アクセシブルなモバイルアプリを作るときに開発者が直面する苦労を調査中。
Amila Indika, Christopher Lee, Haochen Wang
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最先端の科学をわかりやすく解説
アクセシブルなモバイルアプリを作るときに開発者が直面する苦労を調査中。
Amila Indika, Christopher Lee, Haochen Wang
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Timothy Huo, Ana Catarina Araújo, Jake Imanaka
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新しい方法がソフトウェアの検証プロセスにおける信頼性と明確性を高める。
Nick Feng, Lina Marsso, Marsha Chechik
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新しい方法が特徴選択と不確実性に基づく優先順位付けを組み合わせることでDNNテストを強化する。
Jialuo Chen, Jingyi Wang, Xiyue Zhang
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新しい方法で、ディープラーニングを使って製造業の製品欠陥検出が向上したよ。
Altaf Allah Abbassi, Houssem Ben Braiek, Foutse Khomh
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RustプログラミングにおけるMCDCテストメトリクスの適用についての考察。
Wanja Zaeske, Pietro Albini, Florian Gilcher
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この研究は、コードクローンがもたらすリスクとその管理について強調してるよ。
Reishi Yokomori, Katsuro Inoue
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研究によると、欠陥のあるコードがLLMのテストケースの質にどんな影響を与えるかがわかったよ。
Dong Huang, Jie M. Zhang, Mingzhe Du
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Hardenはユーザーが依存症と戦うために行動や考えを追跡するのを助けるよ。
Nathan Henry
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LLMを使ってソフトウェアプロジェクトのコストと期間を正確に見積もる。
Justin Carpenter, Chia-Ying Wu, Nasir U. Eisty
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不一致なコードコメントはバグやソフトウェアの問題を引き起こすことがあるよ。
Shiva Radmanesh, Aaron Imani, Iftekhar Ahmed
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NeurIPSの論文を評価されやすくするための重要なポイント。
Ana Nunez, Nafis Tanveer Islam, Sumit Kumar Jha
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この研究は、さまざまなLLMのコードの脆弱性を特定する効果を評価してるよ。
Shaznin Sultana, Sadia Afreen, Nasir U. Eisty
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モバイルアプリのサードパーティSDKに関連するプライバシー問題を調査中。
Mark Huasong Meng, Chuan Yan, Yun Hao
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実世界のコーディングタスクで大規模コードモデルを評価する新しいベンチマーク。
Jia Feng, Jiachen Liu, Cuiyun Gao
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eBPFベースのフレームワークを使ってWASIのパフォーマンス問題を分析して、より良いウェブアプリを作る。
Chenxi Mao, Yuxin Su, Shiwen Shan
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フレークテストがソフトウェア開発を妨げる原因と解決策を探ろう。
Alexander Berndt, Thomas Bach, Sebastian Baltes
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GPT-O1モデルは、以前のバージョンと比べてバグ修正の能力が向上しているよ。
Haichuan Hu, Ye Shang, Guolin Xu
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この記事では、ソフトウェアログにおける機密情報の課題とリスクについて探っています。
Roozbeh Aghili, Heng Li, Foutse Khomh
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AIを使ったソリューションでコーディングを効率化するスマートシステム。
Anmol Gautam, Kishore Kumar, Adarsh Jha
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新しいRL環境は、MLIRコンパイラのコード最適化を改善することを目指してるんだ。
Nazim Bendib, Iheb Nassim Aouadj, Riyadh Baghdadi
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新しい方法がレビュアーの経験を活かして、自動コードレビューのコメントを強化する。
Hong Yi Lin, Patanamon Thongtanunam, Christoph Treude
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プロンプトプログラミングを調べて、それがソフトウェアの作成やユーザー体験に与える影響を見てみる。
Jenny T. Liang, Melissa Lin, Nikitha Rao
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この研究は、静的および動的プログラムスライシングタスクにおけるLLMの効果を評価しています。
Kimya Khakzad Shahandashti, Mohammad Mahdi Mohajer, Alvine Boaye Belle
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ウェブアプリのワークロードパターンを詳しく見て、リソース管理を改善しよう。
Roozbeh Aghili, Qiaolin Qin, Heng Li
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vMocksは、形式検証を効率化して、ソフトウェアの安全性と信頼性を向上させるよ。
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ボットはソフトウェアエンジニアリングで作業を効率化して、コラボレーションを良くするよ。
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技術的負債がディープラーニングプロジェクトにどんな影響を与えるかの研究。
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この記事では、OpenAIの新しいコーディングモデルと、そのウェブアプリケーションでのパフォーマンスをレビューします。
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この研究は、API提案における大規模コードモデルのパフォーマンスを評価している。
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RepoGenReflexは過去の経験から学んで、コード補完を強化してくれるんだ。関連する提案を提供してくれるよ。
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この記事では、Rustでの正しさ証明を生成するための新しい方法について話してるよ。
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PromSecは、LLMを使って安全で機能的なコードを生成するためのプロンプトを最適化するよ。
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研究によると、補助関数が指示調整モデルのコード生成を強化することが示されている。
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ソフトウェアモデリングタスクにおける学生の課題と戦略を調査した研究。
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新しい手法がLLMエージェントと分割統治戦略を使ってソフトウェアのバグ検出を強化する。
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Ethereumのプロキシコントラクトは利点があるけど、セキュリティの問題が結構あるんだよね。
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自動化されたアプローチは、オンラインサービスにおけるログ分析と障害診断を改善する。
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研究者たちは、コンテキストが豊富な例を通じて、より良い自動データ整形コードのための方法を開発している。
Junjie Huang, Daya Guo, Chenglong Wang
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AIツールは開発者の働き方を変えて、ソフトウェア開発プロセスを改善してるよ。
Shidong Pan, Litian Wang, Tianyi Zhang
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分散システムの検証の重要性と方法についての概要。
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