Informática - Ingeniería del software

Un estudio muestra que el cannabis afecta negativamente el rendimiento en programación y no aumenta la creatividad.

Un análisis de las discusiones sobre la equidad entre ingenieros de software en Stack Exchange.

FlaKat ofrece una solución de machine learning para identificar y categorizar pruebas inestables.

Una mirada al impacto y la presencia de los arquitectos de software en Brasil.

Un estudio clasifica las capacidades de programación de varios modelos de lenguaje grandes.

La observabilidad es clave para manejar aplicaciones de microservicios y asegurar su fiabilidad.

DyPyBench ofrece un conjunto diverso de proyectos para análisis dinámico en Python.

Aprende cómo la contaminación de la ejecución y la memoización pueden mejorar la eficiencia del análisis de mutaciones.

Este estudio investiga qué tan bien pueden los LLMs generar decisiones arquitectónicas.

Un nuevo método reduce los errores de sintaxis en el código generado por modelos de lenguaje grandes.

Un nuevo método mejora las pruebas de sistemas de implicación visual al centrarse en las relaciones entre objetos.

Un nuevo método usa aprendizaje automático para detectar errores en programas MPI de manera efectiva.

Una revisión del papel del aprendizaje profundo en la predicción de configuraciones de rendimiento de software.

Un estudio revela la complejidad de detectar vulnerabilidades que abarcan múltiples unidades de código.

La investigación muestra cómo la retroalimentación puede influir en las experiencias de los coches autónomos.

Un estudio sobre cómo reducir las tarifas de gas en Ethereum a través de la optimización de contratos inteligentes.

Un estudio revela que hay una superposición de datos significativa que afecta las evaluaciones de modelos de lenguaje en la generación de código.

Los agentes basados en LLM muestran potencial para mejorar el Análisis de Causa Raíz en incidentes en la nube.

La investigación explora métodos para diferenciar el código escrito por humanos del código generado por IA.

Investigando técnicas para mejorar la seguridad en BusyBox usado en dispositivos IoT.

Este artículo examina el impacto de la documentación de OSS en las decisiones de adopción de software.

Un nuevo método automatizado ayuda a los desarrolladores a crear casos de prueba de seguridad para APIs RESTful.

Aprende a solucionar vulnerabilidades de manera efectiva en software de código abierto.

Una herramienta para medir el rendimiento del barajado de datos en marcos de procesamiento en streaming.

Los rastreadores de problemas ayudan a los equipos de software a gestionar tareas, errores y solicitudes de manera efectiva.

Un nuevo conjunto de datos busca mejorar la calidad de los mensajes de commit automáticos para los desarrolladores.

Examinando cómo y por qué ocurren los cambios en la prioridad de los bugs en los proyectos de software.

Nueva herramienta basada en AST mejora la precisión en la comparación de código y la colaboración entre desarrolladores.

Un nuevo método mejora la precisión en las recomendaciones de temas para proyectos de software.

Crear un sistema para comparar bibliotecas entre lenguajes de programación de manera efectiva.

Un nuevo marco mejora la autocompletación de código al utilizar el contexto del repositorio.

Un estudio sobre herramientas de análisis estático para la recuperación de arquitectura de microservicios.

Descubre cómo las herramientas NLP4RE simplifican la ingeniería de requisitos.

Una mirada a los contratos inteligentes, su mecánica, beneficios y preocupaciones de seguridad.

Nuevos métodos mejoran la eficiencia de la verificación de software usando invariantes auxiliares.

Presentamos un lenguaje de programación para mejorar la toma de decisiones y la ejecución de tareas en robots.

JupyLabel ofrece una mejor manera de clasificar y etiquetar secciones de código en Jupyter Notebooks.

Nuevos conjuntos de datos y referencias buscan mejorar la producción de código de los modelos de IA.

Este artículo examina cómo las puntuaciones de compatibilidad obtenidas por la multitud ayudan a gestionar las dependencias de software.

Este artículo examina problemas de "code smells" en la calidad del software de ML.