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Diese Arbeit untersucht die wichtigsten Faktoren, die die Lesbarkeit von Testcode beeinflussen, um die Softwarewartung zu verbessern.

Eine neue Methode verbessert die Code-Generierung, indem sie projektspezifischen Kontext und Compiler-Feedback nutzt.

Ein System von Handles verbessert das Speichermanagement und reduziert die Fragmentierung in unmanaged Sprachen.

TGMM vereinfacht das Erkennen von ähnlichem Code in verschiedenen Programmiersprachen.

Neue Benchmarks zeigen Stärken und Schwächen von Programmiersprachen-Modellen.

Ein Werkzeug zur Analyse von Speicherproblemen in C-Code.

CoderUJB bewertet die Leistung von LLM in echten Java-Programmieraufgaben.

Eine Studie darüber, wie gut LLMs mit Variationen in mathematischen Aufforderungen umgehen.

Die Studie untersucht, wie verschiedene Hinweislevel Anfängern beim Programmieren lernen helfen.

Ein neues Modell verbessert die Analyse von WebAssembly-Code durch gemischtes Datenverständnis.

Effector hilft dabei, regionale Effekte in Machine-Learning-Modellen zu erklären, um bessere Einblicke zu bekommen.

Erforschen, wie AI-Tutoren das Programmieren lernen für Schüler verbessern.

Eine neue Methode automatisiert die Analyse von probabilistischen Programmausgaben.

Eine neue Methode, um die Reparatur von Stateflow-Modellen zu beschleunigen und die Kosten zu senken.

Eine Analyse, wie Entwickler architektonische Lösungen in Open-Source-Projekten umsetzen.

GATlab vereinfacht mathematische Modellierung für Forscher und Ingenieure.

Eine neue Methode nutzt LLMs, um Bugfixes und Feature-Erweiterungen zu automatisieren.

Eine neue Methode hilft Anfängern, Code in Machine Learning Tutorials besser zu verstehen.

Dieses System verbessert die Kontrolle und Nachverfolgung von Daten in der Programmierung.

Eine neue Methode nutzt LLMs, um die Effizienz der Programmunterstützung zu verbessern.

AniFrame macht Programmierkunst für Neueinsteiger zugänglich mit einem benutzerfreundlichen Ansatz.

Ein neuer Datensatz, um die Code-Generierung mit visuellen Elementen zu verbessern.

Diese Studie bewertet, wie LLMs Fragen zu Programmiercode beantworten.

KI nutzen, um die Erstellung von PowerShell-Code für Cybersicherheit einfacher zu machen.

Ein neuer Ansatz für Fehlerschranken mithilfe von Fehlergutschriften für komplexe Programme.

Der CHC-Wettbewerb hat Fortschritte bei den Lösungsverfahren und deren Anwendungen in der Programmverifikation gezeigt.

Diese Arbeit untersucht die Bugs in vier klassischen Super Mario Spielen und ihre Bedeutung.

Analyse des Verhaltens und der Beendigung von linearen Beschränkungszyklen in der Programmierung.

Ein Blick auf TopKAT und seine Rolle bei der Analyse von Computerprogrammen.

Aptly erlaubt es jedem, mit einfacher Sprache mobile Apps zu erstellen und überwindet Barrieren in der App-Entwicklung.

Lerne, wie du herausfindest, wann Programme, die Zufälligkeit nutzen, aufhören zu laufen.

Untersuchen, wie menschliche Beispiele maschinelles Lernen für Programmieraufgaben beeinflussen.

Lern, wie MLIRs Transform-Dialekt die Berechnungseffizienz und den Code klarer macht.

KI verändert, wie wir Code schreiben und die Korrektheit nachweisen.

Ein umfassender Ansatz, um Programme unabhängig von der Programmiersprache zu analysieren.

Lern, wie prädiktives Monitoring dabei hilft, Bugs früh in der Softwareentwicklung zu finden.

Die Verbindung zwischen Trennungslogik und kryptografischer Sicherheit durch Unabhängigkeit erkunden.

GeckoGraph macht das Verstehen von polymorphen Typen durch visuelle Darstellung einfacher.

Ein neuer Ansatz, um anfängerfreundliche Programmierprobleme zu erstellen, die trotzdem herausfordernd bleiben.

Dieser Artikel untersucht Techniken, um zwischen von Menschen und von KI erzeugtem Code zu unterscheiden.