LeakFuzzerはソフトウェアのセキュリティを向上させるために、プログラム内の情報漏洩を検出するよ。
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コンピューターサイエンス - ソフトウェア工学
RSSカスタマイズされたおすすめは、新人がオープンソースに参加する時のオンボーディング体験を向上させることができるよ。
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この記事では、ディープラーニングシステムのテスト選定方法の弱点について考察しています。
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BERTOpsはIT運用のためのログ分析を強化し、サイト信頼性チームを支援する。
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この研究は、Java開発者がGitHubでStackOverflowの回答を再利用していることを強調してるよ。
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テストコードの質に対するリファクタリングの影響を調べる。
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要件工学とテストのつながりを改善することに焦点を当てたワークショップ。
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スタートアップがソフトウェア開発の課題にどう取り組んでるかを見てみよう。
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新しい方法が機械学習モデルのバランスをとって、パフォーマンスを向上させる。
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QPLEXは、クラシックと量子のリソースをつなげて効率的な最適化ソリューションを提供するよ。
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重要なシステムにおける安全な機械学習アプリケーションのための課題に対処する。
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新しい方法がモバイルアプリのユーザーインターフェースモデリングを強化するよ。
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バグ報告の優先順位付けを自動化することで、スマートコントラクトのセキュリティと開発者の効率が向上するよ。
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この研究は、LLMを使ったコード生成の改善におけるPEFTとICLを比較してるよ。
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新しいフレームワークがコードモデルへの敵対的攻撃の効果を高める。
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新しいフレームワークが組み込みネットワーク通信の脆弱性検出を改善する。
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新しいデータセットとトレーニング方法でソフトウェア名の認識が向上。
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量子コンピュータがソフトウェアプロダクトラインのランダムサンプリングをどう改善できるかを探る。
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新しいモデルが、ポジティブとラベルなしデータを使って脆弱性検出を改善する。
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タイミング攻撃は、ソフトウェアにリスクをもたらし、実行時間を通じて機密情報を明らかにする。
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ディープラーニングのコードをリファクタリングすると、自動化によってパフォーマンスが向上することを学ぼう。
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この研究は、IR技術がテストケースの選択にどう役立つかを調べているよ。
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ライブラリ移行中に知識グラフ埋め込みを使ってAPIを推薦する新しい方法。
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LEAPは自然言語処理ソフトウェアの敵対的テストを改善する。
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ディープラーニングシステムにおけるエネルギー使用を正確に測定するためのフレームワーク。
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研究では、事前学習されたモデルがソフトウェアの脆弱性を修正する効果的な方法として注目されている。
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この記事では、DRLシステムにおける開発者が直面する主要な展開課題を強調しています。
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この論文では、因果推論を使ってコード生成モデルを評価するためのより良い方法を探ります。
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Bugsplainerは、ソフトウェア開発をスムーズにするために、わかりやすいバグの説明を提供してるよ。
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この記事では、量子ソフトウェア開発の課題とその解決策について話しています。
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この記事では、LLM生成の自動化システムにおけるレジリエンスについて話してるよ。
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プログラム分析をより良くするための状態統合を簡単にする新しいアプローチ。
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SPROUTは、機械学習の分類器での誤分類を検出することで安全性を高めるよ。
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オンラインで見つかったIoTコードの脆弱性に関する研究がセキュリティリスクを浮き彫りにしてるよ。
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自動化ツールを使ってソフトウェアをサイドチャネル攻撃から守る方法を学ぼう。
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要件作成の質を確保してプロジェクトの成果を向上させる方法を学ぼう。
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ソフトウェアスタートアップのための課題と必要な研究についての探求。
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この研究は、がん登録ソフトウェアをテストするためのAIツールを評価してるよ。
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メソッド名の一貫性を保つための現在のツールを調べると、結構な問題があることがわかる。
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開発者がプロジェクトでセキュリティを効果的に優先させる方法を学ぼう。
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