Sicherheitstests für autonome Fahrzeuge mit verschiedenen Szenarien.

Lerne, wie Parameter-effizientes Feintuning die Erkennung von Codegerüchen mit LLMs verbessert.

Forscher wollen Sprachmodelle optimieren, um die Effizienz zu steigern und die Kosten zu senken.

Entdecke, wie CPPJoules C++-Entwicklern hilft, den Energieverbrauch effektiv zu verfolgen.

MORTAR verbessert die Testung von Mehrfachdialogen für die Zuverlässigkeit von Chatbots.

Dieser Artikel hebt die Notwendigkeit von vielfältiger Repräsentation in der Ausbildung für Softwareengineering hervor.

Entdecke, wie MRWeb die Lücke zwischen Design und funktionalen Webseiten schliesst.

Entdecke, wie Tree-of-Code Maschinen hilft, komplexe Probleme effizient zu lösen.

LLMs verwandeln die Softwareentwicklung, bringen aber auch ihre eigenen Herausforderungen mit sich.

Warum das Teilen von Daten und Code entscheidend für zuverlässige KI-Studien ist.

Modellbasierte Sprachagenten machen Datenanalyse für alle einfacher.

Ein Leitfaden zum Verstehen und Beheben von Fehlern in Deep-Learning-Modellen.

Erforschen, wie VR das Lernen in der Softwareentwicklung verändern kann.

Die Tech-Community findet Wege, um LLMs schlanker und umweltfreundlicher zu machen.

Erforschung von fairen Praktiken für die Fairness und Leistung von maschinellem Lernen.

Die Studie bewertet Sprachmodelle zur Erkennung von Softwareanfälligkeiten in verschiedenen Programmiersprachen.

Entdeck, wie Benutzer-Modellierung bessere Software-Erlebnisse gestaltet.

Forscher arbeiten an der Automatisierung von Code-Reviews mit fortschrittlicher Technologie und föderiertem Lernen.

Die Rolle von generativer KI im Lernen der Softwareentwicklung aufdröseln.

Wie selbstfahrende Autos ihre Umgebung zur Sicherheit wahrnehmen.

Erfahre, wie 'Privacy as Code' die Softwareentwicklung für bessere Sicherheit verändert.

Entdecke, wie LLMs das Unit-Testing für Entwickler verändern.

Neuer Datensatz hilft dabei, herauszufinden, ob Code von Menschen oder KI erstellt wurde.

ACECode optimiert KI-generierten Code für Effizienz und Richtigkeit.

Erforsch, wie KI das Bewerten von UML-Diagrammen für Lehrer und Schüler erleichtern kann.

Entdecke, wie grosse Sprachmodelle das Verstehen von Code und die Dokumentation vereinfachen.

RCAEval bietet Tools für ne bessere Fehlersuche in Mikrodiensten.

Entdecke, wie Softwarekonfigurationen die Leistung und Optimierung beeinflussen.

Erfahre, wie LMRPA die Geschäftsabläufe durch smarte Automatisierung verändert.

Lern, wie KI die Welt des Code-Refactorings für Entwickler verändert.

Ein neues System optimiert das Dokumentenmanagement mit Schnelligkeit und Genauigkeit.