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Nuovi metodi migliorano i risultati dei modelli linguistici mantenendo le regole grammaticali.

Questo framework usa più agenti e grafi di compiti per risolvere i problemi in modo efficiente.

Esplorando come i dispositivi possono collaborare per una migliore efficienza e prestazioni.

Una panoramica del testing metamorfico e il suo ruolo nella qualità del software.

Questo studio valuta come GPT-4 aiuta nelle attività di reverse engineering.

SinkLoRA migliora l'efficienza dei modelli linguistici nella gestione di testi lunghi.

Questa ricerca si concentra su come viene misurata e riportata la qualità del TDD.

DLHT offre una soluzione potente per l'archiviazione e il recupero dei dati in modo efficiente.

Indagare l'impatto dell'annotazione sociale sul coinvolgimento e le performance degli studenti di programmazione.

Questo documento parla di un modello per sistemi distribuiti tolleranti ai guasti, concentrandosi sul recupero debole.

Un nuovo modo per creare API dalle specifiche AAS in modo efficiente.

Uno sguardo a come ERCL migliora l'efficienza dei solver SAT.

FeaTestSelPrio migliora l'efficienza dei test in sistemi software altamente configurabili.

Uno studio sui gestori di memoria e il loro impatto sulle prestazioni dei sistemi embedded.

Esplorare l'importanza della teorizzazione per i ricercatori e gli educatori di ingegneria del software.

Questa ricerca si concentra sull'uso di agenti basati su LLM per una migliore manutenzione del software.

Uno studio rivela strategie di embedding efficaci per una localizzazione più rapida dei bug nel software.

Questo articolo valuta l'efficacia dei grandi modelli linguistici nella creazione di affermazioni hardware.

Un nuovo framework migliora l'affidabilità nei sistemi di comunicazione asincrona attraverso la gestione del tempo.

Un nuovo metodo migliora l'efficienza dei modelli linguistici riducendo costi e impatto ambientale.

Esaminare i modelli di IA per una classificazione efficace dei log software nelle reti telecom.

La DSLM cattura la luce da galassie lontane usando un design modulare unico.

Uno sguardo ai metodi di analisi di WebAssembly per un'esecuzione sicura.

CodeCSE migliora il collegamento tra codice e commenti usando l'apprendimento contrastivo per l'ingegneria del software.

Esplorare metodi per creare controller affidabili in vari ambienti.

Combinare le classi di stato stocastiche e la simulazione offre un'analisi migliore dei sistemi complessi.

Un nuovo framework migliora l'affidabilità nella comunicazione nei protocolli di messaggistica tra più parti.

Esplorare le connessioni tra programmi logici e reti booleani per migliorare le intuizioni sui modelli stabili.

Esplorare come le raccomandazioni di task CSE aiutano i professionisti del software a trovare compiti adatti.

Lo studio sviluppa modelli per prevedere i bug software in tempo reale per sistemi complessi.

Un metodo per garantire la correttezza del software attraverso un'analisi strutturata.

Un nuovo metodo per migliorare la sicurezza nei sistemi critici usando modelli linguistici.

Scopri come i metodi formali migliorano il design del software per configurazioni complesse.

Una panoramica delle questioni chiave nella progettazione di hardware informatico specializzato.

Questo studio esamina come il snowballing migliori la qualità della ricerca sulle piattaforme di domande e risposte.

L'IA generativa semplifica le revisioni sistematiche nella ricerca ingegneristica del software.

Un nuovo framework valuta la difficoltà nei compiti di coding per i modelli di linguaggio di grandi dimensioni.

Un programma per insegnare il model checking per lo sviluppo di software affidabile.

Un nuovo framework affronta i problemi di avvio a freddo nel computing serverless attraverso pool caldi condivisi.

Il tipping migliora l'efficienza e la precisione dell'analisi dei log per un'analisi software migliore.