Informática - Ingeniería del software

Un nuevo método mejora la modelación de interfaces de usuario para aplicaciones móviles.

Automatizar la priorización de los informes de errores mejora la seguridad de los contratos inteligentes y la eficiencia de los desarrolladores.

Este estudio compara PEFT e ICL en la mejora de la generación de código usando LLMs.

Un nuevo marco mejora la efectividad de los ataques adversariales en modelos de código.

Un nuevo marco mejora la detección de vulnerabilidades en la comunicación de redes embebidas.

Nuevo conjunto de datos y método de entrenamiento mejoran el reconocimiento de nombres de software.

Explorando cómo la computación cuántica puede mejorar el muestreo aleatorio en líneas de productos de software.

Un nuevo modelo mejora la detección de vulnerabilidades usando datos positivos y no etiquetados.

Los ataques de temporización representan riesgos para el software, mostrando información sensible a través del tiempo de ejecución.

Aprende cómo refactorizar código de deep learning mejora el rendimiento a través de la automatización.

Este estudio examina cómo las técnicas de IR pueden ayudar en la selección de casos de prueba.

Un nuevo método para recomendar APIs durante la migración de bibliotecas usando incrustaciones de grafos de conocimiento.

LEAP mejora las pruebas adversariales para software de procesamiento de lenguaje natural.

Un marco para medir con precisión el uso de energía en sistemas de aprendizaje profundo.

Los estudios destacan la efectividad de los modelos preentrenados para solucionar vulnerabilidades en el software.

Este artículo destaca los principales desafíos de implementación que enfrentan los desarrolladores en sistemas DRL.

Este documento explora mejores métodos para evaluar modelos de generación de código usando inferencia causal.

Bugsplainer ofrece explicaciones claras de errores para facilitar el desarrollo de software.

Este artículo habla sobre los obstáculos en el desarrollo de software cuántico y posibles soluciones.

Este artículo habla sobre la resiliencia en sistemas de automatización generados por LLM.

Un nuevo enfoque para simplificar la fusión de estados y mejorar el análisis de programas.

SPROUT mejora la seguridad al detectar clasificaciones erróneas en los clasificadores de aprendizaje automático.

Un estudio sobre vulnerabilidades en el código de IoT que se encontró en línea resalta los riesgos de seguridad.

Aprende a proteger el software de ataques de canal lateral usando herramientas automáticas.

Aprende a garantizar la calidad en la redacción de requisitos y mejora los resultados del proyecto.

Una exploración de los desafíos y la investigación necesaria para startups de software.

Este estudio evalúa una herramienta de IA para probar el software de registros de cáncer.

Al revisar las herramientas actuales para la consistencia en los nombres de método, se notan fallos importantes.

Aprende cómo los desarrolladores pueden priorizar la seguridad en sus proyectos de manera efectiva.

Vinculando la dificultad del vocabulario y la naturalidad del código para mejorar la comprensión de software.

Un estudio sobre las similitudes y diferencias entre los lenguajes de programación en los modelos de lenguaje.

La automatización en las pruebas asegura la calidad en la gestión de datos del cáncer y la privacidad del paciente.

El estudio investiga métodos para mejorar la experiencia del usuario con interfaces adaptativas.

Un estudio sobre el rendimiento de tres algoritmos genéticos en la reestructuración de software.

Este artículo explora sistemas auto-adaptativos en vehículos robóticos submarinos.

SimSched mejora las simulaciones de software automotriz al integrar un temporizador preciso.

CodeMark ofrece un método para proteger conjuntos de datos de código a través de marcas de agua ocultas.

Una visión general del complejo proceso de construir software cuántico.

Este estudio examina cómo los límites de tiempo afectan la calidad de la optimización de modelos de software.

ACER ofrece una forma eficiente de crear gráficos de llamadas usando árboles de sintaxis abstracta.