Informatica - Ingegneria del software

Una panoramica del lavoro ibrido e il suo legame con le pratiche agili nel software.

Usare i LLM per migliorare l'efficacia del testing delle mutazioni e la qualità del software.

Un nuovo strumento offre definizioni flessibili di equità per l'analisi del machine learning.

Un nuovo set di dati per migliorare la generazione di codice usando le immagini.

Questo articolo esamina il ruolo dei LLM nel sistemare le specifiche di Alloy.

Coinvolgere gli studenti nel Software Testing con l'apprendimento basato su team e progetti open source.

3DGen usa l'IA per trasformare descrizioni di dati informali in codice sicuro.

AID usa LLM e testing differenziale per migliorare la rilevazione di bug nel software.

Scopri come il comportamento indefinito influisce sulle librerie Rust usando funzioni esterne.

Nuovo framework migliora l'accuratezza nella risoluzione dei bug usando analisi a livello di token e informazioni contestuali.

LogSD migliora il rilevamento delle anomalie nei dati di log concentrandosi su eventi rari.

Uno sguardo all'uso dei modelli linguistici per valutare la soddisfazione dei requisiti software.

Questo lavoro presenta una strategia per gli agenti per diagnosticare e risolvere i problemi in modo indipendente.

Usare l'IA per semplificare la creazione di codice PowerShell per la cybersecurity.

Quest'articolo presenta un metodo per generare scenari di test a partire da requisiti in linguaggio naturale.

Questo articolo esplora le sfide di installazione che affrontano i neofiti sviluppatori software.

Questo articolo esplora come gli invarianti possono migliorare la sicurezza dei contratti smart contro gli attacchi.

Esplorando le preoccupazioni sull'uso del codice nell'addestramento dei modelli di intelligenza artificiale.

Un tool di analisi visiva migliora l'analisi delle performance dei microservizi.

MACH offre un percorso chiaro per una gestione efficace del software e della collaborazione tra i team.

Uno sguardo al mutation testing e al suo ruolo nel migliorare la qualità del software.

Un nuovo metodo migliora il testing del software concentrandosi su interazioni e ambienti reali.

Uno sguardo a come gli MLLM migliorano i test per i sistemi di riconoscimento delle immagini.

Impara l'importanza di convalidare le tracce dei programmi distribuiti rispetto alle specifiche.

Un nuovo sistema per valutare le vulnerabilità del software a diversi livelli.

Usare modelli linguistici per migliorare l'efficienza e l'accuratezza della riparazione automatica dei programmi.

Un nuovo sistema combina recupero e classificazione per ridurre i report di bug duplicati.

Questo studio esplora come l'IA può migliorare le riunioni Agile alla Posta Austriaca.

Questo documento analizza i glitch in quattro classici giochi di Super Mario e il loro significato.

Il ragionamento controfattuale aiuta a capire meglio le vulnerabilità nel codice.

Questo studio esplora l'impatto dei code clones sui framework di deep learning e sulla qualità del software.

Esaminando le sfide che i professionisti del software non vedenti e con bassa visione affrontano nella crescita professionale.

Esplora trasformazioni per migliorare la qualità dei test di lingua naturale.

Un nuovo metodo punta ad automatizzare il testing in ambienti di compilazione che cambiano.

Un framework unificato per migliorare i processi di debug del software.

Una panoramica dei metodi di test per le librerie di deep learning e la loro importanza.

Uno studio delle recensioni degli utenti offre spunti sull'efficacia delle app per il tracciamento dei contatti.

Scopri come la logica dinamica aiuta a verificare il comportamento dei programmi in modo efficace.

Uno studio sull'efficacia degli strumenti SAST per i contratti intelligenti.

Questo strumento migliora la conversione del codice in Rust, concentrandosi sulla sicurezza e sulla leggibilità.