Computerwissenschaften - Software-Entwicklung

Ein Blick auf gängige Entwicklerprobleme in hybriden Quantenanwendungen.

Ein Blick auf die Abstürze von Jupyter-Notebooks und wie man sie verhindern kann.

Ein Überblick über Software-Schwachstellen und die Modelle, die verwendet werden, um sie zu erkennen.

Ein neuer Ansatz, um Roboter schlauer und effizienter zu machen.

Erforschen, wie LLMs die Softwareerstellung verbessern und dabei Vertrauen aufrechterhalten.

Eine Studie zur Leistung von LLMs bei Software-Engineering-Aufgaben.

Lern mal was über CodeGraphNet, ne neue Methode um Software-Sicherheitslücken zu erkennen.

Untersuchen, wie die Komplexität des Codes die Sicherheit in Smart Contracts beeinflusst.

Ein Blick darauf, wie Indie-Entwickler kontinuierliche Experimente nutzen.

Feature-Factory macht es einfacher, neue Features in Software einzufügen, wodurch Entwickler Zeit und Aufwand sparen.

Wir haben zwei Szenarien untersucht, um Sicherheitstools gegen Angriffe zu entwickeln.

Grosse Sprachmodelle nutzen, um die Seed-Generierung für Fuzzing im Software-Testen zu verbessern.

Lern was über Micro-Frontends, ihre Vorteile und gängige Herausforderungen.

Lerne, wie du Sicherheits-Codegerüche in JavaScript erkennen und beheben kannst.

Lern, wie smarte Systeme komplexe Daten effizient organisieren.

Ein neues Werkzeug kombiniert LLMs und formale Verifizierung für sicherere Codeerstellung.

Methoden zur Überprüfung von Quanten-Schaltungen sorgen dafür, dass sie richtig und zuverlässig funktionieren.

Ein neues Verfahren hilft Entwicklern, Co-Change-Beziehungen in Software effektiver zu verwalten.

Die Grenzen von LLMs beim Erzeugen von zuverlässigem Infrastructure as Code erkunden.

Untersuchung der Energieeffizienz und Genauigkeit in KI-Coding-Modellen für Entwickler.

Lern, wie man mit Null Pointer Dereference-Problemen in der Software-Sicherheit umgeht.

Entdecke, wie O1-CODER die Art und Weise verändert, wie Maschinen lernen, zu programmieren.

Eine Übersicht über die Serviceentdeckung und die Rolle von OpenAPI und LLMs.

Die Hürden, die Menschen mit Behinderungen beim Zugang zu Technologie überwinden müssen, anschauen.

Vielfältige Strassenaufbauten verbessern die Sicherheitstests für selbstfahrende Fahrzeuge.

Ein Tool, das dabei hilft, Anforderungen aus Gesprächen mit Stakeholdern einfacher zu sammeln.

Ein Blick auf die Stärken und Schwächen von fortgeschrittenen Code-Helfern.

Ein Toolkit, das die Programmierausbildung mit strukturierter Anleitung und automatischem Feedback verbessert.

Einblicke in die Bedürfnisse und Erwartungen von Softwareentwicklern an Tools zur Erkennung von Protokollanomalien.

Lern, wie du Nullzeiger-Ausnahmen mit einem neuen logischen Ansatz angehen kannst.

Eine Datenbank zur Bekämpfung von Hintertür-Fehlern in Deep-Learning-Modellen.

Lern, wie Chaos-Engineering Tech-Firmen hilft, mit Überraschungen in ihren Systemen umzugehen.

Grosse Sprachmodelle verbessern die Bewertungen von Code-Zusammenfassungen mit kreativen Bewertungen.

Ein neues Tool löst das Problem von App-blockierenden Pop-ups während automatisierter Tests.

Die Integration von Wissenseinheiten kann die Fehlerprognosen in der Softwareentwicklung verbessern.

Eine neue Methode verbessert, wie Roboter sichere Verhaltensweisen lernen.

TDD-Bench verbessert die automatisierte Testgenerierung für Entwickler, die TDD-Methoden nutzen.

Ein Datensatz, der Sprachmodelle dazu befähigt, Unit-Tests für C++-Code zu erstellen.

Entdecke, wie autonome Fahrzeuge sich auf knifflige Situationen vorbereiten.

Versteh das Harmonisierte Zolltarifsystem und die Klassifizierungstools für reibungsloses Importieren.