Computerwissenschaften - Software-Entwicklung

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.

Entdeck die Schwachstellen von autonomen Fahrzeugen und die Bedrohungen, mit denen sie konfrontiert sind.

Entdecke, wie Testmethoden die Sicherheit von selbstfahrenden Autos gewährleisten.

Fehler suchen mit coolen Techniken und Technologien einfacher machen.

KI-Tools verbessern die Testfallgenerierung aus Softwareanforderungen und steigern die Effizienz.

MISH verbessert automatisiertes Testen für Mikrodienste, indem es sich auf Interaktionen konzentriert.

TrustOps schafft Transparenz und Zuverlässigkeit in der Softwareentwicklung.

Entdecke die sich entwickelnde Welt der Code-Übersetzung und ihre Bedeutung in der Programmierung.

Lerne, wie Entwickler Issue-Tracker aufräumen können, um besser fokussiert zu bleiben.

Grosse Sprachmodelle verändern das Bugfixing in der Softwareentwicklung und machen es effizienter.

LABIIUM vereinfacht die Laborarbeit mit KI und macht Experimente einfacher und schneller.