Stack Overflowでモバイルアプリ開発者が直面するセキュリティ問題を調べてるんだ。
Timothy Huo, Ana Catarina Araújo, Jake Imanaka
― 1 分で読む
コンピューターサイエンス - ソフトウェア工学
RSSサイバーセキュリティリスク管理のためのモデル駆動型アプローチの利点を探る。
Christophe Ponsard
― 1 分で読む
機械学習を使ってモバイルアプリのUIテストを効率化する新しいアプローチ。
Sidong Feng, Haochuan Lu, Jianqin Jiang
― 1 分で読む
並行プログラミングで共有リソースを扱うための重要な戦略を学ぼう。
Ian J. Hayes, Cliff B. Jones, Larissa A. Meinicke
― 0 分で読む
新しいアプローチで、Python のシンボリック実行が大規模言語モデルを使って強化される。
Wenhan Wang, Kaibo Liu, An Ran Chen
― 1 分で読む
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
― 1 分で読む
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
― 1 分で読む
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
― 1 分で読む
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
― 1 分で読む
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
― 1 分で読む
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
― 1 分で読む
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
― 1 分で読む
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
― 1 分で読む
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
― 1 分で読む
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
― 1 分で読む
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
― 1 分で読む
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
― 1 分で読む
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
― 1 分で読む
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
― 1 分で読む
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
― 1 分で読む
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
― 1 分で読む
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
― 1 分で読む
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
― 1 分で読む
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
― 1 分で読む
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
― 1 分で読む
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
― 1 分で読む
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
― 1 分で読む
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
― 1 分で読む
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。
Siddharth Priya, Temesghen Kahsai, Arie Gurfinkel
― 1 分で読む
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。
Stefano Lambiase, Gemma Catolino, Fabio Palomba
― 1 分で読む
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。
Federica Pepe, Fiorella Zampetti, Antonio Mastropaolo
― 1 分で読む
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。
Yi Cui
― 1 分で読む
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。
Chaozheng Wang, Shuzheng Gao, Cuiyun Gao
― 1 分で読む
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。
Jicheng Wang, Yifeng He, Hao Chen
― 1 分で読む
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。
Chenyuan Yang, Xuheng Li, Md Rakib Hossain Misu
― 1 分で読む
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。
Mahmoud Nazzal, Issa Khalil, Abdallah Khreishah
― 1 分で読む
LLMのバイアスがソフトウェアチームの採用にどう影響するかを調べる。
Takashi Nakano, Kazumasa Shimari, Raula Gaikovina Kula
― 1 分で読む
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。
Seonghyeon Lee, Suyeon Kim, Joonwon Jang
― 1 分で読む
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。
Shalini Chakraborty, Javier Troya, Lola Burgueño
― 1 分で読む
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。
Md Nakhla Rafi, Dong Jae Kim, Tse-Hsun Chen
― 1 分で読む