Apprends à corriger efficacement les vulnérabilités dans les logiciels open source.
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La science de pointe expliquée simplement
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Un outil pour mesurer la performance du mélange de données dans les frameworks de traitement de flux.
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Les trackers de problèmes aident les équipes de dev à gérer les tâches, les bugs et les demandes de manière efficace.
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Un nouveau jeu de données vise à améliorer la qualité des messages de commit automatisés pour les développeurs.
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Examiner comment et pourquoi les priorités des bugs changent dans les projets logiciels.
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Un nouvel outil basé sur l'AST améliore la précision de la comparaison de code et la collaboration entre développeurs.
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Une nouvelle méthode améliore la précision des recommandations de sujets pour les projets logiciels.
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Créer un système pour comparer les bibliothèques entre les langages de programmation de manière efficace.
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Un nouveau cadre améliore la complétion de code en utilisant le contexte du dépôt.
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Une étude sur les outils d'analyse statique pour la récupération d'architecture de microservices.
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Un aperçu des contrats intelligents, leur fonctionnement, leurs avantages et les préoccupations de sécurité.
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De nouvelles méthodes améliorent l'efficacité de la vérification des logiciels en utilisant des invariants auxiliaires.
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Présentation d'un langage de programmation pour améliorer la prise de décision et l'exécution des tâches par les robots.
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JupyLabel propose une meilleure façon de classer et d’étiqueter des sections de code dans les Notebooks Jupyter.
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De nouveaux jeux de données et benchmarks visent à améliorer la production de code des modèles d'IA.
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Cet article examine comment les scores de compatibilité issus de la foule aident à gérer les dépendances logicielles.
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Cet article examine les problèmes de "code smells" dans la qualité des logiciels ML.
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AutoDev simplifie le processus de développement logiciel grâce à une automatisation IA avancée.
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Cette recherche évalue l'utilisation des LLM pour des scénarios réalistes de voitures autonomes.
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Un nouveau cadre améliore l'analyse du flux de données dans la conception de logiciels pour une meilleure sécurité.
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Examen des méthodes PEFT dans les LLM pour la génération de code et le résumé en R.
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FuseFL améliore la localisation des pannes en combinant différentes sources de données pour des explications plus claires.
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Une nouvelle méthode améliore la complétion de code en réduisant la recherche d'infos inutiles.
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Apprends à vérifier des systèmes complexes efficacement en utilisant des méthodes modernes.
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Un cadre simplifie les optimisations de peephole pour de meilleures performances dans les applis Java.
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Un nouveau cadre simplifie les tests des compilateurs JIT en générant des cas de test automatiques.
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HDLdebugger automatise et simplifie le processus de débogage du code HDL pour les ingénieurs.
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Linguacodus traduit le langage naturel en code informatique pour des tâches d'apprentissage automatique.
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Le Cadre d'Ouverture Modèle fixe des normes pour la transparence et la confiance dans le développement de l'IA.
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