Informatique - Langages de programmation

Apprends à prévenir les échecs internes dans la programmation logicielle efficacement.

Découvrez comment MPST améliore les processus de communication dans les systèmes distribués.

Une nouvelle approche améliore l'efficacité dans la résolution SMT pour les vecteurs de bits.

Cette bibliothèque simplifie la différentiation automatique pour les applis web.

Une étude classe les capacités de programmation de différents grands modèles de langage.

Découvrez comment les langages hybrides améliorent la programmation grâce à l'intégration texte-visuel.

Une nouvelle méthode réduit les erreurs de syntaxe dans le code généré par de grands modèles de langage.

CatCode vise à améliorer l'évaluation des LLM dans les tâches de codage et de langue.

Une nouvelle méthode pour vérifier les propriétés complexes des programmes afin d'améliorer la sécurité.

Un aperçu des interprètes dénotationnels et de leur rôle dans l'analyse de programme.

Cette étude améliore les modèles de code en utilisant des représentations intermédiaires de compilateur pour une meilleure performance multilingue.

Présentation d'un nouveau langage pour des autorisations d'accès claires et efficaces.

Les types de session permettent une communication structurée entre les composants du système pour une meilleure fiabilité.

Une étude sur la génération automatique de programmes utilisant la réalisabilité et la logique de réalisation.

Un nouveau système améliore la surveillance des applications WebAssembly sans impacter la performance.

Un nouvel allocateur de mémoire offre une sécurité et des performances améliorées pour le développement logiciel.

Un cadre simplifie les optimisations de peephole pour de meilleures performances dans les applis Java.

Apprends comment les frameworks de programmation améliorent la vie privée différentielle pour l'analyse des données.

Une nouvelle méthode pour garantir la fiabilité et la clarté des regex en JavaScript.

Linguacodus traduit le langage naturel en code informatique pour des tâches d'apprentissage automatique.

Découvre les bases et l'importance de la théorie des types dépendants en informatique.

Apprends comment SSR améliore la gestion des preuves dans Lean 4.

Lean 4 améliore la vérification formelle avec un vérificateur externe pour des preuves plus précises.

Explorer comment l'IA impacte le développement logiciel et les pratiques de codage.

Gillian-Rust propose une nouvelle façon de vérifier efficacement le code Rust dangereux.

Un aperçu de comment le rétrogradage quantique améliore la résolution de problèmes complexes comme le Sudoku.

Un cadre pour que les machines apprennent les préférences des utilisateurs à partir de données visuelles.

Un système de poignées améliore la gestion de la mémoire et réduit la fragmentation dans les langages non gérés.

De nouveaux repères révèlent les forces et les faiblesses des modèles de langage de codage.

La certification des réseaux de neurones garantit leur sécurité et leur fiabilité dans des applications critiques.

Apprends comment l'IEEE 1394 assure une transmission de données fiable grâce à sa structure en couches.

Un outil pour analyser les problèmes de mémoire dans le code C.

Une nouvelle méthode améliore la compilation des programmes, produisant des fichiers de sortie plus petits en utilisant des données passées.

Découvre l'importance de la programmation sensible aux coûts pour optimiser la gestion des ressources.

Analyse des problèmes de terminaison dans les programmes quantiques non déterministes en utilisant des techniques mathématiques.

Une méthode pour vérifier automatiquement les structures de données par rapport aux invariants de représentation en utilisant des techniques avancées.

Apprends comment les LLM peuvent rendre la programmation en C plus sûre et plus efficace.

Un nouveau modèle améliore l'analyse du code WebAssembly grâce à une compréhension de données mixtes.

Une nouvelle méthode renforce la confiance dans la vérification automatique des programmes.

Une nouvelle méthode automatisé l'analyse des résultats de programmes probabilistes.