Informatique - Génie logiciel

Évaluer la pertinence de l'ingénierie des invites avec les nouveaux modèles de raisonnement.

Combiner l'IA avec Dafny pour simplifier les processus de vérification logicielle.

Les cas d'assurance garantissent la fiabilité logicielle, la sécurité et la clarté pour l'utilisateur.

Un aperçu des difficultés pour identifier le code généré par l'IA et les améliorations à venir.

Une nouvelle façon de planifier des vols de quadrirotors en dessinant simplement des trajets.

Une initiative dirigée par des étudiants qui offre une expérience pratique en logiciel pour les futurs ingénieurs.

Examiner l'utilisation d'énergie des assistants de codage comme GitHub Copilot.

Explore comment la somme en virgule flottante affecte la précision dans les calculs.

Les QNN pourraient changer la manière dont les systèmes de données sont testés et gérés dans le secteur de la santé.

Mint capture et gère les données de traçage efficacement pour de meilleures perspectives.

Des connexions faibles peuvent stimuler l'innovation dans les projets logiciels.

Un aperçu du potentiel des camps de codage pour améliorer l'apprentissage et les connexions de carrière.

Une nouvelle méthode améliore la détection des vulnérabilités dans les contrats intelligents.

Apprends comment la détection d'anomalies protège les données sensibles des menaces.

Un aperçu de comment les vulnérabilités des logiciels sont identifiées, corrigées et partagées.

Un regard approfondi sur les risques de sécurité des extensions de VS Code.

Les développeurs peuvent améliorer la vie privée des applis en analysant mieux les avis des utilisateurs avec des techniques avancées.

Une étude montre comment CHIME améliore les réponses de ChatGPT aux rapports de bogues logiciels.

Une nouvelle méthode améliore le test des API REST en utilisant un apprentissage intelligent pour prioriser les opérations clés.

AutoChecker simplifie la création de vérificateurs de code statiques personnalisés pour les développeurs.

Un outil pour valider les cas de test générés par des modèles de langage massifs.

Apprends à connaître le test métamorphique et son importance dans le développement de logiciels.

L'IA change la façon dont les équipes de dev bossent ; comprendre les gens, c'est super important.

Apprends comment le refactoring peut améliorer la structure du logiciel et gérer les risques associés.

Des chercheurs ont développé un cadre auto-correcteur pour générer efficacement des bancs d'essai dans la conception matérielle.

Exploiter des stratégies plus malines pour dénicher les bugs dans les tests logiciels.

Examiner comment les bots aident les ingénieurs logiciels et les domaines à améliorer.

Apprends des techniques efficaces pour enseigner la décomposition de programmes aux débutants.

Les outils d'IA comme ChatGPT rencontrent des défis en matière d'efficacité énergétique qui nécessitent des solutions.

Les petits LLMs peuvent aider mais ont des problèmes de qualité importants dans la génération de code.

Apprends comment des changements de prompt dans le code peuvent économiser de l'énergie et être bénéfiques pour l'environnement.

Explorer les forces de la génération de code humaine contre celle automatisée.

Apprends comment les machines peuvent faciliter le processus de révision de code pour les développeurs.

Explore comment les systèmes IVR ont évolué grâce à la technologie AI.

Découvrez le mécanisme de la balançoire pour une gestion de projet codée plus fluide.

Apprends comment le refactoring de code réduit la contamination des données dans le développement logiciel.

Découvre comment des incidents récents mettent en évidence des failles dans les paquets Linux.

Des données pourries peuvent mener à une mauvaise performance des modèles dans les applis de deep learning.

Une nouvelle approche améliore la récupération de patches pour les vulnérabilités logicielles.

Apprends comment les politiques de contrôle d'accès protègent tes données dans les applis web.