Computerwissenschaften - Software-Entwicklung

Mit maschinellem Lernen die Codeabdeckung vorherzusagen, macht Software-Tests einfacher.

Untersuchung des Einflusses von Code-Snippets auf das Feedback in der Softwareentwicklung.

Diese Studie betrachtet die API-Vertragsanforderungen, die in Online-Diskussionen von Entwicklern zu finden sind.

Dieser Artikel untersucht, wie Sprachmodelle effektiv Verilog-Code generieren.

Die Rolle von KI bei der Verbesserung des Software-Projektmanagements und der Effizienz erkunden.

Ein neues Modell vereinfacht Code-Updates zwischen Programmiersprachen.

Dieser Artikel bewertet den Einfluss des RRTF-Frameworks auf die Leistung von Code LLMs.

CodeLens hilft Entwicklern, die Struktur von Code effizient zu visualisieren und zu interpretieren.

Diese Studie bewertet das Potenzial des Hugging Face Hub für empirische Softwaretechnikforschung.

Eine Methode, um Spielprobleme durch die Analyse von Gameplay-Videos zu identifizieren.

SmartonAI macht PCB-Design einfacher mit KI-unterstützter Hilfe und intuitiven Funktionen.

Eine Methode zur Verbesserung von Regressionstests durch Überwachung von Objektzustandsdaten.

MetaTrimmer verbessert die MR-Auswahl für bessere Softwaretest-Ergebnisse.

Die Verbesserung der Kommunikation im Open Source ist wichtig für Wachstum und Inklusivität.

Eine neue Methode verbessert die Verifizierung von ereignisgesteuerten Multi-Thread-Anwendungen.

Ein Massstab zur Bewertung der KI-Leistung bei robotischen Manipulationsaufgaben mit NVIDIA Isaac Sim.

Dieser Artikel behandelt, wie man mit Prompts die Nachverfolgbarkeit von Software durch grosse Sprachmodelle verbessern kann.

DroneReqValidator automatisiert realistische Simulationen für sichereres Drohnentest.

Ein neues Framework verbessert die Effizienz des Managements von Deep-Learning-Aufgaben auf verschiedenen Hardware-Plattformen.

CLAA verbessert die Kategorisierung von API-Reviews für bessere Einblicke für Entwickler.

Untersuchen, wie man ChatGPT nutzen kann, um offene Fragen in der Software-Ausbildung zu bewerten.

Häufige Fehler erkennen, um die Qualität von manuellen Tests zu verbessern.

PDS-Net verbessert QoS-Vorhersagen, indem es mit verrauschten Daten effektiv umgeht.

Diese Studie überprüft Open-Source-Simulink-Modelle, um Trends und Praktiken zu identifizieren.

TIPICAL verbessert die Typableitung und geht Herausforderungen beim Programmieren mit höherer Genauigkeit an.

Die Nutzung von synthetischen Gesundheitsdaten erkunden, um die Entwicklung von CDSS zu verbessern.

MASC bietet einen neuen Ansatz, um Detektoren für Missbrauch von Krypto-APIs effektiv zu testen.

Diese Studie zeigt Vorurteile darin, wie autonome Autos Fussgänger je nach Alter und Hautfarbe erkennen.

Untersuchung der Praxis des Entwicklerfokus in Open-Source-Microservices.

Die unberechenbare Natur der Codegenerierung mit ChatGPT untersuchen.

Untersuchung der Einschränkungen von LLMs beim Übersetzen von Code und Techniken zur Verbesserung.

Eine Übersicht über die Herausforderungen, mit denen blinde Nutzer in Computer-Notizbüchern konfrontiert sind.

LARCH vereinfacht die Erstellung von Readme-Dokumenten mit Code-Darstellung und Sprachmodellen.

Neue Methoden verbessern das Verständnis von Sprachmodellen, die für Programmieraufgaben verwendet werden.

Sicherheit in vernetzten Industrie- Kontrollsystemen ist mega wichtig, gerade jetzt wo die Cyberbedrohungen zunehmen.

Eine Methode, die die Komplexität von neuronalen Netzwerken reduziert, um die Verifizierungseffizienz zu verbessern.

Ein Toolchain zur Verbesserung der Datenverwendungssichtbarkeit für Mitarbeiter.

Ein Blick auf kumulative und quadratische Abstimmungen für bessere Entscheidungen im Community-Budget.

Eine Studie über den aktuellen Stand der Entwicklung von Open-Source-ML-Produkten.

DroidDissector hilft Forschern dabei, Android-Malware effektiv mit statischer und dynamischer Analyse zu identifizieren.