Informática - Ingeniería del software

Un nuevo enfoque mejora la auditoría de contratos inteligentes y la detección de vulnerabilidades.

Aprende cómo la métrica MESIA mejora la calidad de los comentarios en el código.

Un nuevo enfoque automatizado mejora la eficiencia en la solución de errores de software.

Un estudio destaca el impacto de la contaminación de datos en las evaluaciones de modelos de código.

Concéntrate en usar investigación sólida para mejorar las prácticas de desarrollo de software.

El método DeepKnowledge mejora la fiabilidad de las DNNs en aplicaciones críticas.

Este documento examina los factores clave que afectan la legibilidad del código de prueba para un mejor mantenimiento del software.

Un marco para generar repositorios de código usando requisitos de lenguaje simples.

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Un nuevo método mejora la generación de código aprovechando el contexto específico del proyecto y la retroalimentación del compilador.

TGMM hace más fácil detectar código similar en varios lenguajes de programación.

Estrategias para reducir la latencia de inicio en frío en aplicaciones serverless.

Nuevos enfoques para mejorar la claridad y reducir problemas en los requisitos de software.

Analizando proyectos diversos que usan ChatGPT de GitHub.

Nuevos estándares revelan las fortalezas y debilidades de los modelos de lenguaje de codificación.

Combinar comentarios en lenguaje natural y la estructura del código mejora la detección de vulnerabilidades.

Una mirada a cómo los robots pueden trabajar juntos para el mapeo de recursos en el espacio.

Aprende cómo el algoritmo NRP FD enfrenta los retos de redundancia en los sistemas de control.

Una visión general del algoritmo Raft para consenso en sistemas distribuidos.

Explorando problemas y soluciones propuestas para que los modelos de lenguaje de código identifiquen vulnerabilidades en el software.

Una herramienta para analizar problemas de memoria en código C.

CoderUJB evalúa el rendimiento de LLM en tareas de programación en Java del mundo real.

DeepSample ofrece técnicas efectivas para probar Redes Neuronales Profundas de manera eficiente y precisa.

Un estudio sobre cómo los Modelos de Lenguaje Grande pueden mejorar la detección de vulnerabilidades en el software.

FT2Ra mejora la eficiencia de la autocompletación de código a través de métodos de recuperación sin necesidad de reentrenar todo el modelo.

Un estudio sobre qué tan bien manejan los LLMs las variaciones en los mensajes matemáticos.

Esta reseña describe un marco para AIOps en la gestión de incidentes.

Aprende cómo los LLMs pueden ayudar a que la programación en C sea más segura y eficiente.

Un estudio sobre el uso de código inseguro por parte de los desarrolladores en Rust.

Este documento habla sobre cómo mejorar el comportamiento del software a través de requisitos de vivacidad.

EV2Gym ayuda a los investigadores a desarrollar soluciones de carga inteligente avanzadas para vehículos eléctricos.

Explorando el papel de la IA generativa en mejorar las prácticas de seguridad del software.

Un nuevo modelo mejora el análisis del código de WebAssembly a través de una comprensión de datos mixta.

Te presento WebSPL, un método estructurado para crear aplicaciones web de manera eficiente.

Explorando cómo los tutores de IA mejoran las experiencias de aprendizaje de programación para los estudiantes.

El conjunto de datos ROBUST ayuda a los investigadores a resolver problemas de software en robótica.

Una propuesta para una arquitectura de referencia en ingeniería del conocimiento para mejorar la eficiencia del sistema.

Aprende cómo STPA y LTL crean sistemas más seguros.

Un estudio revela cómo las modificaciones de código influyen en los métricas de calidad del software.

Un enfoque fresco para mejorar el rendimiento del software a través de métodos de ajuste dinámico.