Explore des méthodes efficaces pour vérifier des logiciels complexes en utilisant l'analyse de programmes à plages.
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La science de pointe expliquée simplement
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Explore l'importance des exigences de performance et des tests dans les projets logiciels.
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FlaKat propose une solution de machine learning pour identifier et catégoriser les tests flaky.
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Un nouveau cadre simplifie les tests des compilateurs JIT en générant des cas de test automatiques.
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Explorer l'impact des LLM sur les pratiques de développement de logiciels.
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Nouvelles approches pour améliorer la clarté et réduire les problèmes dans les exigences logicielles.
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Le dataset ROBUST aide les chercheurs à résoudre des problèmes de logiciels en robotique.
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Une étude révèle comment les modifications de code influencent les métriques de qualité logicielle.
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Une étude sur le partage, l'entretien et la qualité des artefacts de recherche en logiciel.
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Cette étude évalue les grands modèles de langage pour générer des entrées de texte dans les applications mobiles.
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Cette étude examine les mutants équivalents et leur impact sur les tests logiciels.
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Utiliser des LLMs pour améliorer l'efficacité des tests de mutation et la qualité des logiciels.
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Ce travail présente une stratégie pour que les agents puissent diagnostiquer et résoudre des problèmes de manière indépendante.
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Cet article présente une méthode pour générer des scénarios de test à partir de exigences en langage naturel.
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Un aperçu des tests de mutation et de leur rôle dans l'amélioration de la qualité des logiciels.
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Une nouvelle méthode améliore les tests logiciels en se concentrant sur des interactions et des environnements réels.
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Apprends l'importance de valider les traces de programmes distribués par rapport aux spécifications.
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Un nouveau système combine la recherche et la classification pour réduire les rapports de bugs en double.
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Le défi AIS 2024 cherche à améliorer les évaluations de qualité vidéo en utilisant l'apprentissage profond.
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Explore des transformations pour améliorer la qualité des tests de langue naturelle.
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De nouvelles métriques visent à améliorer la sécurité et la justesse du code avec des LLM.
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Analyser comment de petits changements améliorent la qualité et la maintenance des logiciels.
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Apprends comment la surveillance prédictive aide à dénicher les bugs tôt dans le développement logiciel.
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Un regard détaillé sur les pratiques actuelles des logiciels d'imagerie médicale et les domaines à améliorer.
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Ce cadre automatise la génération de tests pour améliorer la gestion des exceptions dans les logiciels.
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Apprends comment les concepts de machine learning aident à définir les limites de test pour les logiciels.
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Améliorer l'accès aux artefacts de recherche renforce les efforts de qualité des exigences logicielles.
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Explore des stratégies pour garantir la qualité des logiciels dans des environnements de développement collaboratif ouvert.
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Un aperçu des tests métamorphiques et de leur rôle dans la qualité du logiciel.
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Ce papier présente une méthode pour assurer la qualité du code généré par les LLM.
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Cette recherche se concentre sur la façon dont la qualité du TDD est mesurée et rapportée.
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Une nouvelle approche améliore la fiabilité des tests pour les bibliothèques d'apprentissage profond.
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Les grands modèles de langage améliorent les tests différentiels dans le développement logiciel.
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Une nouvelle approche pour payer du texte généré par IA en fonction de la qualité.
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FeaTestSelPrio améliore l'efficacité des tests dans des systèmes logiciels hautement configurables.
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Cette étude examine comment l'analyse par intervalles améliore l'efficacité du Bounded Model Checking.
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Une étude révèle comment les avertissements d'analyse statique sont liés aux défauts de conception architecturale.
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Un nouveau cadre améliore l'analyse et la récupération des données FMEA.
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Une nouvelle méthode utilise des modèles 3D pour améliorer la détection des anomalies dans la fabrication.
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Cette étude évalue l'efficacité des LLM pour créer des tests unitaires.
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