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SSIP verbessert das Management von Quanten-Codes für zuverlässiges Rechnen.

Ein neuer Ansatz zur Verbesserung der Anomalieerkennung in Mikrodiensten durch Simulation und das Verhalten echter Nutzer.

AutoVCoder verbessert die Fähigkeit von LLMs, hochwertige Verilog-Codes effektiv zu generieren.

Eine neue Methode verbessert die Effizienz der Hyperparameteroptimierung mithilfe von Daten früherer Modelle.

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Ein neues Modell verbessert die Effizienz in aufgabenorientierten Dialogsystemen, ohne viel manuelle Arbeit.

Simopt verbessert das FPGA-Design, indem es Simulationsdaten nutzt, um die Leistung zu steigern.

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DDK verbessert die Wissensdistillation und macht kleinere Sprachmodelle effizienter.

Zwei spezialisierte QA-Datensätze sollen die Frage-Antwort-Systeme für Adobe Acrobat und Photoshop verbessern.

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Neues Typsystem sorgt dafür, dass Smart Contracts reibungslos laufen, ohne Gasprobleme.

Einführung von Discrete Flow Matching für bessere Techniken zur Generierung diskreter Daten.

Fast Preemption bietet einen proaktiven Schutz für Deep-Learning-Systeme gegen Angriffe.

Wir stellen GAI-Datenschutzetiketten vor, um das Verständnis der Nutzer für Datenschutzpraktiken zu verbessern.

Untersuche Methoden zur Ursachenanalyse für Microservices und deren Auswirkungen auf die Leistung.

Eine neue Methode steigert die Effizienz von LLMs bei der Erstellung komplexer Hardware-Designs.

Ein Tool verbessert die Aktionskategorisierung und hilft Entwicklern, effizienter zu arbeiten.

Ein neues Framework zur Verfolgung der Entwicklung von Microservices mithilfe von Metriken.

Dieser Artikel untersucht, wie die Grössen von Streudiagrammen die Wahrnehmung von Clustern beeinflussen.

VR-Omics vereinfacht die Analyse von räumlichen Transkriptomik-Daten für Forscher.

Eine neue Methode verbessert die Fehlersuche durch dynamisches Chunking und das Lernen von schwierigen Beispielen.

Nerva bringt eine einzigartige Methode, um effiziente neuronale Netzwerke mithilfe von Sparsamkeit zu erstellen.

Die Kombination aus statischer und dynamischer Analyse erhöht die Softwarezuverlässigkeit.

dlordinal vereinfacht Deep Learning für ordinale Klassifikationsaufgaben.

Diese Studie stellt eine Methode vor, um das Nachverfolgen von Sicherheitspatches zu verbessern.

Eine Studie, die maschinelles Lernen-Modelle vergleicht, um Schwachstellen in C/C++-Code zu bewerten.

LightPHE erleichtert es, sensible Daten mit homomorpher Verschlüsselung zu schützen.

Rusts Rolle bei der Verbesserung der Sicherheit und Zuverlässigkeit von Betriebssystemen erkunden.

In diesem Artikel wird eine Methode zur Verbesserung der HDL-Code-Generierung mithilfe von Sprachmodellen vorgestellt.

Diese Studie untersucht die Motivationen von Entwicklern und Kennzahlen für effektives Code-Refactoring.

StraightLine optimiert das Ressourcenmanagement für Machine-Learning-Anwendungen in verschiedenen Umgebungen.

Ein neuer Ansatz vereinfacht das Kompilieren von Änderungen in Java-Projekten und verbessert die Sicherheit.

Überprüfung automatisierter Methoden zur Identifizierung von Softwareanfälligkeiten und deren Zuverlässigkeit.

DigestR vereinfacht das Studium des Proteinabbaus und unterstützt die Forschung in verschiedenen Bereichen.

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TSLGen vereinfacht die Erstellung von SIMD-Bibliotheken für verschiedene Hardware.

Eine Übersicht über Machine-Learning-Methoden zur Erkennung von Schwachstellen in Ethereum Smart Contracts.