Informatica - Ingegneria del software

Questo framework semplifica la comprensione delle politiche sulla privacy usando la tecnologia AI.

Quest'articolo analizza i problemi nei progetti LLM e suggerisce soluzioni per gli sviluppatori.

CodeTracker migliora il tracciamento delle modifiche al codice concentrandosi sull'accuratezza e sulla consapevolezza del refactoring.

Esplorando l'importanza della responsabilità nei sistemi software che influenzano gli esiti sociali e legali.

LLM-Cure semplifica l'analisi delle recensioni delle app per un'esperienza utente migliore.

Esaminando come ChatGPT cambia le risposte alle domande di programmazione rispetto agli esperti umani.

Gli strumenti AI come GitHub Copilot aumentano la produttività e la soddisfazione per gli sviluppatori.

CodeInsight offre un dataset raffinato per generare codice Python con esempi reali.

Uno studio sulle prestazioni dei modelli di rilevamento degli oggetti su dispositivi di calcolo piccoli.

Un approccio leggero migliora il rilevamento delle correzioni silenziose delle vulnerabilità nel software open-source.

Ottimizzare gli algoritmi quantistici con il machine learning porta a prestazioni migliori nei calcoli.

Nuovi metodi si concentrano sull'analisi del codice sorgente per una migliore previsione dei difetti.

SOSK aiuta gli utenti a tenere traccia ed estrarre parole chiave dai report di sicurezza software.

Un nuovo metodo punta a migliorare il testo alternativo per le icone delle app mobili per aiutare gli utenti non vedenti.

Esaminare come le emozioni degli sviluppatori influenzano la qualità del codice di machine learning.

Questo articolo esplora il motivo per cui le aziende donano software AI alle comunità open source.

Con l'avanzare della tecnologia, la sicurezza del software affronta nuove sfide e opportunità.

Questo articolo valuta quanto bene i LLM generano casi di test per i programmi Java.

Esaminando l'impatto e le lezioni dell'attacco informatico DarkSeoul sulla Corea del Sud.

Un nuovo strumento per migliorare le prestazioni della simulazione dei circuiti quantistici.

Questo studio affronta gli sprechi nello sviluppo software e propone strategie per misurarli.

RepairBench stabilisce standard per confrontare modelli di intelligenza artificiale nella risoluzione di bug software.

Scopri come lo sviluppo modellabile trasforma la comprensione del software con strumenti personalizzati.

Questo studio mostra come le pubblicità ostacolano l'accessibilità online per gli utenti con disabilità.

Un nuovo sistema migliora l'accuratezza e l'efficienza della traduzione del codice usando agenti specializzati.

CRScore offre un metodo innovativo per valutare i commenti delle recensioni di codice senza riferimenti umani.

Un nuovo approccio migliora il rilevamento del malware e resiste agli attacchi avversari.

Un nuovo approccio per migliorare il rilevamento delle anomalie basato sui log usando modelli transformer.

Presentiamo un linguaggio di programmazione incentrato su prestazioni affidabili delle applicazioni e gestione della memoria.

Questo articolo parla della comprensibilità del codice Java decompilato e del suo importanza.

Esplorare il legame tra tratti della personalità ed efficacia nella generazione di codice usando LLM.

Scopri come la sintesi dei dati migliora le performance e l'allenamento dei modelli di codifica.

Questo studio esplora come i LLM aiutano i programmatori a capire meglio gli algoritmi quantistici.

VIEWER semplifica i dati dei pazienti per i professionisti della salute mentale.

DemoCraft migliora la generazione di codice da linguaggio naturale usando una selezione intelligente di esempi.

La ricerca dimostra che i LLM possono generare codice sintetico utile per insegnare.

La speranza è fondamentale per la resilienza, la motivazione e una buona salute mentale.

L'IA sta trasformando il modo in cui affrontiamo le vulnerabilità del software in modo efficace.

Uno sguardo ai metodi per rilevare bug nel software quantistico.

Un nuovo approccio aumenta l'efficienza nella verifica dei progetti dei chip.