Untersuch die Bedeutung von Leistungsanforderungen und Tests in Softwareprojekten.
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Computerwissenschaften - Software-Entwicklung
RSSEine Übersicht über moderne Code-Reviews und ihre Bedeutung für die Softwarequalität.
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Ein Überblick über dApps, ihre Struktur, Schwachstellen und zukünftige Perspektiven.
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Eine Studie zeigt, dass Cannabis die Programmierleistung negativ beeinflusst und die Kreativität nicht steigert.
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Eine Analyse von Fairness-Diskussionen unter Software-Ingenieuren auf Stack Exchange.
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FlaKat bietet eine Machine-Learning-Lösung an, um instabile Tests zu erkennen und zu kategorisieren.
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Ein Blick auf den Einfluss und die Präsenz von Softwarearchitekten in Brasilien.
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Eine Studie bewertet die Programmierfähigkeiten verschiedener grosser Sprachmodelle.
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Observierbarkeit ist der Schlüssel zum Management von Microservice-Anwendungen und zur Sicherstellung ihrer Zuverlässigkeit.
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DyPyBench bietet eine vielfältige Auswahl an Projekten für dynamische Analysen in Python.
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Lern, wie Ausführungs-Tainting und Memoisierung die Effizienz von Mutationsanalysen verbessern können.
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Diese Studie untersucht, wie gut LLMs architektonische Entscheidungen generieren können.
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Eine neue Methode reduziert Syntaxfehler in vom grossen Sprachmodell generiertem Code.
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Eine neue Methode verbessert das Testen von visuellen Ableitungssystemen, indem sie sich auf Objektbeziehungen konzentriert.
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Eine neue Methode nutzt maschinelles Lernen, um Fehler in MPI-Programmen effektiv zu erkennen.
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Eine Überprüfung der Rolle von Deep Learning bei der Vorhersage von Softwareleistungs-Konfigurationen.
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Eine Studie zeigt, wie kompliziert es ist, Schwachstellen zu erkennen, die sich über mehrere Codeeinheiten erstrecken.
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Forschung zeigt, wie Feedback die Erfahrungen mit selbstfahrenden Autos beeinflussen kann.
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Eine Studie über die Reduzierung von Gasgebühren in Ethereum durch Optimierung von Smart Contracts.
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Studie zeigt erheblichen Datenüberschneidungen, die die Bewertungen von Sprachmodellen bei der Codegenerierung beeinflussen.
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LLM-basierte Agenten zeigen vielversprechende Ansätze zur Verbesserung der Ursachenanalyse bei Cloud-Vorfällen.
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Die Forschung untersucht Methoden, um menschlich geschriebenen Code von AI-generiertem Code zu unterscheiden.
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Untersuchung von Techniken zur Verbesserung der Sicherheit in BusyBox, das in IoT-Geräten verwendet wird.
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Dieser Artikel untersucht den Einfluss der OSS-Dokumentation auf Entscheidungen zur Software-Adoption.
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Eine neue automatisierte Methode hilft Entwicklern, Sicherheitstestfälle für RESTful APIs zu erstellen.
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Lerne, wie du Sicherheitslücken effektiv in Open-Source-Software beheben kannst.
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Ein Werkzeug zur Messung der Daten-Shuffling-Performance in Stream-Processing-Frameworks.
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Issue-Tracker helfen Software-Teams, Aufgaben, Bugs und Anfragen effizient zu managen.
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Ein neues Datenset hat das Ziel, die Qualität von automatisierten Commit-Nachrichten für Entwickler zu verbessern.
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Untersuchen, wie und warum sich die Bug-Prioritäten in Softwareprojekten verschieben.
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Neues AST-basiertes Tool verbessert die Genauigkeit beim Codevergleich und die Zusammenarbeit der Entwickler.
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Eine neue Methode verbessert die Genauigkeit bei Themenempfehlungen für Softwareprojekte.
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Ein System entwickeln, um Bibliotheken in verschiedenen Programmiersprachen effektiv zu vergleichen.
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Ein neues Framework verbessert die Code-Vervollständigung, indem es den Kontext des Repositories nutzt.
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Eine Studie über statische Analysewerkzeuge zur Wiederherstellung von Microservice-Architekturen.
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Erfahre, wie die NLP4RE-Tools das Requirements Engineering vereinfachen.
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Ein Blick auf Smart Contracts, ihre Mechanik, Vorteile und Sicherheitsbedenken.
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Neue Methoden verbessern die Effizienz der Softwareverifikation mit Hilfe von zusätzlichen Invarianten.
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Einführung einer Programmiersprache, um die Entscheidungsfindung und Aufgabenausführung von Robotern zu verbessern.
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JupyLabel bietet eine bessere Möglichkeit, Codeabschnitte in Jupyter-Notebooks zu klassifizieren und zu kennzeichnen.
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